待验证50% 置信事实精确时间
vLLM除支持Transformer架构外，还在优化Mamba等新兴架构的性能
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/11
首次发现
有效期至：2026/12/10
来源
涉及实体
相关事实
待验证当前纯SSM架构在语言建模质量上仍与Transformer存在差距，业界更多探索Mamba-Transformer混合架构（如Jamba）72% 相似待验证Mamba、RWKV等线性复杂度架构近年涌现，以应对Transformer的计算瓶颈70% 相似待验证相比RNN/LSTM架构，Transformer支持大规模并行计算68% 相似待验证TensorRT-LLM专门针对Transformer架构的自回归生成进行优化，支持KV缓存管理、in-flight batching和张量并行等特性67% 相似待验证vLLM主要面向NVIDIA GPU优化，对CPU推理和低端硬件的支持不如llama.cpp66% 相似
引用此条事实
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