2026-09-07 · 推理引擎对比：vLLM vs SGLang
来源：TURION.AI
URL：https://turion.ai/2026/04/30/vllm-vs-sglang
发布时间：2026-04-30
标签：#推理引擎#vLLM#SGLang#基准测试
核心观点
2026年 vLLM 与 SGLang 在推理引擎市场形成双寡头格局。两者均支持连续批处理（Continuous Batching）和 PagedAttention，但实现路径和适用场景存在可量化的差异。
工程信号
| 信号类型 | 是否有 |
|---|---|
| 真实基准测试表格 | ✅ |
| 机制对比（RadixAttention vs PagedAttention） | ✅ |
| 并发压力测试数据（50并发请求） | ✅ |
| 决策框架 | ✅ |
| 源码/命令/错误日志 | ❌ |
关键结论摘要
- SGLang 在长上下文场景（>128k tokens）下吞吐量优于 vLLM，RadixAttention 对前缀复用优化更好
- vLLM 在短上下文、高并发场景下内存管理更稳定
- 决策框架：按上下文长度、并发量、硬件配置三维决策
后续行动
- [ ] 寻找源码级对比（GitHub benchmark repo）补充命令实测
- [ ] 确认原文链接可访问性（本条记录时原文 URL 无完整标题，需二次验证）
Jay 工程实践筛选 · 2026-09-07 下午批次 · 不执行 GitHub 写入