주요 사항 이번 릴리스에는 202명의 기여자(49명 신규)가 작성한 367개의 커밋이 포함되어 있습니다

주요 사항

이번 릴리스에는 202명의 기여자(49명 신규)가 작성한 367개의 커밋이 포함되어 있습니다.

Transformers v4 지원 중단: 이번 릴리스에서 Transformers v4 지원을 공식적으로 중단합니다 (#40389). 사용자는 Transformers v5로 마이그레이션해야 합니다.

C++20 빌드 요구 사항: vLLM은 이제 PyTorch와의 호환성을 위해 C++20 호환 컴파일러를 요구합니다 (#40380). 이는 빌드 방식이 변경되는 Breaking Change입니다.

KV Offload + 하이브리드 메모리 할당기 (Hybrid Memory Allocator, HMA): KV 오프로딩(offloading) 서브시스템이 이제 스케줄러 측의 슬라이딩 윈도우 그룹(sliding window group) 지원 및 전체 HMA 활성화를 포함하여 하이브리드 메모리 할당기(HMA)와 통합되었습니다 (#41228, #41445, #39571).

사고 예산(thinking budget)을 포함한 추측적 디코딩 (Speculative decoding): 추측적 디코딩이 이제 추론/사고 예산을 준수하여, 추론 모델(reasoning models)에 대한 정확한 추측 디코딩을 가능하게 합니다 (#34668).

Blackwell에서의 TOKENSPEED_MLA 백엔드: Blackwell GPU에서 DeepSeek-R1/Kimi-K25의 프리필(prefill) + 디코딩(decode)을 위한 새로운 TOKENSPEED_MLA 어텐션(attention) 백엔드를 사용할 수 있습니다 (#41778).

모델 지원

새로운 아키텍처: MiMo-V2.5 (#40967), Laguna XS.2 (#41129, #41880), Moondream3 (#32325), Qianfan-OCR (#40136), Cohere MoE (#40817), Cohere Eagle (#42078).

추측적 디코딩 (Speculative decoding): Mistral을 위한 EAGLE (#41024), Gemma4 MTP (#41745), MiMo-V2.5를 위한 MTP (#41905), Cohere Eagle (#42078).

DeepSeek V4: AMD/ROCm 지원 (#40871), 파이프라인 병렬성 (pipeline parallelism, #41694), 최대 추론 노력 (max reasoning effort, #40982), 분리된 서빙(disaggregated serving) 수정 (#41957).

도구 호출 (Tool calling): Cohere 추론 및 도구 파서 (tool parsers, #40422), LFM2/2.5 도구 파서 (#39243).

Gemma3/Gemma4: hidden_act 변형 지원 (#40588), 파이프라인 병렬성 수정 (#40786), MoE 수정 (#41206, #41574, #41401), 도구 파서 충돌 수정 (#41991, #42188).

모델 러너 (Model Runner) V2: Qwen3.5/Mamba 하이브리드 모델 지원 (#35520), logprob_token_ids 지원 (#40559).

CUDA 그래프: Qwen2.5-VL을 위한 ViT CUDA 그래프 지원 (#40830).

호환성: Transformers v5를 위한 Vendor HCXVisionConfig 제공 (#38447), 레거시 rope_type 체크포인트 지원 (#41734).

Engine Core KV offloading + HMA: Scheduler-side sliding window groups (#41228), 전체 HMA 활성화 (#41445), multi-connector HMA (#39571), 작업별 스토어 완료 (per-job store completion, #39186), OffloadingConnector에서의 DCP/PCP 지원 (#41549), 분산 KV offloading을 위한 MooncakeStoreConnector (#40900). Speculative decoding: Thinking budget 지원 (#34668), 독립적인 drafter attention 백엔드 선택 (#39930), 경고와 함께 멀티모달 모델 지원 (#41752), 스텝당 할당 제거 (per-step allocation elimination, #41043). Model Runner V2: Rejection sampling 수락률 수정 (#40651), draft prefill 전 metadata 재구축 건너뛰기 (#40410), draft decode 스텝 사이의 metadata 재구축 (#41162), Qwen3.5/Mamba 하이브리드 지원 (#35520). Routing: routing replay를 device cache 및 비동기 D2H 파이프라인으로 교체 (#39917). Ray: RayExecutorV2 기본 활성화 (#41421), DP > 1일 때의 actor name 충돌 수정 (#40398). Stability: 스케줄러 데드락을 방지하기 위한 2단계 일시 중지 (Two-phase pause, #39366), thread-safe HF tokenizer 래퍼 (#41181), 모델 로딩 중 max_split_size_mb를 통한 OOM 방지 (#41268). DSA 모델을 위한 IndexCache 지원 (#37735). Hardware & Performance NVIDIA Blackwell: DSR1/Kimi-K25를 위한 TOKENSPEED_MLA 백엔드 (#41778), 더 빠른 per-token FP8 group quant packed 커널 (#41326), NVIDIA Thor/SM110에서의 FP8 (#39712), 호환되지 않는 크기에 대한 CUTLASS scaled mm (#41868).

