vLLM vs SGLang 2026 : Benchmarks sur H100 à l'appui

vLLM vs SGLang : Choisir le bon serveur d'inférence LLM en 2026

Hugging Face a mis TGI en mode maintenance en décembre 2025 et oriente désormais les équipes vers vLLM ou SGLang pour les nouveaux déploiements. Si vous montez une infrastructure d'inférence aujourd'hui, la vraie question n'est pas « dois-je quitter TGI ? » -- c'est lequel de ces deux moteurs correspond réellement à votre charge de travail.

Résumé rapide

Choisissez vLLM si vous voulez la prise en charge matérielle la plus large, la plus grande communauté et un chemin éprouvé vers la production sur AWS, GCP et Azure.

Choisissez SGLang si votre charge de travail est intensive en conversations multi-tours, en sorties structurées ou en pipelines lourds en préfixes comme le RAG -- et que vous êtes à l'aise avec un écosystème plus petit.

Voyons maintenant où chaque moteur prend réellement l'avantage.

Comment en est-on arrivé là ? Le départ de TGI

Text Generation Inference (TGI) a porté l'écosystème Hugging Face pendant des années, mais depuis décembre 2025, seules les corrections de bugs sont acceptées -- plus de nouvelles fonctionnalités. Les propres Inference Endpoints de Hugging Face utilisent désormais vLLM par défaut, avec SGLang comme alternative.

Cela laisse deux vrais concurrents pour le serving LLM auto-hébergé. Les deux sont open-source, les deux parlent l'API OpenAI, et les deux tournent sur des GPUs NVIDIA. Les différences apparaissent sous charge.

Verdict : vLLM et SGLang sont tous deux des remplaçants de TGI prêts pour la production. Si vous migrez, l'un ou l'autre est un choix sûr -- le reste de ce guide vous aide à choisir lequel.

Benchmarks de débit et de latence

Les benchmarks varient selon le modèle, le GPU et la concurrence, voici donc des chiffres issus de tests indépendants sur le même matériel. Les données suivantes proviennent des benchmarks H100 de Spheron avec Llama 3.3 70B Instruct en FP8 et des tests de PremAI avec Llama 3.1 8B.

Llama 3.3 70B sur H100 (FP8)

Llama 3.1 8B sur H100

Sur les modèles plus petits, l'écart se creuse. PremAI a mesuré SGLang à environ 16 200 tok/s contre 12 500 tok/s pour vLLM -- un avantage de débit de 29% pour SGLang. LMDeploy était au même niveau que SGLang ici, mais c'est une autre discussion.

Ce que les chiffres signifient

À l'échelle 70B, le delta est modeste (3-5%). À l'échelle 8B, il est significatif. Le schéma est logique : le RadixAttention de SGLang est plus rentable quand le prefill représente une plus grande fraction du coût total, ce qui se produit avec des modèles plus petits et des sorties plus courtes.

La latence de queue raconte une histoire similaire. Le TTFT p95 de SGLang était systématiquement 5-8% inférieur à celui de vLLM à tous les niveaux de concurrence testés. Si vous construisez une interface de chat en temps réel où chaque 50ms compte, cet écart se cumule sur les utilisateurs.

Verdict : SGLang gagne sur le débit brut, surtout pour les petits modèles. vLLM est proche à l'échelle 70B+. Pour la plupart des charges de travail en production, la différence est à un chiffre -- significative à grande échelle, mais pas rédhibitoire en soi.

Prefix caching : RadixAttention vs Automatic Prefix Caching

Les deux moteurs mettent en cache les calculs KV pour les préfixes répétés, mais les mécanismes diffèrent d'une façon qui importe pour certaines charges de travail. Si vous êtes déjà familier avec le caching de prompts au niveau API, considérez cela comme la version côté serveur.

vLLM utilise le hachage au niveau des blocs. Il divise le cache KV en blocs de taille fixe, les hache et recherche des correspondances pour les nouvelles requêtes. Prévisible, efficace et facile à raisonner -- mais vous avez besoin de limites de blocs cohérentes pour les hits de cache.

SGLang utilise un arbre radix indexé au niveau du token. Il découvre automatiquement les préfixes partagés entre les requêtes sans configuration manuelle. Si 50 utilisateurs envoient des messages dans le même fil de conversation, SGLang trouve et réutilise automatiquement le préfixe commun.

