vLLM vs 
SGLang
vLLM vs SGLang comparados para 2026 — características, licencia, facilidad de uso, rendimiento y cuál elegir. Servicio de alto rendimiento para producción vs Servicio rápido con salidas estructuradas.
Actualizado regularmente · curado por OpenSourceAI.tech
vLLM vs SGLang de un vistazo
| Especificación | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| 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 que necesitan servicio de salida estructurada |
| Estrellas de GitHub | 87.6k | 30.9k |
Comparación de características
| Característica | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| API compatible con OpenAI | ✓ | ✓ |
| Lote continuo | ✓ | ✓ |
| Cuantización | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Salida estructurada | ✓ | ✓ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Cómo puntúan vLLM y SGLang
| Criterio | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| Popularidad | 4.5 | 4.0 |
| 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
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
Diferencias clave
vLLM es un servidor de inferencia, mientras que SGLang es un servidor de inferencia. En resumen, vLLM se adapta a equipos de producción que sirven modelos a gran escala, y SGLang se adapta a equipos que necesitan servicio de salida estructurada.
¿Cuál deberías elegir?
Elige vLLM para equipos de producción que sirven modelos a gran escala. Elige SGLang para equipos que necesitan servicio de salida estructurada.
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 SGLang?
Ambos están en un nivel similar (Avanzado). Tu elección debería depender de la adecuación más que de la dificultad.
¿Son gratuitos vLLM y SGLang?
vLLM es gratuito y de código abierto (Apache-2.0), y SGLang es gratuito y de código abierto (Apache-2.0). Ninguno cobra por el software principal.
¿Puedo ejecutar vLLM y SGLang localmente?
vLLM: autoalojado · SGLang: autoalojado. Ambos se pueden usar sin enviar tus datos a una nube de terceros donde su configuración lo permita.
vLLM vs SGLang — ¿cuál debería elegir en 2026?
Elige vLLM para equipos de producción que sirven modelos a gran escala. Elige SGLang para equipos que necesitan servicio de salida estructurada.
Las personas también comparan
Explora más IA de código abierto
Explora miles de herramientas, modelos y proyectos de IA de código abierto, todos curados en un solo lugar, actualizados diariamente.
Explora el directorio →