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1. 定义与定位
SGLang：专为大语言模型（LLM）设计的推理框架，支持复杂交互（多轮对话/程序化控制流），核心优势在于优化复杂提示词的执行路径（如分支/循环），采用模块化设计（ModelRunner与Worker分离）。
vLLM：面向高吞吐量推理的框架，核心创新是PagedAttention显存管理技术，擅长单轮对话的大规模并发处理，特别适合多GPU集群部署。
2. 核心差异
| 维度 | SGLang | vLLM |
|---|---|---|
| 场景侧重 | 复杂控制流（如Agent工作流） | 简单prompt的大规模批量推理 |
| 架构设计 | 模块化分离模型执行与管理 | Worker类高度集成显存/计算优化 |
| 关键技术 | 编译器式前端优化执行路径 | PagedAttention显存分页管理 |
| 性能优势 | 复杂任务吞吐量提升3-6倍（论文） | 单任务延迟优化，多GPU扩展性 |
3. 技术关系二者均属LLM推理加速框架，但存在场景互补性：
SGLang更适合需程序化控制LLM行为的场景（如RAG管道中的动态分支判断）
vLLM更适用于文生图/批量问答等"输入-输出"简单模式
实际部署中可组合使用（如用vLLM作底层推理引擎，SGLang管理复杂逻辑）
4. 选型建议
选择SGLang若：需要处理含if/for逻辑的prompt、开发Agent应用、优化多跳推理性能
选择vLLM若：追求极致吞吐量（如API服务）、需快速部署标准问答场景、依赖多GPU扩展
两者均持续集成新技术（如FP8计算内核），但设计哲学的差异使其长期保持并行发展态势。
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