SGLang 与 vLLM 的区别

SGLang 与 vLLM 的区别 | AI生成和翻译

Home 2026.06

问题： SGLang 和 vLLM 之间有什么区别？

答案：

两者都是高性能的 LLM 推理引擎，但它们有着不同的设计理念和优化目标。

核心哲学

	vLLM	SGLang
来源	加州大学伯克利分校，2023 年	斯坦福大学，2024 年
主要创新	PagedAttention（KV 缓存管理）	RadixAttention（前缀重用）
设计目标	通过内存效率最大化吞吐量	通过计算重用最大化吞吐量
主要抽象	服务引擎	结构化生成语言 + 引擎

关键技术差异

1. KV 缓存管理

vLLM — PagedAttention：

将 KV 缓存拆分为固定大小的页面（类似于虚拟内存）
消除 KV 缓存碎片化
允许在并行序列之间共享页面（束搜索、推测解码）

SGLang — RadixAttention：

将 KV 缓存组织为基数树（基于 token 序列的字典树）
在共享公共前缀的请求之间自动重用 KV 缓存
关键优势：多轮对话、带有共享系统提示的 RAG、少样本提示——所有这些都免费获得前缀重用

前缀：[系统提示 tokens]
请求 A：[系统提示] + [用户查询 A]
请求 B：[系统提示] + [用户查询 B]
                ↑
        SGLang 计算一次，在 A 和 B 之间重用

2. 结构化输出 / 约束解码

SGLang 最初是围绕结构化生成构建的——它有一个原生的 DSL：

# SGLang 原生 DSL（原始 API）
@sgl.function
def multi_turn_qa(s, question):
    s += sgl.system("你很乐于助人")
    s += sgl.user(question)
    s += sgl.assistant(sgl.gen("answer", max_tokens=256))

vLLM 后来通过 guided_decoding（基于 outlines/lm-format-enforcer 后端）增加了结构化输出。SGLang 的集成更紧密，因为引擎从一开始就是围绕此设计的。

3. 连续批处理与调度

两者都支持连续批处理，但：

vLLM 使用分块预填充 + 带重新计算或交换的抢占
SGLang 使用带 RadixAttention 的分块预填充——预填充块落入基数树中，因此后续请求能立即受益

4. 多模态与架构支持

截至 2025 年中期：

vLLM 拥有更广泛的模型支持（更多 HuggingFace 模型开箱即用）
SGLang 在受支持的模型（LLaMA、Mistral、Qwen、DeepSeek）上通常更快，并且对 DeepSeek MLA（多头潜在注意力） 有非常强大的支持——鉴于你使用 DeepSeek，与你的工作相关

5. MoE / DeepSeek 支持

SGLang 特别针对 DeepSeek V3/R1 MoE 模型进行了优化：

GPU 间的专家并行
MLA（潜在 KV 压缩）——DeepSeek 的变体，通过低秩投影压缩 KV 缓存
为 AMD 和 NVIDIA 调优的 FP8 量化路径

vLLM 也支持 DeepSeek，但 SGLang 的团队在这方面行动更快。

基准测试现实（近似值，随工作负载变化）

指标	vLLM	SGLang
吞吐量（共享前缀）	基线	通过 RadixAttention 提升 +20–50%
吞吐量（无共享前缀）	~相似	~相似
TTFT（首 token 生成时间）	良好	通常通过前缀重用更好
模型覆盖范围	更广	更窄但正在增长
部署简便性	成熟、稳定	略具实验性

何时使用哪种

使用 SGLang 的情况：

你有很长的共享前缀（系统提示、RAG 上下文、少样本示例）
运行 DeepSeek V3/R1/MLA 模型
需要紧密的结构化输出 / 约束生成
在支持的架构上追求最大吞吐量

使用 vLLM 的情况：

你需要最大的模型兼容性
运行多样化的工作负载，没有主导的共享前缀
你想要经过更多实战考验的生产路径（更多运营商使用它）
与现有工具集成（Ray Serve、KServe 等）

快速入门对比

# vLLM
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model meta-llama/Llama-3-8B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 1

# SGLang
pip install sglang[all]
python -m sglang.launch_server \
  --model-path meta-llama/Llama-3-8B-Instruct \
  --tp 1

两者都暴露兼容 OpenAI 的 /v1/chat/completions 端点——对于大多数用例来说可以互换使用。

针对你工作负载的总结： 鉴于你运行 DeepSeek V3/V4 并关心大规模吞吐量，SGLang 值得认真进行基准测试——当你的提示共享结构时（在 Agent 流水线或多轮对话中确实如此），RadixAttention 的优势是实实在在的。如果你需要广泛的兼容性或正在服务多种模型，vLLM 是更安全的生产选择。

参考资料

Back Donate