vLLM vs SGLang 2026: benchmarks op H100's — welke wint écht?

vLLM vs SGLang: De juiste LLM-inferentieserver kiezen in 2026

Hugging Face heeft TGI in december 2025 in onderhoudsmodus gezet en wijst teams nu naar vLLM of SGLang voor nieuwe implementaties. Als u vandaag een inferentiestack opzet, is de echte vraag niet "moet ik van TGI af?" -- het is welke van deze twee engines daadwerkelijk bij uw workload past.

Snelle samenvatting

Kies vLLM als u de breedste hardwareondersteuning wilt, de grootste community, en een beproefde weg naar productie op AWS, GCP en Azure.

Kies SGLang als uw workload zwaar is op meerdere gespreksronden, gestructureerde uitvoer, of prefix-intensieve pipelines zoals RAG -- en u comfortabel bent met een kleiner ecosysteem.

Laten we nu uitpakken waar elke engine echt de overhand heeft.

Hoe zijn we hier gekomen? Het vertrek van TGI

Text Generation Inference (TGI) heeft het Hugging Face-ecosysteem jarenlang gedragen, maar vanaf december 2025 worden alleen bugfixes geaccepteerd -- geen nieuwe functies meer. Hugging Face's eigen Inference Endpoints gebruiken nu standaard vLLM, met SGLang als alternatief.

Dat laat twee echte kandidaten over voor zelf-gehoste LLM-serving. Beide zijn open-source, beide spreken de OpenAI-API, en beide draaien op NVIDIA-GPU's. De verschillen komen tevoorschijn onder belasting.

Verdict: Zowel vLLM als SGLang zijn productieklare TGI-vervangingen. Als u migreert, is beide een veilige keuze -- de rest van deze gids helpt u kiezen welke.

Doorvoer- en latentiebenchmarks

Benchmarks variëren per model, GPU en gelijktijdigheid, dus hier zijn cijfers van onafhankelijke tests op dezelfde hardware. De volgende gegevens komen van Spherons H100-benchmarks met Llama 3.3 70B Instruct in FP8 en PremAI's tests met Llama 3.1 8B.

Llama 3.3 70B op H100 (FP8)

Llama 3.1 8B op H100

Bij kleinere modellen wordt het verschil groter. PremAI mat SGLang op ongeveer 16.200 tok/s versus vLLM op 12.500 tok/s -- een 29% doorvoervoordeel voor SGLang. LMDeploy lag hier gelijk met SGLang, maar dat is een apart gesprek.

Wat de cijfers betekenen

Op 70B-schaal is het verschil bescheiden (3-5%). Op 8B-schaal is het significant. Het patroon is logisch: SGLang's RadixAttention betaalt meer uit wanneer prefill een groter deel van de totale kosten vormt, wat gebeurt bij kleinere modellen en kortere uitvoer.

Staartlatentie vertelt een vergelijkbaar verhaal. SGLang's TTFT p95 was consistent 5-8% lager dan vLLM op elk gelijktijdigheidsniveau dat werd getest. Als u een realtime chat-interface bouwt waar elke 50ms telt, loopt dat verschil op over gebruikers.

Verdict: SGLang wint op ruw doorvoer, vooral voor kleinere modellen. vLLM zit er dicht bij op 70B+-schaal. Voor de meeste productieworkloads is het verschil een enkel getal -- betekenisvol op schaal, maar op zichzelf geen dealbreaker.

Prefix caching: RadixAttention vs. Automatische prefix caching

Beide engines cachen KV-berekeningen voor herhaalde prefixen, maar de mechanismen verschillen op manieren die voor bepaalde workloads van belang zijn. Als u al bekend bent met prompt caching op API-niveau, denk dan aan dit als de serverversie daarvan.

vLLM gebruikt blokniveau hashing. Het verdeelt de KV-cache in blokken van vaste grootte, hasht ze en zoekt overeenkomsten op bij nieuwe verzoeken. Voorspelbaar, efficiënt en gemakkelijk te redeneren -- maar u hebt consistente blokgrenzen nodig voor cache-hits.

SGLang gebruikt een radixboom geïndexeerd op tokenniveau. Het ontdekt automatisch gedeelde prefixen over verzoeken zonder handmatige configuratie. Als 50 gebruikers berichten sturen in dezelfde conversatiethread, vindt SGLang de gemeenschappelijke prefix automatisch en hergebruikt deze.

