在大模型推理引擎领域，vLLM 凭借高效的 KV 缓存管理与连续批处理技术，成为高并发场景的主流选择；而同源（LMSYS Org）的 SGLang 则以“结构化生成”为核心突破，重新定义了复杂 LLM 应用的开发范式。两者虽师出同门，却针对不同业务场景形成了差异化优势。本文将从设计定位、核心架构、性能表现、适用场景四大维度，深度拆解 SGLang 与 vLLM 的核心差异，所有结论均附官方文档、权威测试数据佐证，助力开发者精准选型。
一、核心前提：同源不同路的设计定位
SGLang 与 vLLM 均源自 LMSYS Org（伯克利大学主导的开源组织），共享部分底层优化技术（如高效 GPU 内核），但核心设计目标存在本质差异，直接决定了两者的应用边界。
二、核心差异深度对比：从架构到功能
以下从架构设计、核心技术、开发体验、生态兼容四个关键维度，系统对比两者差异，清晰呈现各自技术特性。有算力云需求，yijiayun.com,1月zhuce就能薅free
2.1 核心差异总览表
对比维度 | vLLM | SGLang | 权威佐证 |
|---|---|---|---|
架构设计 | 聚焦推理执行层优化，采用“模型服务+请求调度”架构，无专门前端编程语言 | 前后端分离架构：前端 DSL（结构化生成语言）+ 后端优化运行时，支持程序编译优化 | vLLM 架构文档、SGLang 官方技术博客 |
核心优化技术 | PagedAttention（分页 KV 缓存）、连续批处理（Continuous Batching）、张量并行 | RadixAttention（前缀分组 KV 缓存复用）、压缩有限状态机（结构化输出约束）、API 推测执行 | vLLM 原始论文、SGLang 性能优化白皮书 |
开发体验 | 提供 Python API 与 OpenAI 兼容接口，需手动拼接 Prompt、处理多轮上下文与结构化输出 | 内置 DSL 支持控制流（循环/分支）、变量绑定、并行分叉（fork），结构化输出可通过约束声明实现，无需手动解析 | vLLM 快速入门示例、SGLang 官方教程（结构化编程部分） |
多轮/复杂任务支持 | 需开发者手动管理上下文复用，复杂多步骤任务需大量胶水代码 | 自动复用共享上下文 KV 缓存，支持多分支并行执行，原生适配 Agent“规划-执行-反思”流程 | SGLang 论文复杂任务测试案例、社区 Agent 开发实践 |
生态兼容性 | 兼容 Hugging Face 模型，支持 NVIDIA/昇腾等国产芯片，适配 MoE 模型 | 兼容 Hugging Face/VLMs 模型，支持 NVIDIA/AMD/昇腾芯片，合入 MindSpore 后端，适配 Qwen3、DeepSeek 等主流模型 | 华为昇腾适配公告、SGLang 生态集成文档 |
2.2 关键技术差异：KV 缓存管理逻辑
KV 缓存是大模型推理效率的核心瓶颈，两者的优化思路差异直接决定了在不同场景的性能表现：
vLLM 的 PagedAttention：借鉴操作系统分页机制，将 KV 缓存分割为固定大小的块，解决传统静态缓存的内存浪费问题，提升单轮/简单多轮对话的吞吐量。但对于存在大量共享前缀（如系统指令、公共文档）的复杂任务，无法自动复用缓存，需重复计算。
SGLang 的 RadixAttention：通过前缀分组索引机制，自动识别并复用不同请求中的共享上下文（如 Agent 系统提示、多步骤任务的公共文档），避免重复计算。例如，在多维度文章评估任务中，只需解析一次文章内容，后续多个评估维度可直接复用 KV 缓存，效率提升显著。
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三、性能对比：场景决定优势
性能表现需结合具体场景判断，不存在绝对优劣。以下基于官方与社区权威测试数据，对比两者在不同场景的表现。
3.1 测试场景与数据说明
测试环境：mid-range NVIDIA A10 GPU，模型为 Qwen 2.5-7B AWQ 量化版、Qwen3-4B AWQ 量化版（贴近实际生产中中小模型部署场景）；测试指标：吞吐量（tokens/s）、响应延迟（ms）。
3.2 核心场景性能对比
测试场景 | vLLM 表现 | SGLang 表现 | 结论 |
|---|---|---|---|
单轮短文本生成（如客服问答） | 吞吐量 280 tokens/s，延迟 85ms | 吞吐量 265 tokens/s，延迟 92ms | vLLM 略占优势，差异较小 |
简单多轮对话（无共享前缀） | 吞吐量 250 tokens/s，延迟 102ms | 吞吐量 245 tokens/s，延迟 108ms | vLLM 小幅领先 |
复杂多步骤任务（含共享前缀，如Agent规划） | 吞吐量 120 tokens/s，延迟 350ms | 吞吐量 310 tokens/s，延迟 180ms | SGLang 吞吐量提升 158%，延迟降低 48%，优势显著 |
结构化输出任务（如JSON格式生成） | 需后处理解析，综合吞吐量 180 tokens/s | 原生约束解码，无需后处理，综合吞吐量 270 tokens/s | SGLang 优势明显，降低开发成本的同时提升效率 |
注意：框架版本与模型适配度对性能影响较大。例如，在 Qwen3-4B 模型测试中，vLLM 表现出更好的一致性，而 Qwen 2.5-7B 模型下 SGLang 优势更明显，选型时需结合实际使用的模型版本验证。
四、选型指南：匹配业务场景才是关键
基于上述差异与性能表现，给出明确的选型建议，帮助开发者快速匹配业务需求。
4.1 优先选择 vLLM 的场景
通用聊天机器人、在线客服等单轮/简单多轮对话场景；
需部署 MoE 模型（如 Switch Transformer）的高并发推理场景（vLLM 对 MoE 并行策略适配更成熟）；
中小规模模型部署，且任务无大量共享上下文的场景。
4.2 优先选择 SGLang 的场景
Agent 开发（如规划-执行-反思流程、工具调用型 Agent）；
多步骤结构化任务（如多维度内容评估、行程规划、复杂报告生成）；
需要强制结构化输出（JSON/XML/枚举），且追求端到端效率的场景；
存在大量共享上下文（如公共文档解析、统一系统指令）的批量处理任务。
五、总结与资源推荐
SGLang 与 vLLM 并非替代关系，而是同源互补的推理框架：vLLM 擅长通用高并发推理，是简单对话场景的高效选择；SGLang 聚焦复杂结构化任务，通过前端 DSL 与 RadixAttention 技术，实现“可编程性+高效性”的统一，是 Agent 等复杂 LLM 应用的最优解。
必藏资源清单
vLLM 官方资源：vLLM 官方文档、GitHub 开源仓库、官方性能基准测试报告；
SGLang 官方资源：NVIDIA SGLang 文档、GitHub 开源仓库、原始论文（arXiv:2312.07104）；
社区测试资源：vLLM vs SGLang 社区性能测试项目（含可复现测试脚本）；
国产芯片适配：华为昇腾 vLLM/SGLang 适配指南、海光 DCU 部署教程。
选型核心建议：先明确业务场景——若为通用聊天、简单问答类高并发服务，优先 vLLM；若为 Agent、多步骤结构化任务，优先 SGLang。实际部署时，建议基于自身模型与硬件环境，参考上述资源进行针对性测试验证。
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的基本使用)
