vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）

写在前面

大模型推理落地，本质上是一场显存和算力的极限博弈。2024 年，vLLM 凭借 PagedAttention 技术横空出世，将 GPU 显存利用率从 60% 提升到 95% 以上，一夜之间成为推理引擎的事实标准。但仅仅一年后，同源的 SGLang 以"结构化生成语言"之名重新定义了 LLM 应用的开发范式。

两者师出同门（LMSYS Org，伯克利大学主导的开源组织），共享部分底层 GPU 内核优化技术，却在设计哲学上走向了完全不同的道路：vLLM 聚焦推理执行层的极致优化，SGLang 则试图构建"DSL + 运行时"的完整编程体验。

这篇文章将从架构设计、核心算法、性能表现、适用场景四个维度，深度拆解这两个框架的技术差异，并给出可操作的选型决策清单。读完你会明白：

• 为什么 vLLM 的 PagedAttention 能解决显存碎片化
• SGLang 的 RadixAttention 如何在多轮对话中实现 3-5 倍 KV 缓存命中率提升
• 高并发单轮 vs 多轮对话场景，各自的最优解是什么
• 生产环境部署的 15 条踩坑清单

一、背景：大模型推理的三座大山

在深入技术细节之前，先理解传统推理方式面临的三大核心痛点。这三个问题，直接决定了 vLLM 和 SGLang 的设计出发点。

1.1 显存碎片化严重

传统推理框架采用预分配连续显存块的方式管理 KV Cache。假设最大序列长度是 4096，每个请求就会被分配一块能存 4096 个 Token 的连续显存空间。

问题来了：用户可能只问了一句 "你好"，实际只占用 5 个 Token，剩下的 4091 个 Token 空间全部浪费。这就是内部碎片。

更糟糕的是外部碎片：经过多次分配和释放，显存被切割成无数小块，即使总空闲空间足够，也无法找到一块足够大的连续区域给新请求。

实测数据：传统推理框架的显存利用率通常只有 50-60%，意味着一半的硬件投入在打水漂。

1.2 批处理效率低

传统批处理采用静态批处理（Static Batching）：等凑够一批请求才开始计算，GPU 大量时间在空转等待。

更致命的是，同一批次内的请求长度不一。短请求已经生成完毕，却要等长请求完成才能释放资源，这就是队头阻塞（Head-of-Line Blocking）问题。

1.3 KV Cache 无法复用

在多轮对话场景中，用户往往会在相同的前缀 Prompt 下进行多轮交互。传统框架无法识别和复用这些重复的前缀 KV Cache，导致每次都要重新计算，浪费大量算力。

这三个问题，构成了大模型推理落地的技术瓶颈。vLLM 和 SGLang，分别从不同角度给出了答案。

二、vLLM：显存管理的教科书级方案

vLLM 的核心贡献，在于将操作系统的虚拟内存分页机制引入 KV Cache 管理。这个设计看似简单，却彻底解决了显存碎片化问题。

2.1 核心创新：PagedAttention

设计理念

传统方式把 KV Cache 当作"仓库"：每个请求分配一个固定大小的仓库，不管实际用多少。vLLM 的做法是"货架"：按需分配，用多少占多少。

具体实现：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    KV Cache 分页结构                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   逻辑块视图（请求维度）                                       │
│   ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐                               │
│   │ L0 │ │ L1 │ │ L2 │ │ L3 │  ← 请求A的逻辑块                │
│   └─┬──┘ └─┬──┘ └─┬──┘ └─┬──┘                               │
│     │      │      │      │                                    │
│     ▼      ▼      ▼      ▼                                    │
│   ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐                               │
│   │ P7 │ │ P2 │ │ P9 │ │ P1 │  ← 物理块池（全局共享）         │
│   └────┘ └────┘ └────┘ └────┘                               │
│                                                              │
│   物理块池（全局）                                            │
│   ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ │
│   │ P0 │ │ P1 │ │ P2 │ │ P3 │ │ P4 │ │ P5 │ │ P6 │ │ P7 │ │
│   └────┘ └────┘ └────┘ └────┘ └────┘ └────┘ └────┘ └────┘ │
│   ┌────┐ ┌────┐                                             │
│   │ P8 │ │ P9 │  ← 非连续分配，按需获取                       │
│   └────┘ └────┘                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术细节

1. 分页粒度：默认每页存储 16 个 Token 的 KV 向量（可配置）
2. 块表映射：逻辑块 → 物理块的动态映射表
3. 内存池管理：全局空闲物理块池，按需分配

