51CTO技术栈2026年5月13日

高并发下大模型降智力？范式团队刚刚修复了vLLM 一个隐藏极深的“吞 Token”大坑

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TL;DR · AI 摘要

vLLM 模型在高并发场景下存在吞 Token 的严重问题，范式团队已修复该漏洞。

核心要点

vLLM 在高并发场景中存在吞 Token 的严重缺陷。
范式团队已修复该漏洞，提升模型稳定性。
该问题可能影响大模型在实际部署中的性能表现。

结构提纲

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§问题发现
文章介绍 vLLM 在高并发场景下的 Token 吞吐问题。
·技术分析
深入解析 vLLM 模型在处理大量请求时的性能瓶颈。
›修复方案
范式团队提出并实施了针对 Token 吞吐问题的修复措施。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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vLLM 模型问题修复
- 问题发现
  - Token 吞吐异常
- 修复过程
  - 代码逻辑优化
- 影响评估
  - 模型稳定性提升

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

vLLM 在高并发场景下存在吞 Token 的严重问题，可能导致模型性能下降。
— 第 2 段
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范式团队通过优化代码逻辑，成功修复了该漏洞，提升了模型的稳定性。
— 第 4 段
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该问题的修复对大模型在实际部署中的性能和可靠性具有重要意义。
— 第 6 段
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#vLLM#大模型#高并发

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