Où ça fait vraiment la différence

RunPod a benchmarké les conversations multi-tours et a constaté que SGLang livrait constamment ~30-31 tok/s sous forte concurrence, tandis que vLLM chutait de 22 à 16 tok/s quand la pression sur le cache augmentait. C'est un écart significatif pour les charges de travail chatbot et agent.

Pour l'inférence par lot sur des prompts templatisés -- où chaque requête utilise le même prompt système -- l'approche de vLLM fonctionne très bien. Les limites de cache s'alignent naturellement avec la structure de votre template.

Verdict : SGLang gagne pour les charges de travail dynamiques et multi-tours. vLLM est parfaitement adéquat pour l'inférence par lot et les prompts templatisés où les préfixes sont prévisibles.

Sorties structurées

Si vous avez besoin de l'application de schémas JSON ou de génération contrainte, cette section est très importante. Les deux moteurs supportent les sorties structurées via des backends de grammaire comme XGrammar et LLGuidance, mais l'histoire des performances est très différente.

SqueezeBits a effectué des benchmarks détaillés et a constaté que vLLM montre une dégradation significative du débit avec le décodage guidé activé, surtout à partir d'une taille de batch de 8. SGLang, en revanche, chevauche la génération de masque avec l'étape d'inférence GPU, maintenant l'overhead minimal.

Schémas répétitifs vs dynamiques

Le choix du backend compte aussi :

Sans application structurée, les sorties tombent à ~61% de correction sur des schémas complexes. Avec elle, la correction grimpe de 20-25 points de pourcentage. Ce n'est donc pas optionnel pour les workflows d'agents en production -- et le moteur que vous choisissez détermine combien de débit vous sacrifiez.

Verdict : SGLang gagne pour les sorties structurées. Si votre pipeline repose sur l'application de schémas JSON (et la plupart des workflows d'agents le font), l'approche chevauchée de SGLang signifie que vous ne payez pas de taxe de débit.

Serving multi-LoRA et modèles fine-tunés

Les deux moteurs supportent le serving de plusieurs adaptateurs LoRA depuis un seul modèle de base, ce qui est essentiel si vous fine-tunez des modèles pour différents locataires ou tâches.

SGLang traite le multi-LoRA comme une fonctionnalité de première classe avec un batching natif -- les requêtes ciblant différents adaptateurs peuvent partager le même batch. vLLM le supporte aussi, mais l'implémentation de SGLang a été légèrement plus raffinée dans les dernières versions.

La différence pratique ? Si vous servez 5-10 adaptateurs LoRA depuis un modèle de base Llama 70B, les deux fonctionnent. Si vous exécutez 50+ adaptateurs avec des schémas de trafic hétérogènes, le batching natif de SGLang gère le scheduling plus gracieusement.

Verdict : SGLang a un léger avantage pour le multi-LoRA à grande échelle. Pour une poignée d'adaptateurs, les deux moteurs fonctionnent aussi bien.

Décodage spéculatif

Les deux moteurs supportent le décodage spéculatif, qui utilise un petit modèle « brouillon » pour prédire les tokens que le modèle principal vérifie ensuite en parallèle. Le résultat est une inférence 2-3x plus rapide pour les scénarios limités par la mémoire.

vLLM a récemment introduit l'Unified Parallel Drafting, et le décodage spéculatif fonctionne maintenant aux côtés des sorties structurées. L'implémentation de SGLang est similaire en capacité, avec des performances légèrement meilleures à des niveaux de concurrence modérés.

Le vrai différentiateur n'est pas le moteur -- c'est de savoir si le décodage spéculatif convient à votre charge de travail. Il aide surtout avec les longues sorties de grands modèles où le goulot d'étranglement est la bande passante mémoire, pas le calcul.

Verdict : Égalité. Les deux moteurs offrent des accélérations comparables avec le décodage spéculatif.

Support matériel et déploiement

C'est là que vLLM prend un avantage significatif.

vLLM

• GPUs NVIDIA (A100, H100, H200, B200)
• GPUs AMD (MI250, MI300X)
• GPUs Intel (via vllm-xpu-kernels)
• AWS Trainium et Inferentia
• Google TPUs
• Docs Kubernetes matures avec charts Helm, probes startup/readiness/liveness
• Intégration NVIDIA Container Toolkit out of the box

SGLang

• GPUs NVIDIA (A100, H100, H200, B200)
• GPUs AMD (MI300X, via ROCm)
• Déploiement Docker-first
• Kubernetes est possible mais moins documenté

Si vous déployez sur autre chose que NVIDIA ou AMD, vLLM est votre seule option. Sur AWS spécifiquement, le support Trainium signifie que vous pouvez réduire significativement les coûts d'inférence -- et SGLang ne peut pas toucher ce matériel.

