vLLM团队重磅推出业界首个”全模态”推理框架vLLM-Omni，将文本、图像、音频、视频的统一生成从理论验证阶段成功推向可落地的开源代码。该框架现已全面登陆GitHub与ReadTheDocs平台，开发者可通过pip命令即时安装并开始调用，极大地降低了多模态AI应用的开发门槛。
框架采用创新的解耦流水线架构，清晰划分三大核心组件：模态编码器负责将视觉、语音等多源数据转化为中间特征表示，目前支持ViT、Whisper等业界领先模型；LLM核心继续沿用vLLM自回归引擎，专注于高级推理、规划与对话能力；模态生成器则采用DiT、Stable Diffusion等扩散模型解码技术，实现图像、音频、视频的同步生成。这种模块化设计使各组件可独立运行，通过微服务架构在不同GPU或计算节点间灵活调度，资源利用率实现弹性伸缩——在图像生成高峰期可横向扩展DiT算力，在文本推理低谷期自动收缩LLM资源，显存利用率最高提升达40%。
在性能与兼容性方面，vLLM-Omni创新性地提供Python装饰器@omni_pipeline，仅需三行代码即可将原有单模态模型无缝升级为多模态应用。官方基准测试显示，在8×A100高性能集群上部署10亿参数”文本+图像”模型，其吞吐量比传统串行方案提升2.1倍，端到端延迟显著降低35%，充分验证了框架的工程化实力。
开源生态建设方面，GitHub仓库已完整收录各类示例代码与Docker Compose部署脚本，全面支持PyTorch2.4+与CUDA12.2最新版本。团队还透露了清晰的路线图：2026年第一季度将重点加入视频DiT模型与高性能语音Codec，并计划推出Kubernetes自定义资源定义(CRD)，为企业用户提供私有云环境的一键部署方案。
业内专家指出，vLLM-Omni通过创新的数据流设计将异构模型统一纳入处理流程，有望显著降低多模态应用的开发成本与部署难度。尽管不同硬件间的负载均衡和缓存一致性仍是需要攻克的工程难题，但随着框架持续完善，AI初创企业将能够以更经济的方式构建”文本-图像-视频”一体化平台，彻底摆脱维护三条独立推理链路的繁琐工作。
项目地址：https://github.com/vllm-project/vllm-omni
