vLLM v0.19.1 补丁发布

vLLM 0.19.1 正式版发布了，这次是一个补丁版本，11 个 cherry-pick，主题非常集中：把 Transformers v5 正式拉进来，然后把 Gemma 4 的一堆坑填上。

v0.19.0 对 Gemma 4 做到了"发布当天可用"，但"可用"和"好用"之间差着不少 bug

这次 v0.19.1 就是来还债的，可以说这是一个 Gemma 4 专项修复版本

变更

类型

一句话

Transformers v5 正式升级

生态

从兼容升级到正式依赖

Gemma 4 流式工具调用 JSON 损坏

修复

流式输出时部分分隔符导致无效 JSON

Gemma 4 流式 HTML 重复

修复

工具调用后 HTML 内容被重复输出

Gemma 4 流式布尔/数字值损坏

修复

跨 chunk 的布尔和数字值被截断

Gemma 4 推理解析 + 多轮工具调用

修复

推理解析器支持 adjust_request，修复多轮对话

Gemma 4 量化 MoE 支持

✨ 新功能

FP8 和 NVFP4 量化的 MoE 模型可以跑了

Gemma 4 Eagle3 推测解码

✨ 新功能

支持隐藏状态提取，可训练专属草稿模型

Gemma 4 LoRA 适配器加载

修复

LoRA 加载路径修正

Gemma 4 null 值转字符串

修复

裸 null 被错误转为 "null" 字符串

Gemma 4 PT 模型 token 重复

修复

预训练模型缺失 BOS token 导致输出重复

Kimi-K2.5 媒体占位符 token

修复

上游 config 和 tokenizer 的 ID 不一致

一、Transformers v5：从兼容到正式依赖

这个 PR（#30566）从 2025 年 12 月就开始做了，历时四个多月终于合入。

HuggingFace Transformers v5 是一次大版本升级，改了不少底层 API。

vLLM 作为最依赖 Transformers 生态的推理引擎，这次升级涉及面很广：

• 模型加载方式变了 ：配置注册、tokenizer 获取路径都有调整

• 部分模型暂不兼容 ：比如 XVERSE 的 tokenizer 在 v5 下会报错，暂时锁定了 transformers<=4.57

• LoRA 加载路径修复 ：适配器目录下没有 config.json 时不再报错

v0.19.0 已经做了大面积适配，但还是"兼容"状态

v0.19.1 把 Transformers v5.5.4 正式拉进依赖——如果你之前一直卡在 v4 不敢升，现在可以放心了

二、Gemma 4 工具调用：流式输出的六连修

Gemma 4 的工具调用在 v0.19.0 发布时就能用，但流式场景下问题一大堆：

Bug 1：部分分隔符导致无效 JSON（#38992）

Gemma 4 的工具调用格式用特殊分隔符标记参数

流式输出时，一个分隔符可能被拆成两个 chunk 发出去

前半截分隔符被当成普通文本输出，后半截又被正确识别，导致最终拼出来的 JSON 是坏的

修复方式：在流式输出中检测并剥离不完整的分隔符字符。

Bug 2：工具调用后 HTML 内容重复（#38909）

Gemma 4 在执行工具调用后继续生成 HTML 内容时，parser 内部会从缓冲的 delta 重建 current_text，导致已经发过的内容被重复发送。

修复方式：停止从缓冲 delta 重建文本，直接使用原始流。

Bug 3：跨 chunk 的布尔/数字值被截断（#39114）

工具调用参数如果是 true、false 或数字，这些值可能跨两个 chunk 被拆开。比如 tru 在第一个 chunk，e 在第二个 chunk，parser 把 tru 当成了字符串。

修复方式：在流式模式下扣留冒号和后续空白字符，等值完整后再发送。

Bug 4：裸 null 被转成字符串 "null"（#39679）

_parse_gemma4_value 函数处理了 true/false 的裸值，但漏了 null。结果 param:null 被解析成 {"param": "null"} 而不是 {"param": null}。

