SGLang vs 
LMDeploy
SGLang vs LMDeploy im Vergleich für 2026 — Funktionen, Lizenz, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und welches man wählen sollte. Schnelle Bereitstellung mit strukturierten Ausgaben vs Toolkit zum Komprimieren und Bereitstellen von LLMs.
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SGLang vs LMDeploy auf einen Blick
| Spezifikation | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| Kategorie | Inference-Server | Inference-Server |
| Typ | Inference-Server | Inference-Server |
| Lizenz | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| Läuft lokal | Selbstgehostet | Selbstgehostet |
| Primäre Sprache | Python | Python |
| Benutzerfreundlichkeit | Fortgeschritten | Fortgeschritten |
| Am besten für | Teams, die strukturierte Ausgabe benötigen | Teams, die quantisierte Bereitstellung optimieren |
| GitHub-Sterne | 30.6k | 8k |
Funktionsvergleich
| Funktion | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| OpenAI-kompatible API | ✓ | ✓ |
| Kontinuierliches Batching | ✓ | ✓ |
| Quantisierung | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Strukturierte Ausgabe | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Wie SGLang und LMDeploy abschneiden
| Kriterium | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| Beliebtheit | 4.0 | 2.5 |
| Wartung | 5.0 | 5.0 |
| Benutzerfreundlichkeit | 2.5 | 2.5 |
| Datenschutz | 4.5 | 4.5 |
| Lizenzfreiheit | 5.0 | 5.0 |
Die Bewertungen werden automatisch aus öffentlichen Signalen berechnet — GitHub-Sterne (Beliebtheit), aktuelle Commit-Aktivität (Wartung), Lizenztyp (Freiheit), lokal-first Design (Datenschutz) und Onboarding-Komplexität (Benutzerfreundlichkeit). Indikativ, kein Urteil.
Was jedes ist
SGLang
SGLang ist ein schnelles Servier-Framework für LLMs und vision-language Modelle, das RadixAttention und starke Unterstützung für strukturierte und programmatische Generierung bietet.
- Sehr schnell mit RadixAttention-Caching
- Erstklassige strukturierte / programmatische Generierung
- Starke Unterstützung für vision-language Modelle
LMDeploy
LMDeploy ist ein Toolkit zum Komprimieren, Quantisieren und Bereitstellen von LLMs mit hoher Anfragenrate über die TurboMind-Engine.
- Hohe Durchsatzrate über die TurboMind-Engine
- Integrierte Quantisierung und Kompression
- Effizientes KV-Cache-Management
Wesentliche Unterschiede
SGLang ist ein Inferenzserver, während LMDeploy ein Inferenzserver ist. Kurz gesagt, SGLang passt zu Teams, die strukturierte Ausgaben benötigen, und LMDeploy passt zu Teams, die quantisierte Bereitstellung optimieren.
Welches sollten Sie wählen?
Wählen Sie SGLang für Teams, die strukturierte Ausgaben benötigen. Wählen Sie LMDeploy für Teams, die quantisierte Bereitstellung optimieren.
Es gibt selten einen Gewinner — viele Setups verwenden beide. Die richtige Wahl hängt von Ihrer Hardware, den Fähigkeiten Ihres Teams und davon ab, ob Sie Einfachheit oder Kontrolle schätzen.
Häufig gestellte Fragen
Ist SGLang oder LMDeploy einfacher zu bedienen?
Beide liegen auf einem ähnlichen Niveau (Fortgeschritten). Ihre Wahl sollte auf der Passform und nicht auf der Schwierigkeit basieren.
Sind SGLang und LMDeploy kostenlos?
SGLang ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0), und LMDeploy ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0). Keines berechnet Gebühren für die Kernsoftware.
Kann ich SGLang und LMDeploy lokal ausführen?
SGLang: selbst gehostet · LMDeploy: selbst gehostet. Beide können verwendet werden, ohne Ihre Daten an eine Drittanbieter-Cloud zu senden, wo deren Einrichtung dies zulässt.
SGLang vs LMDeploy — welche sollte ich 2026 wählen?
Wählen Sie SGLang für Teams, die strukturierte Ausgaben benötigen. Wählen Sie LMDeploy für Teams, die quantisierte Bereitstellung optimieren.
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