[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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来源描述：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
采用记录与比较对象
可供比较的近期同类记录：“D4Vinci/Scrapling” (GitHub Trending, 2026年11月5日)；“garrytan/gstack” (GitHub Trending, 2026年11月5日)。主题相近仅用于导航，未核验其是否属于同一需求或独立证据。
采用判断
应与它要替代的工具或人工流程比较。现有记录支持发现项目，尚不能确认可靠性、运行成本优势或商业采用。
尚未核验的门槛
尚未核验：许可证权限、硬件要求、安装步骤、维护状态，以及包含失败样例的代表性任务。
下一步试验
选择一个真实任务和现有替代方案，记录 commit、环境、输入、输出、耗时与失败行为；保留结果后再给出采用建议。