sglang vs vllm comparison

你可能已经跑通了其中一套，服务上线前后却开始犯嘀咕：并发一上来谁先扛不住，多轮对话和结构化输出哪个更省事，团队没人维护时升级踩坑谁更轻。这篇不替某一家站台，只给一套判断顺序——先量你自己的工作负载特征，再拿两边的能力边界去对，最后落到部署、压测和回退上。

先说清楚一件事：这两套框架没有谁绝对更好，只有「在你的负载上谁更合适」。你如果已经跑通了其中一套，上线前后开始犯嘀咕是很正常的——并发一上来谁先扛不住，多轮对话和结构化输出哪个更省事，团队没人专门维护时升级踩坑谁更轻，这些问题都不是看一张对比图能解决的。这篇不替任何一家站台，只给一套判断顺序。

顺序就三步：先量你自己的工作负载特征，再拿两边的能力边界去对，最后落到部署、压测和回退上。跳过第一步直接抄别人的对比数字，结果基本没用——那是别人的硬件、别人的输入输出长度分布、别人的并发模型，不是你的。

先分清两边到底在比什么

很多对比文章一上来就比吞吐，但「谁吞吐高」这句话本身是残缺的。同一对框架，在短请求高并发、长上下文、多轮对话、离线批量打分这四类负载下，结论可能完全反过来。所以先把差异拆成三层看，比笼统地论高低有用得多。

记四个数：输入长度分布、输出长度分布、并发峰值、可接受的首 token 延迟与单请求延迟；拿不准就先在 /tools/speed-test 量出自家到接口的延迟基线
多轮对话、RAG 前置拼接、Agent 反复带同一段前缀的场景，重点看前缀缓存与 KV 复用，不是看单轮吞吐
离线批处理（打分、打标、批量生成）看总吞吐和排队策略；在线服务看尾延迟和超时率，两者优先级正好相反
压测脚本要贴近生产的输入输出配比，否则两边跑出来的差距没有参考价值

这四个数不需要多精确，但必须是你的，不能是别人博客里的。特别是输入输出长度分布——很多「谁更快」的争论，本质是两边在拿完全不同的长度分布做对比，谁也说服不了谁。

下面这几条不是「谁赢」，而是给你一个对照角度。真正决定选型的往往不是纸面差距，而是你的团队能不能把它维护住、出问题时能不能快速定位。

最后一条特别值得强调：为了一点点纸面优势把服务搞成没人会修的，通常不划算。反过来也一样，别因为熟悉就一直留在明显不匹配的框架上，该换的时候要换，但要留好回退路径。

先估显存和并发按模型和量化档位算一遍显存，可参考 /models/deploy 与 /tools/model-cost-calculator，别等压测跑起来才发现显存不够
两套都跑最小可用服务同一模型、同一量化档位、同一批提示词，把启动参数、批处理上限、显存占用记成一张表，方便对照
阶梯加压压测逐步加压，盯四条线：首 token 延迟、吞吐、显存增长、超时率；任一条劣化，先定位是调度问题还是显存碎片
留回退路径保留旧服务的启动参数与版本记录，升级或换代时按清单验证，出问题能一条命令切回去
过一遍许可证与商用边界尤其你要做二次分发或改源码时，这一步别省

# 压测对照时，两套服务用同样的输入输出配比和并发阶梯
# 记录：首token延迟 / 吞吐 / 显存增长 / 超时率
# 具体压测参数和基线数字，去 /tools/speed-test 核对当时的口径

只看吞吐数字选框架靠谱吗？

不靠谱。吞吐随输入输出长度、并发数、量化档位、硬件型号变化很大，别人测出的领先幅度在你这里可能不成立，也可能反过来。先量自己的长度分布和并发形态，再拿同一模型同一批提示词压测对比，把结论建立在自家数据上。

现有的 vLLM 服务跑得还行，要不要换 SGLang？

先问换来什么：是卡在延迟、卡在显存、还是卡在某个特性（比如约束解码）不支持。如果只是听别人说快，收益未必能覆盖迁移、重测、运维熟悉的成本。真要换就先做灰度，同一批流量切一部分过去对比四条线，再决定全量。

小团队没人专职维护推理服务，怎么选更稳？

优先选报错信息好查、社区问答多、版本升级不容易炸配置的那一套，而不是纸面性能最好的。把启动参数、模型版本、量化档位写进一份部署记录，任何一次升级都按记录回退，比追性能更实用。