不要只盯着vLLM了，在复杂提示词场景下SGLang更优秀

作为专注于大模型推理优化的框架，SGLang和vLLM都是当前高性能推理的热门选择，但它们在设计目标、优化重点和适用场景上存在显著差异。以下是详细对比：

1. 核心目标与定位

框架	核心目标	适用场景
vLLM	最大化吞吐量 & 高并发	大流量API服务、批量推理
SGLang	优化复杂提示 & 结构化生成延迟	Agent、推理链、JSON生成等交互式场景

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2. 关键技术对比

技术	vLLM	SGLang
内存优化	PagedAttention (显存分页管理)	RadixAttention (前缀共享树)
提示处理	标准注意力机制	运行时提示词编译 (自动合并相似前缀)
解码优化	常规增量解码	Nested Tensor并行 + 状态复用
结构化输出	需外部库辅助	原生支持JSON/Regex等约束解码

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3. 性能表现特点

• 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）。

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4. 易用性与生态

维度	vLLM	SGLang
API兼容性	✅ OpenAI API协议兼容	❌ 独立API设计
部署复杂度	简单（直接替换HF模型）	需适配SGLang运行时
调试支持	标准日志	可视化执行轨迹

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5. 如何选择？

需求场景	推荐方案
高并发API服务	✅vLLM
批量摘要/翻译	✅vLLM
AI Agent/ReAct 推理链	✅SGLang
强结构化输出（JSON/Regex）	✅SGLang
低延迟交互式应用	✅SGLang
超长上下文（>100K tokens）	✅vLLM

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总结

• 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%+