vLLM vs 
LMDeploy
vLLM vs LMDeploy comparados para 2026 — características, licencia, facilidad de uso, rendimiento y cuál elegir. Servicio de alto rendimiento para producción vs Kit de herramientas para comprimir y servir LLMs.
Actualizado regularmente · curado por OpenSourceAI.tech
vLLM vs LMDeploy de un vistazo
| Especificación | vLLM | 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 de producción sirviendo modelos a gran escala | equipos optimizando el servicio cuantificado |
| Estrellas de GitHub | 87.6k | 8k |
Comparación de características
| Característica | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| API compatible con OpenAI | ✓ | ✓ |
| Lote continuo | ✓ | ✓ |
| Cuantización | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Salida estructurada | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Cómo puntúan vLLM y LMDeploy
| Criterio | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| Popularidad | 4.5 | 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
vLLM
vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento que utiliza PagedAttention para maximizar la utilización de GPU, la opción predeterminada para servir modelos abiertos a gran escala.
- Rendimiento de clase mundial a través de PagedAttention
- Servidor compatible con OpenAI, amplio soporte de modelos
- El estándar de facto para el servicio de producción
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
vLLM es un servidor de inferencia, mientras que LMDeploy es un servidor de inferencia. En resumen, vLLM se adapta a equipos de producción que sirven modelos a gran escala, y LMDeploy se adapta a equipos que optimizan el servicio cuantizado.
¿Cuál deberías elegir?
Elige vLLM para equipos de producción que sirven modelos a gran escala. 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 vLLM o LMDeploy?
Ambos están en un nivel similar (Avanzado). Tu elección debería depender de la adecuación más que de la dificultad.
¿Son gratuitos vLLM y LMDeploy?
vLLM 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 vLLM y LMDeploy localmente?
vLLM: autoalojado · LMDeploy: autoalojado. Ambos se pueden usar sin enviar tus datos a una nube de terceros donde su configuración lo permita.
vLLM vs LMDeploy — ¿cuál debería elegir en 2026?
Elige vLLM para equipos de producción que sirven modelos a gran escala. Elige LMDeploy para equipos que optimizan el servicio cuantizado.
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