vLLM vs SGLang 2026: Vi testet begge på H100-er

vLLM vs SGLang: Velge riktig LLM-inferensserver i 2026

Hugging Face satte TGI i vedlikeholdsmodus i desember 2025 og leder nå team mot vLLM eller SGLang for nye distribusjoner. Hvis du setter opp en inferensstakk i dag, er det virkelige spørsmålet ikke "bør jeg forlate TGI?" -- men hvilken av disse to motorene som faktisk passer din arbeidsmengde.

Hurtigoppsummering

Velg vLLM hvis du vil ha den bredeste maskinvarestøtten, det største fellesskapet og en velprøvd vei til produksjon på AWS, GCP og Azure.

Velg SGLang hvis arbeidsmengden din er tung på flertursamtaler, strukturerte utdata eller prefiks-tunge pipelines som RAG -- og du er komfortabel med et mindre økosystem.

La oss nå pakke ut hvor hver motor faktisk tar ledelsen.

Hvordan kom vi hit? TGI:s avgang

Text Generation Inference (TGI) bar Hugging Face-økosystemet i årevis, men fra og med desember 2025 aksepterer det bare feilrettinger -- ingen nye funksjoner. Hugging Faces egne Inference Endpoints bruker nå vLLM som standard, med SGLang som alternativ.

Det etterlater to virkelige konkurrenter for selvhostet LLM-serving. Begge er open-source, begge snakker OpenAI-API-et og begge kjører på NVIDIA GPU-er. Forskjellene viser seg under belastning.

Konklusjon: Både vLLM og SGLang er produksjonsklare TGI-erstatninger. Hvis du migrerer, er begge et trygt valg -- resten av denne guiden hjelper deg velge hvilket.

Benchmarks for gjennomstrømning og latens

Benchmarks varierer etter modell, GPU og samtidighet, så her er tall fra uavhengige tester på samme maskinvare. Følgende data kommer fra Spherons H100-benchmarks med Llama 3.3 70B Instruct i FP8 og PremAIs tester med Llama 3.1 8B.

Llama 3.3 70B på H100 (FP8)

Llama 3.1 8B på H100

På mindre modeller øker gapet. PremAI målte SGLang til omtrent 16 200 tok/s mot vLLMs 12 500 tok/s -- en 29% gjennomstrømningsfordel for SGLang. LMDeploy matchet SGLang her, men det er en separat diskusjon.

Hva tallene betyr

Ved 70B-skala er deltaet beskjedent (3-5%). Ved 8B-skala er det betydelig. Mønsteret gir mening: SGLangs RadixAttention lønner seg mer når prefill utgjør en større andel av totalkostnaden, noe som skjer med mindre modeller og kortere utdata.

Halepartens latens forteller en lignende historie. SGLangs TTFT p95 var konsekvent 5-8% lavere enn vLLM ved hvert testede samtidighetsnivå. Hvis du bygger et sanntids-chat-grensesnitt der hver 50ms teller, akkumuleres det gapet over brukere.

Konklusjon: SGLang vinner på rå gjennomstrømning, spesielt for mindre modeller. vLLM er nær ved 70B+-skala. For de fleste produksjonsarbeidsmengder er forskjellen ensifret -- meningsfull i stor skala, men ikke en dealbreaker alene.

Prefix-bufring: RadixAttention vs. Automatisk prefix-bufring

Begge motorene bufrer KV-beregninger for gjentatte prefikser, men mekanismene er forskjellige på måter som betyr noe for visse arbeidsmengder. Hvis du allerede er kjent med prompt-bufring på API-nivå, tenk på dette som serversidens versjon.

vLLM bruker hashing på blokknivå. Det deler KV-bufferen i blokker med fast størrelse, hasher dem og leter etter treff ved nye forespørsler. Forutsigbart, effektivt og enkelt å resonnere rundt -- men du trenger konsekvente blokkgrenser for buffer-treff.

SGLang bruker et radixtre indeksert på tokennivå. Det oppdager automatisk delte prefikser på tvers av forespørsler uten manuell konfigurasjon. Hvis 50 brukere sender meldinger i samme samtale­tråd, finner SGLang og gjenbruker det felles prefikset automatisk.

Hvor det faktisk betyr noe

RunPod benchmarket flertursamtaler og fant at SGLang leverte ~30-31 tok/s konsekvent under høy samtidighet, mens vLLM falt fra 22 til 16 tok/s etter hvert som bufferpresset økte. Det er et meningsfylt gap for chatbot- og agentarbeidsmengder.

