gpu-lexer est un surligneur de syntaxe WebGPU indépendant du langage de 27.5KB qui divise le code source en parties et utilise un petit modèle GPU pour étiqueter chaque jeton depuis le contexte environnant, sans dépendre de grammaires spécifiques au langage. Devine les types de jeton même pour des langues ou une syntaxe inconnues. Dans les fichiers conservés, 12,57 % de ses étiquettes de jeton diffèrent de Shiki, mesurant l'accord—non la justesse.

Benchmarks de performance sur 10× three.min.js (5,56M caractères) montrent un temps d'exécution de navigateur compétitif. La taille du package reste minimale dans toutes les langues, utilisant le même package compressé pour JavaScript, TypeScript, CSS, HTML, JSON et Markdown. Contrairement à Shiki, Prism.js ou Highlight.js, il ne renvoie pas de HTML mais des spans de jeton.

L'outil est une expérience, pas un remplacement des surligneurs basés sur la grammaire. Les scores sont pondérés par la popularité du langage du Graph d'Innovation de GitHub top 25 pour 2026-Q1. Les démos en direct prennent en charge 75 langues.

Métriques clés : 27.5KB bundle, 12,57 % d'étiquettes différentes de Shiki, testé sur MacBook Pro avec GPU M4 Pro.