带来的改变

代码示例

from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化推理引擎
llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct",
    tensor_parallel_size=4,  # 4卡张量并行
    gpu_memory_utilization=0.9,  # GPU显存利用率90%
    max_model_len=8192,  # 最大序列长度
)

# 采样参数
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    max_tokens=512,
)

# 批量推理
prompts = [
    "解释一下什么是向量数据库？",
    "用Python写一个快速排序算法",
    "分析微服务架构的优缺点",
]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

for output in outputs:
    print(f"Prompt: {output.prompt}")
    print(f"Generated: {output.outputs[0].text}\n")

2.2 第二把利器：Continuous Batching

如果说 PagedAttention 解决了显存问题，Continuous Batching 则解决了计算效率问题。

传统静态批处理的问题

时间轴 →

请求A: [生成中.....................] ✓ 完成
请求B: [生成中.........] ✓ 完成     [等待A...]
请求C: [生成中...] ✓ 完成           [等待A...]
请求D:                          [空闲无法加入]

GPU利用率：约 40%（大量空转等待）

Continuous Batching 的做法

时间轴 →

请求A: [生成中.....................] ✓ 完成
请求B: [生成中.........] ✓ 完成
请求C: [生成中...] ✓ 完成
请求D:              [新加入并开始生成......] ✓ 完成

GPU利用率：约 85%（持续满载）

核心思想：不等车坐满再发车，而是随时上下客。新请求可以动态加入处理队列，已完成的请求立即释放资源。

性能数据

在 Llama-3.1-70B 单卡 H100 实测中：

2.3 架构设计

vLLM 的架构聚焦于推理执行层优化，采用"模型服务 + 请求调度"的经典设计：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        vLLM 架构                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │ API Server  │ →  │  Scheduler  │ →  │   Worker    │     │
│  │ (OpenAI兼容)│    │  (批处理调度)│    │ (GPU执行)   │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
│         │                  │                  │             │
│         ▼                  ▼                  ▼             │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │ Request Queue│   │ Block Manager│   │ Cache Engine│     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
│                                                              │
│  核心组件：                                                   │
│  - Scheduler: 调度策略（FCFS / 优先级 / 抢占）                │
│  - Block Manager: 物理块分配与回收                            │
│  - Cache Engine: KV Cache 计算与存储                          │
│  - Model Executor: 模型前向计算                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.4 适用场景

vLLM 的设计目标非常明确：高并发单轮推理场景。

典型特征：

• API 服务模式（OpenAI 兼容接口）
• 大量独立请求
• 请求之间无上下文关联
• 吞吐量优先

三、SGLang：结构化生成的范式转移

SGLang 的名字就暴露了野心：Structured Generation Language（结构化生成语言）。它不只是一个推理引擎，更是一套完整的 LLM 应用开发框架。

3.1 核心理念：前后端分离

vLLM 是"运行时优化"，SGLang 是"编译 + 运行时"全栈方案。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        SGLang 架构                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  前端层（DSL - 结构化生成语言）                               │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  var1 = gen("描述一张图片", max_tokens=50)            │   │
│  │  var2 = gen("根据" + var1 + "写故事")                │   │
│  │  result = select(var2, choices=["A", "B"])          │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                           ↓ 编译优化                         │
│                                                              │
│  后端层（RadixAttention 运行时）                             │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  - 前缀分组 KV Cache 复用（RadixAttention）          │   │
│  │  - 压缩有限状态机（结构化输出约束）                   │   │
│  │  - API 推测执行（减少往返延迟）                       │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 核心创新：RadixAttention

如果说 PagedAttention 是"内存分页"，RadixAttention 就是"前缀树复用"。

设计理念

在多轮对话场景中，大量请求共享相同的前缀 Prompt。RadixAttention 将这些前缀组织成基数树（Radix Tree），实现自动复用。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RadixAttention 前缀树                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│                    根节点（系统提示词）                        │
│                           │                                  │
│          ┌────────────────┼────────────────┐                │
│          ▼                ▼                ▼                │
│     [用户角色:开发]   [用户角色:设计]   [用户角色:产品]       │
│          │                │                │                │
│          ▼                ▼                ▼                │
│     [上下文:API设计]  [上下文:UI]    [上下文:需求]           │
│          │                                 │                │
│          ▼                                 ▼                │
│     [具体问题1]                        [具体问题2]           │
│                                                              │
│  共享前缀只需计算一次，后续请求直接复用                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

性能提升

在多轮对话场景实测中：

代码示例

import sglang as sgl

# 定义多轮对话智能体
@sgl.function
def multi_turn_chat(s, user_input, history=[]):
    # 系统提示词（所有会话共享）
    s += "你是一个专业的技术顾问，擅长解答编程问题。\n\n"
    
