vLLM vs 
SGLang
vLLM vs SGLang im Vergleich für 2026 — Funktionen, Lizenz, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und welches man wählen sollte. Hochdurchsatz-Serving für die Produktion vs Schnelles Serving mit strukturierten Ausgaben.
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vLLM vs SGLang auf einen Blick
| Spezifikation | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| 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 strukturierte Ausgabe benötigen |
| GitHub-Sterne | 86.8k | 30.6k |
Funktionsvergleich
| Funktion | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| OpenAI-kompatible API | ✓ | ✓ |
| Kontinuierliches Batching | ✓ | ✓ |
| Quantisierung | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Strukturierte Ausgabe | ✓ | ✓ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Wie vLLM und SGLang abschneiden
| Kriterium | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| Beliebtheit | 4.5 | 4.0 |
| 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
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
Wesentliche Unterschiede
vLLM ist ein Inferenzserver, während SGLang ein Inferenzserver ist. Kurz gesagt, vLLM eignet sich für Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen, und SGLang eignet sich für Teams, die strukturiertes Output-Serving benötigen.
Welches sollten Sie wählen?
Wählen Sie vLLM für Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen. Wählen Sie SGLang für Teams, die strukturiertes Output-Serving benötigen.
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 SGLang 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 SGLang kostenlos?
vLLM ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0), und SGLang ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0). Keines der beiden berechnet Gebühren für die Kernsoftware.
Kann ich vLLM und SGLang lokal ausführen?
vLLM: selbst gehostet · SGLang: selbst gehostet. Beide können verwendet werden, ohne Ihre Daten an eine Drittanbieter-Cloud zu senden, wo deren Einrichtung dies zulässt.
vLLM vs SGLang — welches sollte ich 2026 wählen?
Wählen Sie vLLM für Produktionsteams, die Modelle in großem Maßstab bereitstellen. Wählen Sie SGLang für Teams, die strukturiertes Output-Serving benötigen.
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