不要只盯着vLLM了，在复杂提示词场景下SGLang更优秀

1. 核心目标与定位

2. 关键技术对比

3. 性能表现特点

• vLLM 优势：

• 吞吐量王者：在并发请求下（如>100 QPS），吞吐量可达HuggingFace Transformers的 10-24倍。

• 显存利用率极高，可承载更长上下文（如1M tokens）。

• ☁️ 云服务友好：支持动态扩缩容。

• SGLang 优势：

• ⚡ 低延迟结构化生成：在Agent场景（多步推理+JSON输出）中，比vLLM快 3-5倍。

• 复杂提示优化：对System Prompt + Few-shot场景，预编译提示词可提速 2-3倍。

• 原生支持并行函数调用（如并行调用搜索引擎+计算器）。

4. 易用性与生态

5. 如何选择？

总结

• vLLM = 推理领域的Nginx：适合构建高吞吐、高并发的生产级服务。

• SGLang = 结构化生成加速器：为复杂提示词和约束解码而生，大幅提升Agent类任务效率。

创新方案：两者可协同使用！用SGLang处理复杂提示预处理，通过vLLM进行分布式推理，组合后延迟降低40%+