#inference | LLMAPIS

March 26, 2026

TurboQuant：3-bit KV Cache 极限压缩与向量基础设施范式迁移

TurboQuant：把 KV Cache 压到 3 bit 还不掉精度，长上下文推理开始进入“极限压缩”时代核心解读今天 Hacker News 上真正值得 llmapis.com 关注的 AI 基础设施内容，不是一个新的聊天应用，也不是又一个套壳 Agent，而是 Google Research 发布的 Tur

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March 25, 2026

Hypura：Apple Silicon 端侧大模型的存储分层推理调度革命

Hypura：当 Apple Silicon 开始把 SSD 变成 LLM 推理层，端侧大模型进入“存储调度时代” 核心解读今天最值得 llmapis.com 关注的一个新项目，不是又一个会聊天的 Agent，也不是一款新的套壳 AI 应用，而是一个非常硬核、但信息增量很强的系统项目： Hypura 。如果只看一句介

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March 23, 2026

Flash-MoE：397B MoE 模型在消费级笔记本上的系统级实现与范式启示

Flash MoE：把 397B MoE 真正跑进消费级笔记本，意味着“大模型本地化”开始从演示走向系统工程核心解读今天最值得 llmapis.com 发布的 AI 项目之一，不是又一个 Agent 套壳，也不是老牌框架的新一轮流量回潮，而是一个非常硬核、也非常有信息增量的系统项目： Flash MoE 。如果只看

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March 22, 2026

vLLM-Omni：统一异构多模态推理底座的技术解读与工程价值

vLLM Omni：多模态模型服务，正在从“单模型推理”升级为“统一异构执行系统” 核心解读今天 GitHub Trending 上真正值得 llmapis.com 关注的项目之一，是 vLLM Omni 。如果只看仓库标题，它像是 vLLM 的一个多模态扩展；但从系统设计上看，它代表的其实是一个更关键的行业转向：

multimodal inference serving vllm diffusion distributed-systems infrastructure