SGLang vs 
LMDeploy
SGLang vs LMDeploy comparado para 2026 — características, licencia, facilidad de uso, rendimiento y cuál elegir. Servicio rápido con salidas estructuradas vs Toolkit para comprimir y servir LLMs.
Actualizado regularmente · curado por olud.ai
SGLang vs LMDeploy de un vistazo
| Especificación | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| Categoría | Servidor de inferencia | Servidor de inferencia |
| Tipo | Servidor de inferencia | Servidor de inferencia |
| Licencia | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| Ejecuta localmente | Autoalojado | Autoalojado |
| Idioma principal | Python | Python |
| Facilidad de uso | Avanzado | Avanzado |
| Mejor para | equipos que necesitan servicio de salida estructurada | equipos optimizando el servicio cuantificado |
| Estrellas de GitHub | 30.6k | 8k |
Comparación de características
| Característica | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| API compatible con OpenAI | ✓ | ✓ |
| Lote continuo | ✓ | ✓ |
| Cuantización | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Salida estructurada | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Cómo puntúan SGLang y LMDeploy
| Criterio | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| Popularidad | 4.0 | 2.5 |
| Mantenimiento | 5.0 | 5.0 |
| Facilidad de uso | 2.5 | 2.5 |
| Privacidad | 4.5 | 4.5 |
| Libertad de licencia | 5.0 | 5.0 |
Las puntuaciones se calculan automáticamente a partir de señales públicas — estrellas de GitHub (popularidad), actividad reciente de commits (mantenimiento), tipo de licencia (libertad), diseño local-prioritario (privacidad) y complejidad de incorporación (facilidad de uso). Indicativo, no un veredicto.
Qué es cada uno
SGLang
SGLang es un marco de servicio rápido para LLMs y modelos de lenguaje-visual, con RadixAttention y un fuerte soporte para generación estructurada y programática.
- Muy rápido con caché de RadixAttention
- Generación estructurada / programática de primera clase
- Fuerte soporte para modelos de lenguaje-visual
LMDeploy
LMDeploy es un conjunto de herramientas para comprimir, cuantificar y servir LLMs con un alto rendimiento de solicitudes a través de su motor TurboMind.
- Alto rendimiento a través del motor TurboMind
- Cuantificación y compresión integradas
- Gestión eficiente de KV-cache
Diferencias clave
SGLang es un servidor de inferencia, mientras que LMDeploy es un servidor de inferencia. En resumen, SGLang se adapta a equipos que necesitan servir salidas estructuradas, y LMDeploy se adapta a equipos que optimizan el servicio cuantizado.
¿Cuál deberías elegir?
Elige SGLang para equipos que necesitan servir salidas estructuradas. Elige LMDeploy para equipos que optimizan el servicio cuantizado.
Rara vez hay un ganador — muchas configuraciones utilizan ambos. La elección correcta depende de tu hardware, las habilidades de tu equipo y si valoras la simplicidad o el control.
Preguntas frecuentes
¿Es más fácil de usar SGLang o LMDeploy?
Ambos están en un nivel similar (Avanzado). Tu elección debería depender de la adecuación más que de la dificultad.
¿Son SGLang y LMDeploy gratuitos?
SGLang es gratuito y de código abierto (Apache-2.0), y LMDeploy es gratuito y de código abierto (Apache-2.0). Ninguno cobra por el software principal.
¿Puedo ejecutar SGLang y LMDeploy localmente?
SGLang: autoalojado · LMDeploy: autoalojado. Ambos se pueden usar sin enviar tus datos a una nube de terceros donde su configuración lo permita.
SGLang vs LMDeploy — ¿cuál debería elegir en 2026?
Elige SGLang para equipos que necesitan servir salidas estructuradas. Elige LMDeploy para equipos que optimizan el servicio cuantizado.
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