Связка vLLM и Qwen 3.5 в последние месяцы стала одной из самых обсуждаемых тем в сообществе разработчиков, работающих с открытыми языковыми моделями. Интерес понятен: с одной стороны, семейство Qwen от Alibaba уверенно конкурирует с западными аналогами по качеству ответов и поддержке многоязычности, с другой — vLLM предоставляет инфраструктуру, которая позволяет выжимать из этих моделей максимум при разумных затратах на железо. Qwen 3.5 представлен в нескольких вариантах: от компактных версий на 4 и 7 миллиардов параметров до тяжёлых конфигураций уровня 32B и MoE-сборок. Линейка ориентирована на разные сценарии — от чат-ботов и ассистентов до сложных аналитических задач и работы с кодом. Отдельно отмечают улучшенную поддержку русского языка по сравнению с предыдущими поколениями, а также расширенное контекстное окно, которое в старших моделях доходит до 128 тысяч токенов и выше. vLLM, в свою очередь, остаётся одним из самых эффективных движков для запуска подобных моделей. Его ключевая особенность — механизм PagedAttention, который управляет памятью GPU подобно тому, как операционная система управляет виртуальной памятью. Это позволяет обслуживать десятки и сотни одновременных запросов без классических проблем с фрагментацией KV-кэша. Поддержка continuous batching, спекулятивного декодирования и квантизации в форматах AWQ, GPTQ и FP8 делает движок гибким инструментом как для исследовательских стендов, так и для боевых развёртываний. Совместимость vLLM с Qwen 3.5 реализована из коробки: достаточно указать идентификатор модели с Hugging Face, и движок поднимает OpenAI-совместимый API. Это упрощает миграцию с проприетарных решений — большинство существующих клиентских библиотек подключается без переписывания кода. Поддерживаются tool calling, структурированный вывод через guided decoding и работа с мультимодальными версиями Qwen, где модель принимает изображения наряду с текстом. С точки зрения производительности связка показывает уверенные результаты на типовом железе уровня A100, H100 и L40S. На младших картах вроде RTX 4090 или 3090 модели до 14B запускаются в квантизированном виде с приемлемой скоростью генерации, что делает решение доступным не только для крупных команд, но и для небольших стартапов. Пользователи отмечают, что пропускная способность при пакетной обработке заметно выше, чем у альтернативных бэкендов вроде Text Generation Inference или Ollama, особенно при высокой конкурентной нагрузке.