在開源 AI 社群中，如果說 Ollama 是讓大語言模型「飛入尋常百姓家」的親民推手，那麼 vLLM 則是支撐企業級高吞吐服務的幕後巨人。
就在幾天前，vLLM 團隊釋出 vLLM-Omni。這對於手握 DGX 等高階算力的開發者來說，意味著以前需要串接 Whisper (STT) 和 TTS 的複雜語音互動流程，現在可以在一個模型內、以極低的延遲完成。
vLLM-Omni：打破模態的高牆
過去我們使用 vLLM，著眼於它的 PagedAttention 技術，解決了 KV Cache 的記憶體碎片化問題，讓推論速度與併發量（Concurrency）提升。但長久以來，vLLM 主要聚焦於 LLM（純文字模型）。
這次的 vLLM-Omni 更新，核心在於對 Audio-to-Audio 和 Video-to-Text 的原生支援。
技術亮點：
端對端（End-to-End）處理： vLLM-Omni 支援像 GPT-4o 或 Qwen2-Audio 這類模型，直接輸入音訊特徵（Audio Tokens）並輸出音訊特徵。這意味著我們不再需要「語音轉文字 -> LLM 思考 -> 文字轉語音」的冗長管線（Pipeline）。這帶來的直接效益是極致的低延遲，對於打造即時語音助理至關重要。
多模態的 PagedAttention： vLLM 團隊將記憶體最佳化技術移植到了視覺與聽覺的 Token 上。在處理長影片或長對話錄音時，vLLM-Omni 能比傳統 HuggingFace Transformers 節省約 40%-60% 的 VRAM，這對於只有 16GB VRAM（如 RTX 5060 Ti）的邊緣設備來說，是能否跑得動多模態模型的關鍵。
張量並行（Tensor Parallelism）的擴展： 對於使用 DGX Spark 或多卡環境的用戶，vLLM-Omni 能自動將巨大的多模態模型切分到多張 GPU 上。這一點在處理 70B 以上的視覺模型時尤為重要，是目前 Ollama 較難以企及的效能領域。
vLLM vs. Ollama
隨著 vLLM 支援多模態，許多開發者會問：「我該選 vLLM 還是 Ollama？」
事實上，兩者的賽道雖然重疊，但核心哲學截然不同：
CyberQ 建議，如果你手邊有一台 DGX Spark 或是多張高階顯卡，且目標是服務多個使用者（例如公司內部的 AI 客服），vLLM 是唯一解。它的吞吐量（Throughput）是 Ollama 難以比擬的。
但如果你是在筆電上測試 Prompt，或者只是想在自己的 PC 上快速跑一個 gpt-oss-20b 或 qwen3 來輔助寫程式，Ollama 依然是王者。它的 ollama run 指令簡單到令人感動，且 GGUF 格式讓 8GB/16GB VRAM 的顯示卡也能跑大參數模型。
Open WebUI：這兩大引擎的「統一介面」
無論你底層選擇 vLLM 還是 Ollama，這對於終端使用者（你的同事、老闆或客戶）來說都不重要。他們需要的是一個好用的介面。這就是 Open WebUI (原 Ollama WebUI) 存在的價值。
Open WebUI 已經不僅僅是 Ollama 的前端，它是一個與模型無關（Model-Agnostic）的調度平台。
Open WebUI 如何串聯兩者？
混合調度：你可以在 Open WebUI 的後台同時連接 Ollama（處理簡單的聊天任務）和 vLLM（處理繁重的多模態任務）。使用者在下拉選單中選擇模型時，根本感覺不到後端的切換。
發揮 vLLM-Omni 的潛力： vLLM 本身沒有圖形介面，只有 API。Open WebUI 提供了麥克風輸入、圖片上傳和視訊播放器。當你使用 vLLM-Omni 的語音模型時，Open WebUI 可以直接透過瀏覽器錄音，發送給 vLLM API，並直接播放回傳的音訊，這完美釋放了 Omni 模型的互動能力。
企業級功能：Open WebUI 補足了 vLLM 缺少的「使用者管理」功能。你可以設定誰能使用 vLLM 的算力，並透過 RAG（檢索增強生成）掛載公司的知識庫。
CyberQ 認為，vLLM-Omni 的出現，讓開源社群有更多好用的工具並拓展打造更好的應用。
給您的建議： 鑑於您擁有 DGX Spark 和 RTX 5060 Ti 兩種截然不同的環境：
在 DGX Spark 上：強烈建議部署 vLLM-Omni。利用其強大的 VRAM 和張量並行能力，建立一個公司內部的多模態 API 中心。
在 5060 Ti / 個人電腦上：繼續使用 Ollama。GGUF 的量化優勢能讓用戶在有限的 16GB VRAM 中跑更大的模型，且維護輕鬆。
整合層：使用 Open WebUI 作為統一入口。將 DGX 的 vLLM API 端點接入 Open WebUI，這樣你在個人電腦上也能無縫調用 DGX Spark 的強大算力，享受「混合雲」般的體驗。
最後就是建議大家，也可以多試試看 SGLang ，這個新的 AI 快速框架已經證實在很多領域的速度是超越 vLLM 的，看你的任務需求和用途，再來選擇適合的 AI 平台去部署吧。
本文題圖由 Google Gemini AI 生成