    # 历史对话（前缀复用）
    for msg in history:
        s += f"用户: {msg['user']}\n助手: {msg['assistant']}\n\n"
    
    # 当前问题
    s += f"用户: {user_input}\n助手: "
    
    # 生成回复（自动复用前缀 KV Cache）
    s += sgl.gen("response", max_tokens=512, temperature=0.7)
    
    return s["response"]

# 运行时初始化
runtime = sgl.Runtime(
    model_path="meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct",
    tp_size=4,  # 张量并行
)

# 多轮对话
history = []
for _ in range(5):
    user_input = input("用户: ")
    response = multi_turn_chat.run(
        runtime,
        user_input=user_input,
        history=history,
    )
    print(f"助手: {response}\n")
    
    # 更新历史（下次请求会复用前缀）
    history.append({"user": user_input, "assistant": response})

3.3 第二把利器：压缩有限状态机

结构化输出（如 JSON、代码）是 LLM 应用的常见需求。传统做法是后处理过滤，效率低且容易出错。

SGLang 采用压缩有限状态机（Compressed Finite State Machine），在生成阶段就约束输出格式。

工作原理

import sglang as sgl

@sgl.function
def generate_api_spec(s, endpoint_name):
    s += f"为 {endpoint_name} 端点生成 OpenAPI 3.0 规范：\n\n"
    
    # 结构化 JSON 输出
    s += sgl.gen(
        "json_spec",
        max_tokens=800,
        # 有限状态机约束（自动生成）
        regex=r'\{"path": "[^"]+", "method": "(GET|POST|PUT|DELETE)", "summary": "[^"]+"\}',
    )
    
    return s["json_spec"]

# 生成结果必定符合正则约束
output = generate_api_spec.run(runtime, endpoint_name="/users")
print(output)
# 输出: {"path": "/users", "method": "GET", "summary": "获取用户列表"}

3.4 第三把利器：API 推测执行

在调用外部工具（如搜索、数据库查询）时，传统流程需要等待工具返回结果才能继续生成。

SGLang 的推测执行（Speculative Execution）会提前生成多个可能的分支，工具返回后选择正确的分支继续。

传统流程：
用户请求 → LLM生成 → [调用工具] → 等待 → 工具返回 → LLM继续生成
                                           ↑
                                    瓶颈：网络延迟

SGLang 推测执行：
用户请求 → LLM生成 → [调用工具] → 推测生成分支A
                              → 推测生成分支B
                              → 推测生成分支C
                              ↓
                        工具返回 → 选择正确分支 → 立即响应
                        （无需等待，延迟降低 50-70%）

3.5 适用场景

SGLang 的设计目标：多轮对话、复杂 Agent 应用、结构化输出。

典型特征：

• 多轮上下文连续对话
• Agent 工具调用链
• JSON/代码结构化生成
• 首 Token 延迟敏感

四、性能对比：真实场景实测

理论分析之后，用真实数据说话。以下测试基于 Llama-3.1-70B-FP8，单卡 H100 80GB。

4.1 高并发单轮推理

测试条件：

• 并发请求数：100-500
• 单轮独立 Prompt，无上下文关联
• 最大生成长度：256 tokens

结论：高并发单轮场景，vLLM 的 PagedAttention + Continuous Batching 组合优势明显。

4.2 多轮对话场景

测试条件：

• 会话数：50
• 每会话轮数：10
• 共享系统提示词（约 500 tokens）
• 每轮最大生成长度：128 tokens

结论：多轮对话场景，SGLang 的 RadixAttention 带来碾压级优势。

4.3 结构化输出生成

测试条件：

• 生成 JSON 格式的 API 规范
• 强制约束字段类型和枚举值
• 并发请求数：100

结论：结构化输出场景，SGLang 的有限状态机约束大幅提升效率和可靠性。

4.4 Agent 工具调用场景

测试条件：

• 5 步工具调用链
• 每步调用外部 API（延迟约 200ms）
• 并发 Agent 数：20

结论：SGLang 的推测执行减少了工具等待延迟，适合复杂 Agent 场景。

五、架构对比：设计哲学的差异

5.1 核心差异总览

5.2 技术栈对比

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     技术栈对比                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  vLLM 技术栈：                                                │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 应用层：Python API / OpenAI 兼容 HTTP API             │   │
│  │ 调度层：Scheduler（FCFS / 优先级 / 抢占）             │   │
│  │ 内存层：Block Manager（分页管理）                     │   │
│  │ 计算层：Model Executor（PagedAttention Kernel）      │   │
│  │ 硬件层：CUDA / Triton GPU Kernel                     │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                              │
│  SGLang 技术栈：                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 应用层：DSL（结构化生成语言）                          │   │
│  │ 编译层：前端编译器（优化、约束生成）                   │   │
│  │ 调度层：Scheduler（前缀分组调度）                     │   │
│  │ 内存层：Radix Tree Manager（前缀树管理）              │   │
│  │ 计算层：Model Executor（RadixAttention Kernel）      │   │
│  │ 硬件层：CUDA / Triton GPU Kernel                     │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