Pour les équipes qui tournent sur des GPUs NVIDIA standard, l'histoire du déploiement est similaire. Les deux fournissent des images Docker et des endpoints compatibles OpenAI. vLLM a simplement plus de guides de production éprouvés et de charts Helm contribués par la communauté.

Si vous explorez des outils pour exécuter des LLMs localement ou voulez une vue d'ensemble de l'inférence auto-hébergée, les deux moteurs supportent aussi le déploiement local sur des GPUs grand public -- bien qu'ils soient conçus pour le matériel de datacenter.

Verdict : vLLM gagne sur la largeur matérielle et la maturité du déploiement. SGLang est bien si vous êtes sur NVIDIA ou AMD. Ailleurs, vLLM est le seul choix.

Serving désagrégé

Les deux moteurs supportent la séparation du prefill (intensif en calcul) et du decode (intensif en mémoire) en différents pools de workers. Cela vous permet de scaler chaque phase indépendamment -- plus de workers de prefill lors des bursts lourds en prompts, plus de workers de decode pour la longue génération.

SGLang supporte Mooncake et NIXL comme backends de transfert pour la désagrégation et a publié des résultats montrant un débit de décodage 2,7x plus élevé sur les clusters NVIDIA GB200 NVL72. Le serving désagrégé de vLLM est aussi fonctionnel, bien que moins documenté en évidence.

Cette fonctionnalité importe surtout à très grande échelle (96+ GPUs). Si vous faites tourner une poignée de GPUs, vous n'en avez probablement pas encore besoin.

Verdict : SGLang a un léger avantage sur la maturité du serving désagrégé. Les deux le supportent ; SGLang a publié plus de résultats réels.

Quand utiliser chacun : cadre de décision

La réponse honnête pour beaucoup d'équipes : essayez les deux. Ils sont tous les deux open-source, ils exposent tous les deux la même API OpenAI, et passer de l'un à l'autre est un simple swap de conteneur. Faites tourner votre charge de travail réelle contre chacun pendant une journée et comparez les métriques qui comptent pour vous.

Si vous routez le trafic sur plusieurs backends d'inférence, une gateway LLM peut se placer devant l'un ou l'autre moteur et gérer le failover, la limitation de débit et l'observabilité.

Comment Techsy aborde la sélection du serveur d'inférence

Quand nous aidons des équipes à déployer des fonctionnalités alimentées par LLM, le choix du moteur d'inférence se résume à trois questions :

1. Sur quel matériel êtes-vous bloqué ? Si c'est Trainium ou TPUs, c'est vLLM. Tout le reste, les deux fonctionnent.
2. Quelle est la forme de votre charge de travail ? Le chat multi-tours et les boucles d'agents favorisent le prefix caching de SGLang. Le traitement par lot et les completions simples fonctionnent bien sur l'un ou l'autre.
3. Quelle capacité ops avez-vous ? La plus grande communauté de vLLM signifie plus de réponses StackOverflow et de charts Helm quand quelque chose tombe en panne à 3h du matin.

Nous avons fait tourner des charges de travail en production sur les deux. Ils sont vraiment proches. La bonne réponse dépend de vos contraintes, pas d'un moteur qui serait « meilleur » dans l'absolu.

Besoin d'aide pour choisir ou déployer un serveur d'inférence ? Contactez-nous -- nous évaluerons votre charge de travail et recommanderons le bon stack.

Choisir un outil, c'est la partie facile. Le faire tourner de manière fiable dans un vrai produit, c'est là que la plupart des équipes bloquent, et c'est exactement ce que notre équipe d'intégration IA construit pour ses clients, des pipelines RAG aux agents sur mesure.

Questions fréquentes

SGLang est-il plus rapide que vLLM ?

Sur les modèles plus petits (7B-8B), SGLang montre un débit environ 29% plus élevé sur des GPUs H100. Sur les modèles 70B+, l'écart se réduit à 3-5%. SGLang a également une latence de queue plus faible (TTFT p95) à tous les niveaux de concurrence testés.

Puis-je utiliser vLLM et SGLang avec le format d'API OpenAI ?

Oui. Les deux exposent des endpoints compatibles OpenAI out of the box. Vous pouvez les substituer l'un à l'autre sans changer votre code client. Vos appels /v1/chat/completions fonctionnent de manière identique sur l'un ou l'autre.

