大模型推理框架，SGLang和vLLM有哪些区别？

青稞2025-03-30

作者：旷野@知乎

原文：https://www.zhihu.com/question/666943660/answer/131299097866

大模型推理框架，SGLang和vLLM有哪些区别？ - https://github.com/sgl-project/sglang - https://github.com/vllm-project/vllm

简单粗暴点说

vLLM

专心搞“引擎”的性能猛兽。它的核心武器是 PagedAttention，借鉴了操作系统里虚拟内存和分页的思想，来管理那个让人头疼又吃内存的 KV Cache。效果？内存碎片少了，吞吐量上去了，特别是在处理变长序列、多请求并发时，效率提升嘎嘎明显。你可以把它想象成一个高度优化的 F1 赛车引擎，目标就是快，更快，在标准赛道（常规的文本生成）上把速度拉满。

SGLang

既要“引擎”快，又要“控制”骚的编程范式革新者。它不满足于仅仅在底层引擎上做文章。它搞了个前端语言，让你能用更简洁、更符合逻辑的方式去编排复杂的生成任务，比如结构化数据提取、多轮对话管理、函数调用、带约束的生成等等。同时，它的后端引擎（比如 RadixAttention）也吸取了类似 PagedAttention 的精髓，并针对这种前端语言定义的复杂控制流做了协同优化。它更像是一辆带智能驾驶辅助系统（ADAS）且高度可编程的赛车。引擎依然强劲，但它更强调让你轻松、精准地“指哪打哪”。

1.核心出发点不同

vLLM：“算力压榨机”。出发点是极致优化推理引擎的性能和内存效率，解决 KV Cache 的老大难问题。一切为了吞吐量和低延迟。

SGLang：“生成控制大师”。出发点是如何更灵活、更高效地控制 LLM 的生成过程，同时保持高性能。它认为光有快引擎不够，还得有方便的“方向盘”和“油门”。

2.提供的价值层面不同

vLLM：主要在 Runtime/Engine 层面发力。给的是一个高性能的“黑盒”或底层库，你调 API 就行，但复杂的生成逻辑你还得自己在外面封装。

SGLang：提供的是 Language + Runtime 的组合。它不仅优化了 Runtime，还提供了一种新的、专门用于控制生成流程的“编程语言”或 DSL (Domain-Specific Language)，大大降低了实现复杂生成策略的门槛。很多以前需要写一堆 Python 胶水代码、手动管理状态的“骚操作”，用 SGLang 可能几行代码就搞定，而且跑得还快。

3.解决的问题侧重不同

vLLM：主要解决高并发、变长序列下的推理效率问题。特别适合那些需要大规模部署、处理海量请求的标准生成场景。

SGLang：主要解决复杂生成任务的编程复杂性和执行效率问题。特别适合需要精细控制生成内容、实现高级 Agent 逻辑、做 RAG 中复杂检索与生成协同、或者需要模型输出严格遵守某种格式的场景。它的 Vision Language Model 支持也是一个亮点。

4.抽象层次不同

vLLM 更底层，关注 Attention 机制和内存管理的优化。

SGLang 更高层，引入了控制流的概念，并将其与底层优化结合。它思考的是“如何让开发者更爽地调用 LLM 完成复杂任务”。

打个可能不太精准的比方

vLLM 好比给你的电脑换了个超快的 SSD 和顶级内存条，读写速度飞起，整体运行流畅度大幅提升。但你怎么用这些文件、怎么组织工作流程，它不管。
SGLang 不仅给你升级了硬件（高性能引擎），还给了你一套类似 Python + 高性能库（如 NumPy、Pandas）的工具链，让你能用更高级、更方便的语言去处理数据、编排任务，并且底层也做了优化保证执行效率。

vLLM 是把 LLM 推理的底层效率练到了极致，要的是吞吐量的“力大砖飞”。

SGLang 则是在底层效率优秀的基础上开整控制逻辑，追求的是控制流的“精准制导”和开发的“得心应手”。

这俩都不是互相取代的关系，更像是 LLM 推理优化这个领域在不同维度上的探索和演进。卷性能是基础，卷易用性、卷表达力、卷场景契合度，才是现在和未来的新战场。

所以别光看 GitHub 星星数，关键看哪个更适合你的“战场”。