SGLang v0.5.20 发布：新增多款模型与性能优化
原标题：v0.5.20
AI 摘要
SGLang 发布 v0.5.20，包含来自 237 位贡献者的 713 个 PR。该版本新增 GLM-5.3-Flash、Hy4-Preview、Qwen3.8-Flash-Next、K2 Horizon、Nanbeige4.2 等自回归模型以及 SenseNova-U1.5-8B-MoT、FastH3、VDN-H3 等扩散模型支持。同时引入 RL rollout 采样掩码、统一基数树、SGLang 模拟器、Responses API 存储改为可选、移除 prefill 上下文并行 v1，并针对 Blackwell、RTX PRO 6000、ROCm、Intel XPU 等平台做了性能优化。
正文节选
# Highlights *713 PRs from 237 contributors.* **New models in this release** (see the [cookbook](https://docs.sglang.io/cookbook) for all supported models): | Model | Type | PRs | Cookbook | |---|---|---|---| | GLM-5.3-Flash | Autoregressive | [#36507](https://github.com/sgl-project/sglang/pull/36507), [#38621](https://github.com/sgl-project/sglang/pull/38621) | [link](https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/GLM/GLM-5.3-Flash) | | Hy4-Preview | Autoregressive | [#36805](https: