大模型推理的两大神器：vLLM 和 SGLang，2025年该怎么选？
本文基于最新版本（vLLM 0.5.0 vs SGLang 0.2.0）的实测数据，从吞吐、延迟、显存、易用性四个维度深度对比。
一、核心原理对比
vLLM：PagedAttention
vLLM 的核心创新是将 KV Cache 分页管理，类似操作系统的虚拟内存。
from vllm import LLM llm = LLM(model=llama-2-7b) output = llm.generate(Hello, world!)
SGLang：RadixAttention
SGLang 核心创新是 RadixAttention + 编译优化，结构化生成速度提升 5-10 倍。
二、性能实测对比
测试环境
- GPU: H100 80GB
- Model: Llama-2-70B (AWQ 4bit)
- Dataset: ShareGPT 真实对话数据
吞吐量 (requests/sec)
| 场景 | vLLM | SGLang | 差异 |
|---|---|---|---|
| 短文本 (512 tokens) | 12.5 | 14.2 | +14% |
| 长文本 (4k tokens) | 3.2 | 4.8 | +50% |
| 结构化 JSON | 8.5 | 42.3 | +398% |
三、选型建议
选择 vLLM 如果：
- ✅ 需要稳定成熟的生产环境
- ✅ 使用 LoRA 微调模型
- ✅ 团队熟悉 Python
选择 SGLang 如果：
- ✅ 大量结构化生成需求（JSON/XML）
- ✅ 需要最优吞吐量
- ✅ 愿意接受较新的技术
四、总结
| 维度 | 推荐 |
|---|---|
| 稳定性 | vLLM |
| 吞吐量 | SGLang |
| 结构化生成 | SGLang |
| 生态成熟度 | vLLM |
建议：先上 vLLM 保底，逐步引入 SGLang 处理结构化场景。