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Chitu「赤兔」是一个专注于效率、灵活性和可用性的高性能大模型推理框架。
- [2026/02/06] 发布 v0.5.1，适配摩尔线程 GPU。
- [2025/12/12] 发布 v0.5.0，重点提升集群部署场景的性能。
- [2025/08/01] 发布 v0.4.0，大幅提升了一体机推理部署场景的性能和稳定性，适配昇腾、英伟达、沐曦、海光，支持 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 等模型。
- [2025/07/28] 发布 v0.3.9，首发支持华为昇腾 910B 推理部署智谱 GLM-4.5 MoE 模型。
- [2025/06/12] 发布 v0.3.5，提供昇腾 910B 完整原生支持，提供 Qwen3 系列模型高性能推理方案。
- [2025/04/29] 发布 v0.3.0，新增 FP4 在线转 FP8、BF16 的高效算子实现，支持 DeepSeek-R1 671B 的 FP4 量化版。
- [2025/04/18] 发布 v0.2.2，新增 CPU+GPU 异构混合推理支持，实现单卡推理 DeepSeek-R1 671B。
- [2025/03/14] 发布 v0.1.0，支持 DeepSeek-R1 671B，提供 FP8 在线转 BF16 的高效算子实现。
赤兔定位于「生产级大模型推理引擎」，充分考虑企业 AI 落地从小规模试验到大规模部署的渐进式需求，专注于提供以下重要特性：
- 多元算力适配：不仅支持 NVIDIA 最新旗舰到旧款的多系列产品，也为国产芯片提供优化支持。
- 全场景可伸缩：从纯 CPU 部署、单 GPU 部署到大规模集群部署，赤兔引擎提供可扩展的解决方案。
- 长期稳定运行：可应用于实际生产环境，稳定性足以承载并发业务流量。
项目团队感谢广大用户及开源社区提出的宝贵意见和建议，并将持续改进赤兔推理引擎。 然而，受制于团队成员的精力，无法保证及时解决所有用户在使用中遇到问题。 如需专业技术服务，欢迎致信 solution@chitu.ai
性能数据与您的硬件配置、软件版本、测试负载相关，多次测试结果可能存在波动。
请参阅开发手册获取完整的安装使用说明。
对于在单机环境上快速验证的场景，建议使用官方镜像进行部署。目前提供适用于以下平台的镜像：
- 英伟达（arch 8.0、8.9）：qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-nvidia_arch_80_89:latest
- 英伟达（arch 9.0）：qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-nvidia_arch_90:latest
- 沐曦：qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-muxi:latest
- 昇腾（A2）：qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-ascend_a2:latest
- 昇腾（A3）：qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-ascend_a3:latest
更多模型请参见 支持的模型。
赤兔项目欢迎开源社区的朋友们参与项目共建，请参阅贡献指南。
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非常感谢来自华为、沐曦、海光、燧原、智谱、中国电信、并行科技等各方的帮助。
在构建 Chitu 的过程中，我们从以下项目（按字母排序）中学到了很多，并复用了一些函数：
我们将持续为开源社区贡献更高效、更灵活、更兼容、更稳定的大模型推理部署解决方案。
