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SGLang和vLLM在大模型推理优化中的较量，SGLang在复杂提示词场景下更胜一筹。 核心内容： 1. SGLang与vLLM的核心目标与适用场景对比 2. 两者在关键技术与性能表现上的差异分析 3. 易用性与生态对比，以及实际应用场景推荐
| 框架 | 核心目标 | |
|---|---|---|
| vLLM | 最大化吞吐量 & 高并发 | |
| SGLang | 优化复杂提示 & 结构化生成延迟 |
| 技术 | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| 内存优化 | PagedAttention | RadixAttention |
| 提示处理 | 运行时提示词编译 | |
| 解码优化 | Nested Tensor并行 | |
| 结构化输出 | 原生支持JSON/Regex等约束解码 |
vLLM 优势：
吞吐量王者：在并发请求下（如>100 QPS），吞吐量可达HuggingFace Transformers的 10-24倍。
显存利用率极高，可承载更长上下文（如1M tokens）。
☁️ 云服务友好：支持动态扩缩容。
SGLang 优势：
⚡ 低延迟结构化生成：在Agent场景（多步推理+JSON输出）中，比vLLM快 3-5倍。
复杂提示优化：对System Prompt + Few-shot场景，预编译提示词可提速 2-3倍。
原生支持并行函数调用（如并行调用搜索引擎+计算器）。
| 维度 | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| API兼容性 | ||
| 部署复杂度 | ||
| 调试支持 | 可视化执行轨迹 |
| 需求场景 | 推荐方案 |
|---|---|
vLLM = 推理领域的Nginx：适合构建高吞吐、高并发的生产级服务。
SGLang = 结构化生成加速器：为复杂提示词和约束解码而生，大幅提升Agent类任务效率。
创新方案：两者可协同使用！用SGLang处理复杂提示预处理，通过vLLM进行分布式推理，组合后延迟降低40%+
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