Waar het echt uitmaakt

RunPod benchmarkte gesprekken met meerdere ronden en ontdekte dat SGLang consistent ~30-31 tok/s leverde onder hoge gelijktijdigheid, terwijl vLLM daalde van 22 naar 16 tok/s naarmate de cachedruk toenam. Dat is een betekenisvol verschil voor chatbot- en agentworkloads.

Voor batchinferentie op templatiseerde prompts -- waarbij elk verzoek dezelfde systemprompt gebruikt -- werkt vLLM's aanpak prima. De cachegrenzen sluiten van nature aan bij uw templatestructuur.

Verdict: SGLang wint voor dynamische, meerdere-rondes workloads. vLLM is perfect adequaat voor batchinferentie en templatiseerde prompts waar prefixen voorspelbaar zijn.

Gestructureerde uitvoer

Als u JSON-schema-handhaving of beperkte generatie nodig hebt, is dit gedeelte erg belangrijk. Beide engines ondersteunen gestructureerde uitvoer via grammatica-backends zoals XGrammar en LLGuidance, maar het prestatieverhaal is heel anders.

SqueezeBits voerde gedetailleerde benchmarks uit en ontdekte dat vLLM significante doorvoerdegradatie vertoont met geleide decodering ingeschakeld, vooral bij batchgrootte 8 en hoger. SGLang daarentegen overlapt maskgeneratie met de GPU-inferentiestap, waardoor de overhead minimaal blijft.

Repetitieve vs. dynamische schema's

De backendkeuze is ook van belang:

Zonder gestructureerde handhaving daalt de uitvoer naar ~61% correctheid bij complexe schema's. Met handhaving stijgt de correctheid met 20-25 procentpunten. Dit is dus niet optioneel voor productieagentworkflows -- en de engine die u kiest bepaalt hoeveel doorvoer u opoffert.

Verdict: SGLang wint voor gestructureerde uitvoer. Als uw pipeline afhankelijk is van JSON-schema-handhaving (en de meeste agentworkflows zijn dat), betekent SGLang's overlappende aanpak dat u geen doorvoerbelasting betaalt.

Multi-LoRA en fine-tuned model serving

Beide engines ondersteunen het serveren van meerdere LoRA-adapters van één basismodel, wat essentieel is als u modellen fine-tunet voor verschillende tenants of taken.

SGLang behandelt multi-LoRA als een eersteklas functie met native batching -- verzoeken gericht op verschillende adapters kunnen dezelfde batch delen. vLLM ondersteunt het ook, maar SGLang's implementatie is in recente releases iets meer gepolijst geweest.

Het praktische verschil? Als u 5-10 LoRA-adapters van één Llama 70B-basismodel serveert, werken beide. Als u 50+ adapters uitvoert met heterogene verkeerspatronen, handelt SGLang's native batching de planning eleganter af.

Verdict: SGLang heeft een licht voordeel voor multi-LoRA op schaal. Voor een handvol adapters werken beide engines even goed.

Speculatief decoderen

Beide engines ondersteunen speculatief decoderen, dat een klein "concept"-model gebruikt om tokens te voorspellen die het hoofdmodel vervolgens parallel verifieert. Het resultaat is 2-3x snellere inferentie voor geheugengebonden scenario's.

vLLM heeft onlangs Unified Parallel Drafting geïntroduceerd, en speculatief decoderen werkt nu naast gestructureerde uitvoer. SGLang's implementatie is vergelijkbaar in capaciteit, met iets betere prestaties op gematigde gelijktijdigheidsniveaus.

De echte differentiator is niet de engine -- het is of speculatief decoderen bij uw workload past. Het helpt het meest bij lange uitvoer van grote modellen waarbij de flessenhals geheugenbandbreedte is, niet berekening.

Verdict: Gelijkspel. Beide engines leveren vergelijkbare speculatieve decodeervermoeienisses.

Hardwareondersteuning en implementatie

Dit is waar vLLM significant vooruitloopt.

vLLM

• NVIDIA GPU's (A100, H100, H200, B200)
• AMD GPU's (MI250, MI300X)
• Intel GPU's (via vllm-xpu-kernels)
• AWS Trainium en Inferentia
• Google TPU's
• Volwassen Kubernetes-docs met Helm-charts, startup/readiness/liveness probes
• NVIDIA Container Toolkit integratie out of the box

SGLang

• NVIDIA GPU's (A100, H100, H200, B200)
• AMD GPU's (MI300X, via ROCm)
• Docker-first implementatie
• Kubernetes is mogelijk maar minder gedocumenteerd

Als u implementeert op iets anders dan NVIDIA of AMD, is vLLM uw enige optie. Op AWS specifiek betekent Trainium-ondersteuning dat u inferentiekosten aanzienlijk kunt verlagen -- en SGLang kan die hardware niet aanraken.