5.3 编程体验对比

vLLM 风格：手动拼接 Prompt

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct")

# 手动管理多轮上下文
def chat(user_input, history=[]):
    # 拼接完整 Prompt
    prompt = "你是一个专业的技术顾问。\n\n"
    for msg in history:
        prompt += f"用户: {msg['user']}\n助手: {msg['assistant']}\n\n"
    prompt += f"用户: {user_input}\n助手: "
    
    # 生成
    output = llm.generate([prompt], SamplingParams(max_tokens=512))
    return output[0].outputs[0].text

# 无法自动复用前缀 KV Cache

SGLang 风格：DSL 自动管理

import sglang as sgl

@sgl.function
def chat(s, user_input, history=[]):
    # 系统提示词（自动复用）
    s += "你是一个专业的技术顾问。\n\n"
    
    # 历史对话（自动复用前缀）
    for msg in history:
        s += f"用户: {msg['user']}\n助手: {msg['assistant']}\n\n"
    
    s += f"用户: {user_input}\n助手: "
    s += sgl.gen("response", max_tokens=512)
    return s["response"]

# 框架自动识别共享前缀并复用 KV Cache

六、选型决策清单

6.1 选择 vLLM 的场景

✅ 强烈推荐：

1. API 服务模式，OpenAI 兼容接口需求
2. 高并发独立请求，单轮生成为主
3. 吞吐量优先，延迟要求相对宽松
4. 请求之间无上下文关联
5. 已有成熟的前端系统，只需要推理引擎

❌ 不推荐：

1. 多轮连续对话场景
2. 复杂 Agent 工具调用链
3. 需要严格结构化输出（JSON/代码）
4. 首 Token 延迟敏感的应用

6.2 选择 SGLang 的场景

✅ 强烈推荐：

1. 多轮连续对话应用
2. Agent 工具调用链
3. 结构化输出生成（JSON/XML/代码）
4. 共享系统提示词的多租户场景
5. 首 Token 延迟敏感
6. 需要复杂 Prompt 编排能力

❌ 不推荐：

1. 纯 API 服务模式（学习成本较高）
2. 高并发单轮请求，无需上下文关联
3. 团队不熟悉 DSL 编程范式

6.3 混合架构方案

对于复杂系统，可以考虑混合架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     混合架构示例                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  API 网关层                                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  根据请求类型路由：                                    │   │
│  │  - 单轮推理 → vLLM 集群                               │   │
│  │  - 多轮对话 → SGLang 集群                             │   │
│  │  - Agent 任务 → SGLang 集群                           │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                           ↓                                  │
│  推理集群层                                                  │
│  ┌────────────────┐         ┌────────────────┐             │
│  │ vLLM 集群      │         │ SGLang 集群    │             │
│  │ (单轮高并发)   │         │ (多轮对话)     │             │
│  └────────────────┘         └────────────────┘             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

七、生产部署踩坑清单

7.1 vLLM 部署踩坑

坑点 1：max_model_len 设置不当

问题：设置过大导致显存不足，设置过小导致长 Prompt 截断。

解决：

# 根据 GPU 显存计算合理值
# Llama-3.1-70B 在 H100 80GB 上推荐：
llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct",
    max_model_len=8192,  # 平衡显存和功能
    gpu_memory_utilization=0.9,  # 预留 10% 给其他开销
)

坑点 2：张量并行配置错误

问题：tensor_parallel_size 与实际 GPU 数量不匹配。

解决：

# 确保环境变量正确
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3

# 代码中匹配
llm = LLM(
    model="...",
    tensor_parallel_size=4,  # 必须等于 GPU 数量
)

坑点 3：请求超时未处理

问题：长请求超时，客户端断开，服务端还在计算。

解决：

# 设置合理的 max_tokens 和超时
sampling_params = SamplingParams(
    max_tokens=512,  # 限制生成长度
    timeout=30,  # 超时时间（秒）
)

坑点 4：未启用前缀缓存

问题：即使有重复 Prompt，也不会复用。

解决：

# vLLM v0.6.0+ 支持自动前缀缓存
llm = LLM(
    model="...",
    enable_prefix_caching=True,  # 启用前缀缓存
)

坑点 5：忽视监控指标

问题：无法及时发现性能瓶颈。

解决：

# 启用 Prometheus 指标导出
from vllm import EngineArgs, LLMEngine

engine_args = EngineArgs(
    model="...",
    enable_metrics=True,
    metrics_port=8000,
)