성능 (Performance): FlashInfer top-k/top-p 샘플러 기본 활성화 (#40376), ViT를 위한 FP8 FlashInfer 어텐션 (Attention) (#38065), TurboQuant 공유 역양자화 (dequant) 버퍼 (#40941), AllPool.forward 51% 속도 향상 (#41163), 풀링 (pooling) (#41433) 및 어텐션 (attention) (#41434)에서의 GPU<->CPU 동기화 (sync) 제거, numpy 제로 카피 (zero-copy) 임베딩 직렬화 (#41681), 텍스트 전용 모델을 위한 멀티모달 프로세서 (multimodal processor) 스킵 (#41246), FlashInfer FP8 비동기 (async) TP 퓨전 (fusion) (#39505), AsyncTP를 위한 NVFP4 all-gather GEMM 퓨전 (fusion) (#41882), DP/PP를 위한 allreduce+RMS 퓨전 (fusion) 재활성화 (#41458), torch.mm을 통한 DeepSeek bf16→fp32 변환 (#41300), 희소 (sparse) 백엔드를 위한 지속적 (persistent) MLA (#41990), 설정 가능한 safetensors 체크포인트 프리페치 (prefetch) (#41499), 퓨전된 (fused) mhc_post_pre 커널 (#41536), 2D-grid W8W8 그룹 양자화 (group quant) 커널 (#42153), KV 캐시 스왑 (swaps)을 위한 완화된 메모리 순서 (relaxed memory ordering) (#39306). AMD ROCm: ROCm 7.2.2 (#41386), DBO (Dynamic Batch Optimization) (#34726), AITER Fused Allreduce+RMSNorm (#37646), Qwen3-Next를 위한 Fused Shared Expert (FSE) (#39280), DeepSeek V3.2 TP4 AITER MLA (#41835), GDN 선형 어텐션 (linear attention) 퓨전 (fusion) (#40711), AITER에서의 불필요한 MoE 버퍼 복사 제거 (#41713), CPU 오프로딩 (offloading) 지원 (#40549), DeepEP API 업데이트 (#39721), 공유 메모리 OOM을 해결하기 위해 Triton paged attention 블록 크기 제한 (#38502). CPU: AMX/AVX-512를 위한 FP8 어텐션 (attention) (#39445), FP8 W8A16 선형 (linear) (#41186), FP8 W8A16 MoE (#41314), DNNL AVX2 W8A8 Int8 (#41318), Qwen 3.5/3.6을 위한 Gated DeltaNet 어텐션 (Attention) (#41025), RISC-V OMP 스레드 자동 바인딩 (auto-binding) (#40569). Intel XPU: Top-k/top-p 샘플 커널 (sample kernel) (#39285), out-of-place all-reduce (#41808), LoRA 지원 (#38206). IBM Power: VSX 어텐션 (attention) 백엔드 (#40451). FlexAttention: 배치 불변 (batch invariant) 모드를 위해 재활성화 (#40842). MLA: 추상화된 MLA 프리필 (prefill) 백엔드, cuDNN 의존성 제거 (#32623).