这会导致 tool_choice="auto" 和 tool_choice=" " 产生不一致的输出——后者走了 guided decoding 能正确处理 JSON schema，前者不行。

修复方式：在值解析中补上 null 的处理。

Bug 5：多轮工具调用 + 推理模式修复（#39027）

这是最大的一个修复，解决了多个问题：

• 新增了 Gemma 4 专用 chat template，正确编码工具结果，处理多轮对话中交替出现的工具调用和推理内容

• 给 ReasoningParser 基类添加了 adjust_request() 方法——Gemma 4 用它来强制设置 skip_special_tokens=False ，保留边界 token

• 修复了流式推理中 thought\n 前缀的剥离逻辑

• 清理了 Anthropic Messages API 转换中产生的空 user 消息

Gemma4ForCausalLM 加载 LoRA 适配器时路径有误，现已修正。想在 Gemma 4 上微调+部署的同学，这个必须有。

❝ 老章说：这六个 bug 放一起看，就能理解为什么 Gemma 4 的工具调用在 v0.19.0 发布时被那么多人吐槽。流式 + 工具调用 + 特殊分隔符，这三个东西叠在一起，边界条件多到爆炸。如果你在用 Gemma 4 做 function calling，v0.19.1 是必升版本。

Gemma 4 的 26B MoE 模型（实际激活 4B）跑起来并不重，但完整加载仍然需要不少显存。v0.19.1 正式支持了量化 MoE：

• FP8 动态量化 （W8A8）：RedHat 团队已经发布了现成的量化模型 gemma-4-26B-A4B-it-FP8-Dynamic

• NVFP4 量化 （W4A4）：更激进的压缩，gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4

对应的 llm-compressor 也同步更新了，支持 Gemma 4 MoE 的专家级校准和量化流程。

四、Gemma 4 Eagle3 推测解码支持

上篇文章我详细讲了 vLLM v0.19.0 新增的隐藏状态提取功能

v0.19.1 把这个能力扩展到了 Gemma 4：

• Gemma4Model 继承了 EagleModelMixin ，支持辅助隐藏状态的逐层收集

• Gemma4ForCausalLM 和 Gemma4ForConditionalGeneration （多模态包装器）都实现了 SupportsEagle3 接口

• 在推测解码配置验证的模型白名单中加入了 gemma4

这意味着你现在可以用上篇介绍的那套流程，为 Gemma 4 训练专属的 Eagle3 草稿模型，实现定制化的推测解码加速。

五、Gemma 4 PT 模型的 token 重复问题

这个 bug 专门针对 Gemma 4 的预训练模型（不带 -it 后缀的那些）

问题根源：预训练模型没有 chat template，走的是原始 completions 接口。但 Gemma 4 的 ProcessingInfo 默认设置了 add_special_tokens=False——这个设置对 IT（指令微调）模型是对的，因为 chat template 渲染时已经加了 BOS token。可 PT 模型没有 template，BOS token 就丢了。

缺少 BOS token 的后果：模型输出开始疯狂重复。

修复方式：动态检测模型是否有 chat_template，没有的话自动设 add_special_tokens=True，确保 BOS token 被正确注入。

六、Kimi-K2.5 媒体占位符修复

这个跟 Gemma 4 无关，但也值得提一嘴

月之暗面的 Kimi-K2.5 模型的 config.json 里，media_placeholder_token_id 写的是 163605，但 tokenizer 实际映射的 <|media_pad|> ID 是 163602

为什么不一致？因为 Kimi-K2.5 没有附带 tokenizer.json，Transformers 从 tiktoken 自动转换时，特殊 token 的 ID 被悄悄压缩了。

修复方式：在初始化时从 tokenizer 重新解析 token ID，如果和 config 不一致就自动修正。

升级建议

如果你不用 Gemma 4，v0.19.0 到 v0.19.1 的变化对你几乎没有影响，可以按需升级

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