7.2 SGLang 部署踩坑

坑点 1：DSL 语法理解偏差

问题：误以为 s += "text" 会立即生成。

解决：理解 DSL 是声明式的，定义的是执行图，不是立即执行。

@sgl.function
def example(s):
    s += "问题："  # 这不会立即生成，只是构建执行图
    s += sgl.gen("answer")  # 整个图在 run() 时执行

坑点 2：前缀树内存泄漏

问题：长会话导致前缀树无限增长。

解决：

runtime = sgl.Runtime(
    model_path="...",
    # 设置前缀树最大容量
    radix_tree_max_size=100000,  # 最大节点数
    radix_tree_eviction_policy="lru",  # 淘汰策略
)

坑点 3：有限状态机约束过严

问题：正则约束过于严格，导致生成僵化。

解决：

# 使用更宽松的约束
s += sgl.gen(
    "json",
    # 允许额外字段
    regex=r'\{.*"name":\s*"[^"]+".*\}',
)

坑点 4：推测执行内存爆炸

问题：同时推测过多分支，显存不足。

解决：

runtime = sgl.Runtime(
    model_path="...",
    # 限制推测分支数量
    speculative_max_branches=3,
)

坑点 5：忽视编译优化日志

问题：DSL 编译生成的执行图不是最优。

解决：

# 启用详细日志
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 查看编译后的执行图
@sgl.function
def example(s):
    ...

print(example.graph)  # 查看执行图

7.3 通用踩坑

坑点 1：忽视量化精度损失

问题：FP8/INT4 量化导致输出质量下降。

解决：

• 对质量敏感场景，使用 FP16
• 对吞吐量敏感场景，优先 FP8
• 测试不同量化方案的输出质量

坑点 2：忽视分布式推理通信开销

问题：多卡推理通信开销抵消并行收益。

解决：

• 使用 NVLink 互联的 GPU
• 减少 tensor_parallel_size，增加 pipeline_parallel_size
• 监控通信时间占比

坑点 3：忽视输入预处理开销

问题：Tokenization 成为瓶颈。

解决：

# 预先 Tokenization
from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("...")
pre_tokenized = [tokenizer.encode(p) for p in prompts]

# 直接传入 token IDs
outputs = llm.generate(
    prompt_token_ids=pre_tokenized,
    sampling_params=sampling_params,
)

坑点 4：忽视请求队列积压

问题：请求队列无限增长，延迟飙升。

解决：

# 设置最大队列长度
engine_args = EngineArgs(
    model="...",
    max_num_seqs=256,  # 最大并发序列数
    max_num_batched_tokens=8192,  # 最大批处理 tokens
)

坑点 5：忽视版本兼容性

问题：模型权重版本与框架版本不匹配。

解决：

• 使用官方推荐的模型版本
• 关注框架 Release Notes 的 Breaking Changes
• 测试环境验证后再上线

八、总结与展望

8.1 核心结论

vLLM 和 SGLang 代表了两种不同的技术路线：

• vLLM：极致的推理执行层优化，适合高并发单轮 API 服务
• SGLang：完整的 LLM 应用开发框架，适合多轮对话和复杂 Agent

没有绝对的好坏，只有场景匹配。选型的核心是：理解业务需求，匹配技术特性。

8.2 技术趋势

2026 年，大模型推理引擎的演进方向：

1. 统一内存管理：PagedAttention + RadixAttention 的融合方案
2. 智能调度：基于请求特征的自动路由和调度
3. 硬件适配：对昇腾、摩尔线程等国产芯片的深度优化
4. 编译优化：LLM 专用的中间表示和编译器

8.3 实践建议

1. 小团队起步：优先 vLLM，部署简单，API 兼容
2. 复杂应用：考虑 SGLang，编程体验更好
3. 大规模生产：混合架构，场景分流
4. 持续关注：两个框架都在快速迭代，定期评估

参考资料

1. vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention (OSDI 2024)
2. SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs (arXiv 2024)
3. LMSYS Org 官方文档：https://lmsys.org/
4. vLLM GitHub：https://github.com/vllm-project/vllm
5. SGLang GitHub：https://github.com/sgl-project/sglang

本文作者：程序员茄子

发布时间：2026年8月14日

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