For batch-inferens på malede prompter -- der hver forespørsel bruker samme systemprompt -- fungerer vLLMs tilnærming fint. Buffergrenserene er naturlig i tråd med malstrukturen din.

Konklusjon: SGLang vinner for dynamiske, flerturlige arbeidsmengder. vLLM er fullt tilstrekkelig for batch-inferens og malede prompter der prefikser er forutsigbare.

Strukturerte utdata

Hvis du trenger JSON-skjemahåndhevelse eller begrenset generering, er denne seksjonen veldig viktig. Begge motorene støtter strukturerte utdata gjennom grammatikk-backends som XGrammar og LLGuidance, men ytelseshistorien er veldig annerledes.

SqueezeBits kjørte detaljerte benchmarks og fant at vLLM viser signifikant gjennomstrømningsdegradert med veiledet avkoding aktivert, spesielt ved batch-størrelse 8 og over. SGLang, derimot, overlapper maskegenerering med GPU-inferenstrinnet, noe som holder overheaden minimal.

Repetitive vs. dynamiske skjemaer

Backend-valget betyr også noe:

Uten strukturert håndhevelse faller utdata til ~61% riktighet ved komplekse skjemaer. Med det hopper riktigheten 20-25 prosentpoeng. Så dette er ikke valgfritt for produksjonsagentarbeidsflyter -- og motoren du velger avgjør hvor mye gjennomstrømning du ofrer.

Konklusjon: SGLang vinner for strukturerte utdata. Hvis pipeline-en din er avhengig av JSON-skjemahåndhevelse (og de fleste agentarbeidsflyter er det), betyr SGLangs overlappende tilnærming at du ikke betaler en gjennomstrømningsskatt.

Multi-LoRA og finjustert modell-serving

Begge motorene støtter serving av flere LoRA-adaptere fra en enkelt basemodell, noe som er essensielt hvis du finjusterer modeller for forskjellige leietakere eller oppgaver.

SGLang behandler multi-LoRA som en førsteklasses funksjon med innebygd batching -- forespørsler rettet mot forskjellige adaptere kan dele samme batch. vLLM støtter det også, men SGLangs implementering har vært litt mer polert i nyere versjoner.

Den praktiske forskjellen? Hvis du server 5-10 LoRA-adaptere fra en Llama 70B-basemodell, fungerer begge. Hvis du kjører 50+ adaptere med heterogene trafikkmønstre, håndterer SGLangs innebygde batching planleggingen mer elegant.

Konklusjon: SGLang har en liten fordel for multi-LoRA i stor skala. For en håndfull adaptere fungerer begge motorene like bra.

Spekulativ avkoding

Begge motorene støtter spekulativ avkoding, som bruker en liten "utkast"-modell for å forutsi tokens som hovedmodellen deretter verifiserer parallelt. Resultatet er 2-3x raskere inferens for minnebegrensede scenarier.

vLLM introduserte nylig Unified Parallel Drafting, og spekulativ avkoding fungerer nå sammen med strukturerte utdata. SGLangs implementering er lignende i kapasitet, med litt bedre ytelse ved moderate samtidighetsnivåer.

Den virkelige differensiatoren er ikke motoren -- det er om spekulativ avkoding passer arbeidsmengden din. Det hjelper mest med lange utdata fra store modeller der flaskehalsen er minnebåndbredde, ikke beregning.

Konklusjon: Uavgjort. Begge motorene leverer sammenlignbare hastighetsforbedringer med spekulativ avkoding.

Maskinvarestøtte og distribusjon

Dette er hvor vLLM tar et betydelig forsprang.

vLLM

• NVIDIA GPU-er (A100, H100, H200, B200)
• AMD GPU-er (MI250, MI300X)
• Intel GPU-er (via vllm-xpu-kernels)
• AWS Trainium og Inferentia
• Google TPU-er
• Modne Kubernetes-docs med Helm-charts, oppstart/klarhet/liveness-prober
• NVIDIA Container Toolkit-integrasjon rett ut av boksen

SGLang

• NVIDIA GPU-er (A100, H100, H200, B200)
• AMD GPU-er (MI300X, via ROCm)
• Docker-first-distribusjon
• Kubernetes er mulig men mindre dokumentert

Hvis du distribuerer på noe annet enn NVIDIA eller AMD, er vLLM ditt eneste alternativ. På AWS spesifikt betyr Trainium-støtten at du kan kutte inferenskostnader betydelig -- og SGLang kan ikke håndtere den maskinvaren.