Voor teams die draaien op standaard NVIDIA GPU's is het implementatieverhaal vergelijkbaar. Beide bieden Docker-images en OpenAI-compatibele eindpunten. vLLM heeft gewoon meer beproefde productiegidsen en door de community bijgedragen Helm-charts.

Als u tools voor het lokaal uitvoeren van LLM's verkent of een bredere weergave van zelf-gehoste inferentie wilt, ondersteunen beide engines ook lokale implementatie op consumentGPU's -- hoewel ze zijn ontworpen voor datacenter-hardware.

Verdict: vLLM wint op hardwarebreedte en implementatievolwassenheid. SGLang is prima als u op NVIDIA of AMD zit. Overal anders is vLLM de enige keuze.

Gedisaggregeerde serving

Beide engines ondersteunen het scheiden van prefill (rekenintensief) en decode (geheugenintensief) in verschillende werknemerpools. Dit stelt u in staat elke fase onafhankelijk te schalen -- meer prefill-werknemers tijdens prompt-intensieve bursts, meer decode-werknemers voor lange generatie.

SGLang ondersteunt Mooncake en NIXL als transferbackends voor disaggregatie en heeft resultaten gepubliceerd die 2,7x hogere decoderingssnelheid tonen op NVIDIA GB200 NVL72-clusters. vLLM's gedisaggregeerde serving is ook functioneel, hoewel minder prominent gedocumenteerd.

Deze functie is het meest van belang op zeer grote schaal (96+ GPU's). Als u een handvol GPU's runt, hebt u het waarschijnlijk nog niet nodig.

Verdict: SGLang heeft een licht voordeel op gedisaggregeerde serving-volwassenheid. Beide ondersteunen het; SGLang heeft meer real-world resultaten gepubliceerd.

Wanneer welke te gebruiken: beslissingskader

Het eerlijke antwoord voor veel teams: probeer beide. Ze zijn beide open-source, beide stellen dezelfde OpenAI-API bloot, en wisselen tussen hen is een container-swap. Voer uw daadwerkelijke workload een dag tegen elk uit en vergelijk de statistieken die voor u van belang zijn.

Als u verkeer routeert over meerdere inferentiebackends, kan een LLM-gateway voor beide engines staan en failover, snelheidsbeperking en observeerbaarheid afhandelen.

Hoe Techsy de selectie van inferentieservers aanpakt

Wanneer we teams helpen LLM-gestuurde functies te implementeren, komt de keuze van de inferentie-engine neer op drie vragen:

1. Aan welke hardware bent u gebonden? Als het Trainium of TPU's zijn, is het vLLM. Al het andere, beide werken.
2. Wat is de vorm van uw workload? Multi-turn chat en agentlussen begunstigen SGLang's prefix caching. Batchverwerking en eenvoudige aanvullingen zijn prima op beide.
3. Hoeveel ops-capaciteit hebt u? vLLM's grotere community betekent meer StackOverflow-antwoorden en Helm-charts wanneer er om 3 uur 's ochtends iets kapotgaat.

We hebben productieworkloads op beide uitgevoerd. Ze zijn echt dicht bij elkaar. Het juiste antwoord hangt af van uw beperkingen, niet van één die abstract "beter" is.

Hulp nodig bij het kiezen of implementeren van een inferentieserver? Neem contact met ons op -- we beoordelen uw workload en bevelen de juiste stack aan.

Veelgestelde vragen

Is SGLang sneller dan vLLM?

Bij kleinere modellen (7B-8B) toont SGLang een doorvoer van ongeveer 29% hoger op H100 GPU's. Bij modellen van 70B+, verkleint het verschil zich tot 3-5%. SGLang heeft ook een lagere staartlatentie (TTFT p95) op alle geteste gelijktijdigheidsniveaus.

Kan ik vLLM en SGLang gebruiken met het OpenAI API-formaat?

Ja. Beide stellen out of the box OpenAI-compatibele eindpunten bloot. U kunt ze door elkaar wisselen zonder uw clientcode te wijzigen. Uw /v1/chat/completions aanroepen werken identiek op beide.

Waarom heeft Hugging Face TGI verouderd verklaard?

TGI ging in december 2025 in onderhoudsmodus. Hugging Face besloot bij te dragen aan vLLM en SGLang in plaats van een afzonderlijke inferentie-engine te onderhouden. TGI werkt nog steeds voor bestaande implementaties, maar er komen geen nieuwe functies meer.

