[开源软件] 开源了一个 1600 行的大模型推理引擎,能跑真实模型,测试场景吞吐超过 vLLM
想入门大模型推理,直接读 vLLM 太重。所以开源了 LiteMoE:约 1600 行 Python ,能跑真实的 Granite 模型,一个下午能读完主线。 适合想快速上手推理的同学: 交互演示,逐步看一次真实推理: https://zhulinsen.github.io/LiteMoE/visualizer/?lang=zh 教程,从 KV Cache 、MoE 讲到 DeepSeek 、Kimi 、Qwen 的新设计: https://github.com/ZhuLinsen/LiteMoE/blob/main/docs/tutorial.zh-CN.md 固定批次的测试场景下,吞吐是 vLLM 的 105 ~ 109%,脚本可复现。算子用的是 vLLM 的,提升来自算子外的执行层。定位是学习和实验,上线还是用 vLLM 。 如果大家感兴趣,后面会继续做多卡、CPU 版本系列。 项目: https://github.com/ZhuLinsen/LiteMoE 演示: https://zhulinsen.github.io/LiteMoE/visualizer/?lang=zh
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Observed adoption & comparisons
Recent records to compare: “Show HN: An open source webbluetooth and NFC browser for iOS” (Show HN, Nov 6, 2026); “astral-sh/ruff” (GitHub Trending, Nov 6, 2026). Shared themes are navigation hints; they have not been verified as the same need or independent corroboration.
Adoption decision
Evaluate it against the tool or manual workflow it would replace. The stored record supports discovery; it does not yet establish reliability, lower operating cost or commercial adoption.
Unverified requirements
Not verified: license permissions, required hardware, installation steps, maintenance status and a representative task with its failure cases.
Next test
Choose one real task and a current alternative. Record the commit, environment, input, output, elapsed time and failure behavior; retain the result before recommending adoption.