For team som kjører på standard NVIDIA GPU-er er distribusjonshistorien lignende. Begge gir Docker-bilder og OpenAI-kompatible endepunkter. vLLM har bare flere velprøvde produksjonsguider og fellesskapsbidragte Helm-charts.

Hvis du utforsker verktøy for å kjøre LLM-er lokalt eller vil ha en bredere visning av selvhostet inferens, støtter begge motorene også lokal distribusjon på forbruker-GPU-er -- selv om de er designet for datasentermmaskinvare.

Konklusjon: vLLM vinner på maskinvarebredde og distribusjonsmodenhet. SGLang er greit hvis du er på NVIDIA eller AMD. Overalt ellers er vLLM det eneste valget.

Disaggregert serving

Begge motorene støtter å skille prefill (beregningsintensiv) fra avkoding (minneintensiv) til forskjellige arbeiderpooler. Dette lar deg skalere hver fase uavhengig -- flere prefill-arbeidere under prompt-intensive bursts, flere avkodningsarbeidere for lang generering.

SGLang støtter Mooncake og NIXL som overføringsbackends for disaggregering og har publisert resultater som viser 2,7x høyere avkodningsgjennomstrømning på NVIDIA GB200 NVL72-klynger. vLLMs disaggregerte serving er også funksjonelt, men mindre fremtredende dokumentert.

Denne funksjonen betyr mest ved veldig stor skala (96+ GPU-er). Hvis du kjører en håndfull GPU-er, trenger du det sannsynligvis ikke ennå.

Konklusjon: SGLang har en liten fordel på disaggregert servingmodenhet. Begge støtter det; SGLang har publisert flere virkelige resultater.

Når du bruker hvert: beslutningsramme

Det ærlige svaret for mange team: prøv begge. De er begge open-source, begge eksponerer det samme OpenAI-API-et, og å bytte mellom dem er en container-bytte. Kjør din faktiske arbeidsmengde mot hver i en dag og sammenlign målene som betyr noe for deg.

Hvis du ruter trafikk over flere inferens-backends, kan en LLM-gateway sitte foran begge motorene og håndtere failover, hastighetsbegrensning og observerbarhet.

Slik tilnærmer Techsy seg valg av inferensserver

Når vi hjelper team med å distribuere LLM-drevne funksjoner, handler valget av inferensmotor om tre spørsmål:

1. Hvilken maskinvare er du låst til? Hvis det er Trainium eller TPU-er, er det vLLM. Alt annet, begge fungerer.
2. Hva er formen på arbeidsmengden din? Flerturs-chat og agentløkker favoriserer SGLangs prefix-bufring. Batchbehandling og enkle fullføringer er fine på begge.
3. Hvor mye ops-kapasitet har du? vLLMs større fellesskap betyr flere StackOverflow-svar og Helm-charts når noe går i stykker klokken 3 om natten.

Vi har kjørt produksjonsarbeidsmengder på begge. De er genuint nær hverandre. Det riktige svaret avhenger av dine begrensninger, ikke av at den ene er "bedre" i det abstrakte.

Trenger du hjelp med å velge eller distribuere en inferensserver? Kontakt oss -- vi vurderer arbeidsmengden din og anbefaler riktig stakk.

Å velge verktøy er den enkle delen. Å få det til å kjøre stabilt i et ekte produkt er der de fleste team står fast, og det er akkurat det vårt AI-integrasjonsteam bygger for kundene, fra RAG-pipelines til skreddersydde agenter.

Vanlige spørsmål

Er SGLang raskere enn vLLM?

På mindre modeller (7B-8B) viser SGLang omtrent 29% høyere gjennomstrømning på H100 GPU-er. På 70B+-modeller snevres gapet inn til 3-5%. SGLang har også lavere halepartens latens (TTFT p95) ved alle testede samtidighetsnivåer.

Kan jeg bruke vLLM og SGLang med OpenAI API-formatet?

Ja. Begge eksponerer OpenAI-kompatible endepunkter rett ut av boksen. Du kan bytte den ene mot den andre uten å endre klientkoden din. /v1/chat/completions-anropene dine fungerer identisk på begge.

Hvorfor avviklet Hugging Face TGI?