Ondersteunt SGLang NVIDIA- en AMD-GPU's?

SGLang ondersteunt NVIDIA GPU's (A100, H100, H200, B200) en AMD GPU's (MI300X via ROCm). Het ondersteunt geen Intel GPU's, AWS Trainium, Inferentia of Google TPU's. vLLM heeft bredere hardwareadekking.

Wat is RadixAttention en waarom is het van belang?

RadixAttention is SGLang's prefix-cachingmechanisme. Het slaat KV-cache-invoeren op in een radixboom geïndexeerd op tokenniveau, waarbij automatisch gedeelde prefixen over verzoeken worden ontdekt. Dit maakt gesprekken met meerdere ronden en RAG-pipelines aanzienlijk sneller omdat herhaalde context niet opnieuw hoeft te worden berekend.

Welke engine is beter voor gestructureerde JSON-uitvoer?

SGLang. Het overlapt grammatica-maskgeneratie met GPU-inferentie, zodat gestructureerde uitvoer-handhaving het doorvoer nauwelijks beïnvloedt. vLLM vertoont merkbare degradatie bij batchgroottes van 8 en hoger wanneer geleide decodering is ingeschakeld.

Kan ik meerdere LoRA-adapters van één basismodel serveren?

Beide engines ondersteunen multi-LoRA-serving. SGLang behandelt het als een native functie met batching over verschillende adapters in dezelfde verzoekbatch. vLLM ondersteunt het ook, maar SGLang's planning is efficiënter bij hoge adapteraantallen.

Wat is gedisaggregeerde prefill/decode-serving?

Het betekent het uitvoeren van de prefill-fase (verwerking van de prompt) op afzonderlijke GPU-werknemers van de decode-fase (generatie van tokens). Prefill is rekengebonden; decode is geheugengebonden. Ze scheiden stelt u in staat elke fase onafhankelijk te schalen. Beide engines ondersteunen dit, waarbij SGLang meer gepubliceerde productieresultaten heeft.

Hoe migreer ik van TGI naar vLLM of SGLang?

Aangezien alle drie OpenAI-compatibele API's blootstellen, is migratie grotendeels een container-swap. Wijs uw Docker Compose- of Kubernetes-implementatie naar de nieuwe image, pas modellaadvlaggen aan en werk de health-check-eindpunten bij. Clientcode blijft hetzelfde.

Moet ik vLLM of SGLang gebruiken voor een RAG-pipeline?

SGLang is de sterkere keuze voor RAG. Zijn RadixAttention cachet automatisch de lange systeemprompts en documentcontexten die RAG-pipelines herhaaldelijk sturen en hergebruikt ze. vLLM's blokniveau caching werkt ook, maar u zult betere cache-trefferpercentages zien met SGLang's tokenniveau-aanpak wanneer documentstukken licht variëren over verzoeken.

Eindvonnis

SGLang wint meer categorieën, maar vLLM's voordelen -- hardwarebreedte en ecosysteemvolwassenheid -- zijn het soort dingen dat om 3 uur 's ochtends telt wanneer een node uitvalt.

Als u op NVIDIA-hardware zit en uw workload gesprekken met meerdere ronden, agents met gestructureerde uitvoer of RAG-pipelines met gedeelde prefixen omvat, begin dan met SGLang. U krijgt betere doorvoer en lagere latentie waar het telt.

Als u multi-cloud flexibiliteit nodig hebt, ondersteuning voor niet-NVIDIA hardware, of het comfort van de grootste open-source LLM-serving community, begin dan met vLLM. Het is de veiligste standaard die de meeste teams goed zal dienen.

Hoe dan ook, beide engines zijn uitstekend en verbeteren snel. Kies er een, implementeer hem, meet uw werkelijke workload en switch als de cijfers u dat vertellen. De OpenAI-compatibele API maakt die overstap pijnloos.

Een tool kiezen is het makkelijke deel. Hem betrouwbaar in een echt product laten draaien, daar lopen de meeste teams vast, en dat is precies wat ons AI-integratieteam voor klanten bouwt, van RAG-pipelines tot maatwerkagents.

Bronnen

• Spheron H100-benchmarks: vLLM vs TensorRT-LLM vs SGLang
• PremAI: vLLM vs SGLang vs LMDeploy-benchmarks
• SqueezeBits: Geleide decodeer-prestaties op vLLM en SGLang
• RunPod: SGLang vs vLLM KV-cache hergebruik
• SGLang officiële documentatie
• vLLM officiële documentatie