李枝蔚1. 项目概述：Qwen3.5与vLLM部署的核心痛点
Qwen3.5作为通义千问团队最新开源的大语言模型，在代码生成、数学推理和指令跟随方面表现出色。而vLLM作为专为LLM推理优化的服务框架，通过PagedAttention等技术显著提升了吞吐量。但在实际部署中，模型自动生成的"思考过程"（如Chain-of-Thought）会占用额外显存并降低响应速度，这在生产环境中尤为明显。
最近在部署Qwen3.5-14B到RTX 3090时，我发现默认配置下每个请求会多消耗约800MB显存用于输出推理过程。对于需要高并发的API服务，这直接导致最大并发数从15降至9。本文将分享三种经过实测的关闭方法及其底层原理。
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2. 核心原理：模型思考的触发机制
2.1 思维链(CoT)的生成逻辑
Qwen3.5的思考输出本质上是模型在生成最终答案前，自动插入的中间推理步骤。这涉及两个关键参数：
do_sample=True时启用随机采样output_attentions=True保留注意力权重
在vLLM的LlamaForCausalLM类中，这些参数通过generation_config传递。当使用默认的GenerationConfig.from_pretrained()加载时，会继承模型预设的CoT生成策略。
2.2 vLLM的请求处理流程
vLLM的服务端核心是AsyncLLMEngine类，其处理流程为：
- 解析请求参数（含
generation_config覆盖项） - 执行
_validate_and_add_request校验 - 通过
_run_workers分发到GPU
关键点在于步骤1的参数合并逻辑：用户传入的配置会与模型默认配置深度合并(deep merge)，这导致某些默认行为难以覆盖。
3. 三种关闭方法实测对比
3.1 方法一：直接修改生成配置（推荐）
在初始化vLLM引擎时注入修改后的配置：
python复制from vllm import SamplingParams
# 关键参数设置
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.7,
top_p=0.9,
ski