TGI gikk inn i vedlikeholdsmodus i desember 2025. Hugging Face bestemte seg for å bidra til vLLM og SGLang i stedet for å vedlikeholde en separat inferensmotor. TGI fungerer fortsatt for eksisterende distribusjoner, men ingen nye funksjoner kommer.

Støtter SGLang NVIDIA- og AMD-GPU-er?

SGLang støtter NVIDIA GPU-er (A100, H100, H200, B200) og AMD GPU-er (MI300X via ROCm). Det støtter ikke Intel GPU-er, AWS Trainium, Inferentia eller Google TPU-er. vLLM har bredere maskinvaredekning.

Hva er RadixAttention og hvorfor betyr det noe?

RadixAttention er SGLangs prefix-bufringsmekanisme. Den lagrer KV-buffer-oppføringer i et radixtre indeksert på tokennivå, og oppdager automatisk delte prefikser på tvers av forespørsler. Dette gjør flertursamtaler og RAG-pipelines betydelig raskere fordi gjentatt kontekst ikke trenger å beregnes på nytt.

Hvilken motor er bedre for strukturerte JSON-utdata?

SGLang. Det overlapper grammatikkmaskegenereringen med GPU-inferensen, så strukturert utdata-håndhevelse påvirker nesten ikke gjennomstrømningen. vLLM viser merkbar degradering ved batch-størrelser på 8 og over når veiledet avkoding er aktivert.

Kan jeg serve flere LoRA-adaptere fra en basemodell?

Begge motorene støtter multi-LoRA-serving. SGLang behandler det som en innebygd funksjon med batching på tvers av forskjellige adaptere i samme forespørselsbatch. vLLM støtter det også, men SGLangs planlegging er mer effektiv ved høye adaptertall.

Hva er disaggregert prefill/avkodning-serving?

Det betyr å kjøre prefill-fasen (behandling av prompten) på separate GPU-arbeidere fra avkodningsfasen (generering av tokens). Prefill er beregningsbegrenset; avkoding er minnebegrenset. Å skille dem lar deg skalere hver fase uavhengig. Begge motorene støtter dette, med SGLang som har flere publiserte produksjonsresultater.

Hvordan migrerer jeg fra TGI til vLLM eller SGLang?

Siden alle tre eksponerer OpenAI-kompatible API-er, er migrasjonen i stor grad en container-bytte. Pek Docker Compose- eller Kubernetes-distribusjonen mot det nye bildet, juster modellastingsflaggene og oppdater helse-sjekk-endepunktene. Klientkode forblir den samme.

Bør jeg bruke vLLM eller SGLang for en RAG-pipeline?

SGLang er det sterkere valget for RAG. RadixAttention bufrer automatisk og gjenbruker de lange systemprompterne og dokumentkontekstene som RAG-pipelines sender gjentatte ganger. vLLMs blokknivå-bufring fungerer også, men du vil se bedre buffer-trefffrekvenser med SGLangs tokennivå-tilnærming når dokumentbiter varierer litt på tvers av forespørsler.

Endelig dom

SGLang vinner flere kategorier, men vLLMs fordeler -- maskinvarebredde og øko­systemmodenhet -- er den typen ting som betyr noe klokken 3 om natten når en node går ned.

Hvis du er på NVIDIA-maskinvare og arbeidsmengden din involverer flertursamtaler, agenter med strukturerte utdata eller RAG-pipelines med delte prefikser, start med SGLang. Du får bedre gjennomstrømning og lavere latens der det teller.

Hvis du trenger multi-sky-fleksibilitet, støtte for ikke-NVIDIA-maskinvare eller tryggheten til det største open-source LLM-serving-fellesskapet, start med vLLM. Det er den sikrere standarden som vil tjene de fleste team godt.

Uansett er begge motorene utmerkede og forbedres raskt. Velg en, distribuer den, mål din faktiske arbeidsmengde og bytt hvis tallene forteller deg det. Det OpenAI-kompatible API-et gjør den byttet smertefritt.

Kilder

• Spheron H100-benchmarks: vLLM vs TensorRT-LLM vs SGLang
• PremAI: vLLM vs SGLang vs LMDeploy-benchmarks
• SqueezeBits: Ytelse for veiledet avkoding på vLLM og SGLang
• RunPod: SGLang vs vLLM KV-buffer gjenbruk
• SGLang offisiell dokumentasjon
• vLLM offisiell dokumentasjon