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V1 采样器：新增 reduced top-k/top-p 采样路径

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perf(fused-moe): 接入 W16A16 Marlin MoE 并缓存 pack 权重

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 - fused_experts_impl 增加 VLLM_USE_MARLIN_W16A16_MOE fast path：首次对 w1/w2 做 Marlin pack 后缓存，避免重复 reorder；并将原始
    权重 offload 到 CPU，降低 GPU 双份驻留
  - envs 补齐环境变量 VLLM_USE_LIGHTOP_MOE_SUM_MUL_ADD
  - 更新 fuse_moe_w16a16_marlin.py 的报错提示为 VLLM_USE_LIGHTOP=1

perf: 加速 v1 InputBatch.add_request 的 token_ids 拷贝

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新增环境变量开关 VLLM_V1_FAST_TOKEN_ID_COPY（默认关闭）。开启后在 CachedRequestState 中缓存 prompt_token_ids 的 np.int32，并在 add_request 里用 np.copyto 写入 token_ids_cpu，避免长 prompt 场景反复 list->NumPy 转换开销（尤其是抢占/反复进出 batch 时）

add indexer_k_cache_kernel

fix: 修复deepseek量化模型的若干问题

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[feat] 支持 mRoPE 的 fused RMSNorm+RoPE 路径，并修正 torch.compile 动态维度标注

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实现了用于优化张量计算的 rms_mrope_fuse 和 rms_mrope_fuse_fake 方法
更新了 forward：在满足条件时走新的 M-RoPE 融合路径
增强了 Qwen3MoeModel 对动态参数维度的支持，以适配该功能

在v0.11中暂不支持w4a16的moe算子scale和zero合并操作

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[PD][Feat]支持fa_pa kvcahe类型模型推理

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set VLLM_USE_PIECEWISE=0

适配gptq/awq的triton moe算子

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