Pourquoi Hugging Face a-t-il déprécié TGI ?

TGI est entré en mode maintenance en décembre 2025. Hugging Face a décidé de contribuer à vLLM et SGLang plutôt que de maintenir un moteur d'inférence séparé. TGI fonctionne encore pour les déploiements existants, mais aucune nouvelle fonctionnalité ne viendra.

SGLang supporte-t-il les GPUs NVIDIA et AMD ?

SGLang supporte les GPUs NVIDIA (A100, H100, H200, B200) et les GPUs AMD (MI300X via ROCm). Il ne supporte pas les GPUs Intel, AWS Trainium, Inferentia ou Google TPUs. vLLM a une couverture matérielle plus large.

Qu'est-ce que RadixAttention et pourquoi est-ce important ?

RadixAttention est le mécanisme de prefix caching de SGLang. Il stocke les entrées du cache KV dans un arbre radix indexé au niveau du token, découvrant automatiquement les préfixes partagés entre les requêtes. Cela rend les conversations multi-tours et les pipelines RAG significativement plus rapides car le contexte répété n'a pas besoin d'être recalculé.

Quel moteur est meilleur pour les sorties JSON structurées ?

SGLang. Il chevauche la génération de masque de grammaire avec l'inférence GPU, donc l'application des sorties structurées n'affecte presque pas le débit. vLLM montre une dégradation notable à des tailles de batch de 8 et plus quand le décodage guidé est activé.

Puis-je servir plusieurs adaptateurs LoRA depuis un modèle de base ?

Les deux moteurs supportent le serving multi-LoRA. SGLang le traite comme une fonctionnalité native avec batching sur différents adaptateurs dans le même batch de requêtes. vLLM le supporte aussi, mais le scheduling de SGLang est plus efficace à un grand nombre d'adaptateurs.

Qu'est-ce que le serving prefill/decode désagrégé ?

Cela signifie exécuter la phase de prefill (traitement du prompt) sur des workers GPU séparés de la phase de decode (génération de tokens). Le prefill est limité par le calcul ; le decode est limité par la mémoire. Les séparer vous permet de scaler chaque phase indépendamment. Les deux moteurs le supportent, SGLang ayant plus de résultats de production publiés.

Comment migrer de TGI vers vLLM ou SGLang ?

Puisque les trois exposent des APIs compatibles OpenAI, la migration est principalement un swap de conteneur. Pointez votre déploiement Docker Compose ou Kubernetes vers la nouvelle image, ajustez les flags de chargement du modèle et mettez à jour les endpoints de health check. Le code client reste le même.

Devrais-je utiliser vLLM ou SGLang pour un pipeline RAG ?

SGLang est le choix le plus fort pour le RAG. Son RadixAttention met automatiquement en cache et réutilise les longs prompts système et les contextes de documents que les pipelines RAG envoient répétitivement. Le caching au niveau bloc de vLLM fonctionne aussi, mais vous verrez de meilleurs taux de hit de cache avec l'approche au niveau token de SGLang quand les chunks de documents varient légèrement entre les requêtes.

Verdict final

SGLang gagne plus de catégories, mais les avantages de vLLM -- largeur matérielle et maturité de l'écosystème -- sont le genre de choses qui comptent à 3h du matin quand un nœud tombe.

Si vous êtes sur du matériel NVIDIA et que votre charge de travail implique des conversations multi-tours, des agents avec des sorties structurées ou des pipelines RAG avec des préfixes partagés, commencez avec SGLang. Vous obtiendrez un meilleur débit et une latence plus faible là où ça compte.

Si vous avez besoin de flexibilité multi-cloud, de support pour du matériel non-NVIDIA, ou du confort de la plus grande communauté open-source de serving LLM, commencez avec vLLM. C'est le défaut le plus sûr qui servira bien la plupart des équipes.

Dans tous les cas, les deux moteurs sont excellents et s'améliorent rapidement. Choisissez-en un, déployez-le, mesurez votre charge de travail réelle et changez si les chiffres vous le disent. L'API compatible OpenAI rend ce changement indolore.

Sources

• Spheron H100 Benchmarks : vLLM vs TensorRT-LLM vs SGLang
• PremAI : vLLM vs SGLang vs LMDeploy Benchmarks
• SqueezeBits : Performance du Guided Decoding sur vLLM et SGLang
• RunPod : Réutilisation du cache KV SGLang vs vLLM
• Documentation officielle SGLang
• Documentation officielle vLLM