vLLM vs 
LMDeploy
vLLM vs LMDeploy im Vergleich für 2026 — Funktionen, Lizenz, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und welches man wählen sollte. Hochdurchsatz-Serving für die Produktion vs Toolkit zum Komprimieren und Bereitstellen von LLMs.
Regelmäßig aktualisiert · kuratiert von OpenSourceAI.tech
vLLM vs LMDeploy auf einen Blick
| Spezifikation | vLLM | 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 | Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen | Teams, die quantisierte Bereitstellung optimieren |
| GitHub-Sterne | 87.6k | 8k |
Funktionsvergleich
| Funktion | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| OpenAI-kompatible API | ✓ | ✓ |
| Kontinuierliches Batching | ✓ | ✓ |
| Quantisierung | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Strukturierte Ausgabe | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Wie vLLM und LMDeploy abschneiden
| Kriterium | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| Beliebtheit | 4.5 | 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
vLLM
vLLM ist eine Hochdurchsatz-Inferenz- und Bereitstellungsengine, die PagedAttention verwendet, um die GPU-Auslastung zu maximieren, die Standardwahl für die Bereitstellung offener Modelle in großem Maßstab.
- Best-in-Class-Durchsatz über PagedAttention
- OpenAI-kompatibler Server, breite Modellunterstützung
- Der De-facto-Standard für die Produktionsbereitstellung
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
vLLM ist ein Inferenzserver, während LMDeploy ein Inferenzserver ist. Kurz gesagt, vLLM eignet sich für Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen, und LMDeploy eignet sich für Teams, die quantisiertes Serving optimieren.
Welches sollten Sie wählen?
Wählen Sie vLLM für Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen. Wählen Sie LMDeploy für Teams, die quantisiertes Serving 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 vLLM 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 vLLM und LMDeploy kostenlos?
vLLM ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0), und LMDeploy ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0). Keines der beiden berechnet Gebühren für die Kernsoftware.
Kann ich vLLM und LMDeploy lokal ausführen?
vLLM: selbst gehostet · LMDeploy: selbst gehostet. Beide können verwendet werden, ohne Ihre Daten an eine Drittanbieter-Cloud zu senden, wo deren Einrichtung dies zulässt.
vLLM vs LMDeploy — welches sollte ich 2026 wählen?
Wählen Sie vLLM für Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen. Wählen Sie LMDeploy für Teams, die quantisiertes Serving optimieren.
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