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SGLang v0.5.22 重磅发布:DeepSeek-V4.1 在 H200 吞吐提升 2.3 倍、MI355X 提速 1.9 倍,InstantTensor 载入提速 10 倍

SGLang 团队正式发布 v0.5.22 大版本更新(凝聚 245 位贡献者提交的 950 个 PR):深度优化 DeepSeek-V4.1 推理性能,在 H200 单卡吞吐狂飙 2.3 倍,并通过 DSpark 首次在 AMD MI350X/MI355X 实现 1.9 倍吞吐提升;首创 InstantTensor 加载器将大模型冷启动显存载入提速 10 倍;B200 上 Qwen3.8-Flash-Next 解码提速 12%、B300 上 GLM-5.3-Flash 提速 10% 且 MiMo-V2.6-Pro 解码吞吐达 1.85 倍;并原生支持苹果 Apple Silicon 与 ComfyUI 扩散生态。

SGLang v0.5.22 重磅发布:DeepSeek-V4.1 在 H200 吞吐提升 2.3 倍、MI355X 提速 1.9 倍,InstantTensor 载入提速 10 倍

核心要点速览

  • SGLang v0.5.22 正式发布,汇聚 245 位贡献者的 950 个 PR
  • DeepSeek-V4.1 在 NVIDIA H200 单卡吞吐暴涨 2.3 倍,并通过 DSpark 首次在 AMD MI350X/MI355X 实现 1.9 倍吞吐提升
  • 全新 InstantTensor 加载器将千亿模型冷启动载入速度提升 10 倍(10x faster)
  • B200 上 Qwen3.8-Flash-Next 解码提速 12%,B300 上 GLM-5.3 提速 10% 且 MiMo-V2.6-Pro 解码达 1.85 倍
  • PD 分离架构使长 Prompt 首字延迟 p95 TTFT 减半(-50%),吞吐净增 27%,原生支持 Apple Silicon 与 ComfyUI
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告别二值粗暴奖励!万亿参数实测 GAGAR 框架:组内智能体评分重构优势分配,代码 Agent 强化学习质跃

在面向代码工程智能体(Code Agents)的强化学习训练中,广泛采用单元测试通过与否(Pass/Fail)作为二值化奖励。然而主流组相对策略优化算法(GRPO)将同一生成组内所有通过测试的代码轨迹赋予完全相同的优势函数(Advantage),导致系统根本无法区分精简优雅的实现与冗余臃肿、违规修改非必要代码的劣质实现,引发严重的轨迹长度膨胀与训练不稳。重磅研究《Groupwise Agentic Grading and Advantage Redistribution for Code Agent RL》(arXiv:2609.32577)推出了 GAGAR 框架:在保留兼含通过与失败轨迹的动态采样组中,将组内候选方案统一置入共享工作区,由 SFT 智能体评判员进行联合审查与质量排序;随后在保持组优势总和守恒的前提下,自适应将梯度优势向高代码质量候选倾斜。团队在 310B 的 MiMo-V2.6-Flash 与 1.02T 万亿参数的 MiMo-V2.6-Pro 上完成了工业级验证,显著抑制了代码膨胀并提升了任务解决率。

告别二值粗暴奖励!万亿参数实测 GAGAR 框架:组内智能体评分重构优势分配,代码 Agent 强化学习质跃

核心要点速览

  • 突破 GRPO 传统二值单元测试二元奖励瓶颈,首创保持优势总和守恒的组内智能体质量重分配机制
  • 在工业级 310B(MiMo-V2.6-Flash)与 1.02T 万亿参数(MiMo-V2.6-Pro)模型上完成全流程端到端实证
  • 有效遏制代码智能体多轮自回归轨迹的非必要膨胀,大幅改善梯度更新方差与训练收敛稳定性
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BugBunny VulnPR-100:小米 MiMo-V2.6-Pro 开源权重第一(46/100,$8.27),追平 GPT-6 Astra 且审查成本约低 22 倍

@Zaddyzaddy 公布 @BugBunny_ai VulnPR-100:在含已知漏洞的 100 个 PR 上,每 PR 最多一小时。MiMo-V2.6-Pro 找出 46 个、花费 $8.27,为开源权重最佳,并与 GPT-6 Astra 同分且审查成本约低 22 倍;MiMo-V2.6-Flash 找出 41 个仅 $3.47。折合每个漏洞约 $0.18(Pro)与 $0.08(Flash)。

BugBunny VulnPR-100:小米 MiMo-V2.6-Pro 开源权重第一(46/100,$8.27),追平 GPT-6 Astra 且审查成本约低 22 倍

核心要点速览

  • MiMo-V2.6-Pro:VulnPR-100 找出 46/100,花费 $8.27,开源权重第一。
  • 与 GPT-6 Astra 同分,审查成本约低 22 倍。
  • MiMo-V2.6-Flash:41/100 仅 $3.47;约 $0.18/$0.08 每个漏洞(Pro/Flash)。
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⚡ Xiaomi Mimo V2 6 Pro

LMArena:MiMo-V2.6-Pro 登入 Code Arena WebDev 前十,AutoEval 1628

@arena 报告小米 MiMo-V2.6-Pro 登陆 Code Arena: WebDev,整体约第 10、MIT 开源权重约第 3;AutoEval 1628 分,与 Claude Fable 5 (High) 持平并略高于 Hy4-preview(1624)。相对前代 MiMo-V2.5-Pro(1475)提升 153 分;真人投票仍在进行中。

LMArena:MiMo-V2.6-Pro 登入 Code Arena WebDev 前十,AutoEval 1628

核心要点速览

  • Code Arena WebDev:MiMo-V2.6-Pro 约第 10,MIT 开源权重约第 3。
  • AutoEval 1628,与 Claude Fable 5 (High) 持平,略高于 Hy4-preview(1624)。
  • 相对 V2.5-Pro(1475)+153 分;真人投票仍在进行。
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⚡ Xiaomi Mimo V2 6 Pro
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小米开源 MiMo-V2.6-Pro:AA Intelligence Index 46,登顶开源权重并落在成本帕累托前沿

@ArtificialAnlys 报告小米刚发布开源权重模型 MiMo-V2.6-Pro:Artificial Analysis Intelligence Index 达 46(前代 V2.5-Pro 为 26),成为当前开源权重榜首;约 $0.13/任务、输入 $0.435/百万 token(99% cache-hit 折扣)与输出 $0.87/百万 token 价格不变。模型为 MoE,总参 1.02T、激活 42B。

小米开源 MiMo-V2.6-Pro:AA Intelligence Index 46,登顶开源权重并落在成本帕累托前沿

核心要点速览

  • 开源权重:AA Intelligence Index 46,相对 V2.5-Pro(26)大幅跃升并登顶开源榜。
  • 成本:约 $0.13/任务,输入 $0.435/百万 token(99% cache-hit 折扣)、输出 $0.87/百万 token。
  • 架构:MoE,总参 1.02T、激活 42B;AA 还将继续补充评测。
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