vLLM團隊近日正式推出全球首個“全模態”推理框架vLLM-Omni，將文本、圖像、音頻、視頻的跨模態統一生成從技術概念轉化為可落地的開源解決方案。該框架已同步上線GitHub開源平臺及ReadTheDocs技術文檔庫，開發者可通過pip命令直接安裝部署，快速構建多模態應用。

框架采用模塊化微服務架構，核心分為三大組件：模態編碼器層集成ViT視覺模型與Whisper語音模型，負責將非文本數據轉換為統一中間特征；中央推理層沿用vLLM成熟的自回歸引擎，承擔邏輯推理、任務規劃與對話生成等核心功能；生成層則通過DiT、Stable Diffusion等擴散模型實現圖像、音頻、視頻的同步解碼輸出。這種解耦設計允許各組件獨立部署于不同GPU或計算節點，系統可根據實時負載動態調整資源分配——例如在圖像生成高峰期自動擴展DiT服務，在文本推理低谷期收縮LLM算力，實測顯存利用率提升最高達40%。

開發效率方面，vLLM-Omni提供Python裝飾器@omni_pipeline，開發者僅需三行代碼即可將原有單模態模型升級為多模態系統。官方基準測試顯示，在8塊A100 GPU集群運行10億參數的“文本+圖像”混合模型時，系統吞吐量較傳統串行方案提升2.1倍，端到端延遲降低35%。框架兼容PyTorch2.4及以上版本與CUDA12.2環境，GitHub倉庫已發布完整示例代碼與Docker Compose部署腳本。

針對企業級應用場景，團隊透露2026年第一季度將引入視頻生成專用DiT模型與語音壓縮Codec模型，并計劃開發Kubernetes自定義資源定義（CRD），支持在私有云環境中一鍵部署全模態服務。這一路線圖引發行業關注，多位技術專家指出，該框架通過統一數據流整合異構模型，顯著降低了多模態應用的開發門檻，但生產環境中仍需解決跨硬件負載均衡與緩存一致性等挑戰。

目前，AI初創公司可通過該框架以更低成本構建“文本-圖像-視頻”一體化生成平臺，避免維護多條獨立推理鏈路的資源浪費。項目開源地址：https://github.com/vllm-project/vllm-omni