Large Scale Serving
Disaggregated serving: P와 D 간의 양방향 KV 캐시 (KV cache) 전송 (#32553), NIXL 전송 재설계 (#40731), EPLB 메모리 오버헤드 최적화 (#40013), NIXL 커넥터 1.x로 업그레이드 (#42364), 전송 관찰 가능성 (observability)을 위한 Mooncake KVConnectorStats (#40414), NIXL P-node 사전 수락 거부 알림 (#41269), 건너뛴 P-ranks를 위한 KV 블록 해제 (#40449). DCP: DCP A2A에서 출력 및 LSE 패킹 (#41160). MoE: 외부 MoE 러너를 위한 PluggableLayer 인터페이스 (#35178). LoRA: 초기 전문가 병렬 (EP) 지원 (#40867), Qwen3.5 LoRA 퓨전 (fusion) 수정 (#37912). Quantization
NVFP4: KV 캐시 (KV cache) 지원 (#40177), Hopper 및 AMD를 위한 Triton 역양자화 (dequant)/QDQ 에뮬레이션 커널 (#40033), Gemma4를 위한 TRT-LLM NvFP4 퓨전 (fused) MoE 상의 GELU (#41050), ModelOpt NVFP4 W4A16 (#41769), AsyncTP를 위한 NVFP4 all-gather GEMM 퓨전 (fusion) (#41882), GLM4-MoE NVFP4 로딩 수정 (#41755). MXFP4: Humming MXFP4 MoE 백엔드 (#41083), FlashInfer CUTLASS MXFP4-MXFP8 MoE 수정 (#42089). TurboQuant: 하이브리드 모델 및 균일 양자화 (uniform quantization) 지원 (#39931). Compressed tensors: 명시적 무시(non-explicit ignores)가 포함된 설정 허용 (#41965). FP8: Bias 로딩 수정 (#41424), 정확성을 위해 FlashInfer 오토튜닝 (autotune) 일시 중단 (#41524). DSV4: 개선된 퓨전 (fused) Indexer Q 양자화 커널 (#41428). API & Frontend
Responses
API: 필수 (required) 및 이름 지정된 도구/함수 선택 (named tool/function choice)을 포함한 스트리밍 도구/함수 호출 (#40700, #41110), 누락된 필드가 있는 출력 항목 재제출 (#41355). OpenAI 호환성: 응답 내 system_fingerprint 필드 (#40537), prompt_embeds 콘텐츠 파트 지원 (#40720), defer_loading 및 tool_reference 지원 (#40190), chat completion 응답 내 렌더링된 프롬프트 텍스트 (#42052), 강제 도구 선택 (forced tool choice) 시 빈 콘텐츠 허용 (#40148). Tool calling: 엄격한 도구 호출 (strict tool calling) + 추론 (reasoning)을 위한 구조적 태그가 포함된 XGrammar 0.2.0 (#40894), Cohere 추론/도구 파서 (parsers) (#40422), LFM2/2.5 도구 파서 (#39243).

Tokenizer: Fastokens 지원 (#41741). RLHF: 명시적인 /start_weight_update 및 /finish_weight_update API (#39212). ASR: 취소 시 엔진 요청 중단 (#41266). Configuration: VLLM_SKIP_MODEL_NAME_VALIDATION 환경 변수 (#34676), 설정 가능한 모델 가중치 로딩 추적 (#41086), Triton JIT 컴파일 모니터 (#40137). Build & Dependencies Breaking: PyTorch 호환성을 위해 C++20 필요 (#40380). Breaking: Transformers v4 지원 중단 (#40389). FlashInfer cubin 다운로드를 지연시켜 Docker 이미지 크기를 약 2.5 GB 감소시킴 (#41134). CUDA 13.0 wheels를 PyTorch manylinux_2_28 베이스로 전환 (#41416). CPython 호환성을 위해 DeepGEMM 번들 wheel을 Python별로 빌드 (#41516). 컨테이너 이미지 출처 (provenance) 메타데이터 임베딩 (#40653). tpu-inference를 v0.19.0으로 업그레이드 (#41844). NIXL 커넥터를 1.x로 업데이트 (#42364). ROCm 7.2.2 (#41386). Contributors @AndreasKaratzas , @haosdent , @khluu , @yewentao256 , @stecasta , @mgoin , @Isotr0py , @hmellor , @chaunceyjiang , @jeejeelee , @noooop , @MatthewBonanni , @njhill , @zyongye , @yzong-rh , @ronensc , @NickLucche , @chaojun-zhang , @dzhengAP , @chfeng-cs , @TheEpicDolphin , @esmeetu , @wzhao18 , @ZJY0516 , @juliendenize , @kylesayrs , @fadara01 , @Etelis , @tianmu-li , @arpera , @ekagra-ranjan , @orozery , @wxsIcey , @jikunshang , @izhuhaoran , @rasmith , @russellb , @Lucaskabela , @Harry-Chen , @alec-flowers , @pmaybank , @Terrencezzj , @hickeyma , @Baekpica , @itej89 , @fxmarty-amd , @WoosukKwon , @juhi10071998 , @sychen52 , @baonudesifeizhai , @vllmellm , @johncalesp , @the-david-oy , @lucianommartins , @bittoby , @Dao007forever , @lyd1992 , @yuwenzho , @lesj0610 , @sfeng33 , @micah-wil , @akii96 , @yma11 , @SoluMilken , @mmangkad , @SiluPanda , @ojhaanshika , @zhandaz , @bhoomit , @simon-mo , @msanft , @angelayi , @anthonsu , @artem-spector , @zhangxin81 , @benoittgt , @joerowell , @yangrz7 , @chelnnexy , @liangel-02 , @walterbm , @rishitdholakia13 , @SKRohit , @BugenZhao ,

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신규 기여자 (New Contributors)
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#41690 @chelnnexy 님이 #40754 에서 첫 기여를 했습니다.
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