Was passiert ist: vLLM Reaches 25K Total TPS/GPU on Qwen3.5

vLLM achieved 25,000 tokens per second per GPU serving Qwen3.5 on GB200 NVL72 systems using disaggregated prefill-decode architecture.

Warum es zählt: vLLM Reaches 25K Total TPS/GPU on Qwen3.5

Matters for engineers deploying large language models at scale who need to maximize inference throughput on multi-GPU clusters with hybrid attention architectures.

Achtung: vLLM Reaches 25K Total TPS/GPU on Qwen3.5

Results use fixed 8K input and 1K output sequence lengths on random data; real-world performance varies with actual workload patterns and sequence length distributions.

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vLLM Reaches 25K Total TPS/GPU on Qwen3.5

vLLM · vLLM Team · Veröffentlicht am 6. August 2026 · 3 Min. Lesezeit

In 30 Sekunden

Was passiert ist: vLLM achieved 25,000 tokens per second per GPU serving Qwen3.5 on GB200 NVL72 systems using disaggregated prefill-decode architecture.
Warum es zählt: Matters for engineers deploying large language models at scale who need to maximize inference throughput on multi-GPU clusters with hybrid attention architectures.
Achtung: Results use fixed 8K input and 1K output sequence lengths on random data; real-world performance varies with actual workload patterns and sequence length distributions.

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