SGLang vs 
LMDeploy
SGLang vs LMDeploy comparé pour 2026 — fonctionnalités, licence, facilité d'utilisation, performance et lequel choisir. Service rapide avec sorties structurées vs Toolkit pour compresser et servir des LLMs.
Mis à jour régulièrement · curé par OpenSourceAI.tech
SGLang vs LMDeploy en un coup d'œil
| Spécification | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| Catégorie | Serveur d'inférence | Serveur d'inférence |
| Type | Serveur d'inférence | Serveur d'inférence |
| Licence | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| S'exécute localement | Auto-hébergé | Auto-hébergé |
| Langue principale | Python | Python |
| Facilité d'utilisation | Avancé | Avancé |
| Meilleur pour | équipes ayant besoin de servir des sorties structurées | équipes optimisant le service quantifié |
| Étoiles GitHub | 30.9k | 8k |
Comparaison des fonctionnalités
| Fonctionnalité | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| API compatible OpenAI | ✓ | ✓ |
| Batching continu | ✓ | ✓ |
| Quantification | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Sortie structurée | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Comment SGLang et LMDeploy se comparent
| Critère | SGLang | LMDeploy |
|---|---|---|
| Popularité | 4.0 | 2.5 |
| Maintenance | 5.0 | 5.0 |
| Facilité d'utilisation | 2.5 | 2.5 |
| Confidentialité | 4.5 | 4.5 |
| Liberté de licence | 5.0 | 5.0 |
Les scores sont calculés automatiquement à partir de signaux publics — étoiles GitHub (popularité), activité récente de commit (maintenance), type de licence (liberté), conception locale (confidentialité) et complexité d'intégration (facilité d'utilisation). Indicatif, pas un verdict.
Ce que chacun est
SGLang
SGLang est un cadre de service rapide pour les LLMs et les modèles de vision-langage, avec RadixAttention et un fort soutien pour la génération structurée et programmatique.
- Très rapide avec le cache RadixAttention
- Génération structurée / programmatique de premier ordre
- Forte prise en charge des modèles de vision-langage
LMDeploy
LMDeploy est un ensemble d'outils pour compresser, quantifier et servir des LLM avec un haut débit de requêtes via son moteur TurboMind.
- Haut débit via le moteur TurboMind
- Quantification et compression intégrées
- Gestion efficace du cache KV
Principales différences
SGLang est un serveur d'inférence, tandis que LMDeploy est un serveur d'inférence. En résumé, SGLang convient aux équipes ayant besoin de servir des sorties structurées, et LMDeploy convient aux équipes optimisant le service quantifié.
Lequel devriez-vous choisir ?
Choisissez SGLang pour les équipes ayant besoin de servir des sorties structurées. Choisissez LMDeploy pour les équipes optimisant le service quantifié.
Il n'y a rarement un gagnant — de nombreuses configurations utilisent les deux. Le bon choix dépend de votre matériel, des compétences de votre équipe et de votre préférence pour la simplicité ou le contrôle.
Questions fréquemment posées
SGLang ou LMDeploy, lequel est plus facile à utiliser ?
Les deux sont à un niveau similaire (Avancé). Votre choix devrait dépendre de l'adéquation plutôt que de la difficulté.
SGLang et LMDeploy sont-ils gratuits ?
SGLang est gratuit et open source (Apache-2.0), et LMDeploy est gratuit et open source (Apache-2.0). Aucun ne facture pour le logiciel de base.
Puis-je exécuter SGLang et LMDeploy localement ?
SGLang : auto-hébergé · LMDeploy : auto-hébergé. Les deux peuvent être utilisés sans envoyer vos données à un cloud tiers où leur configuration le permet.
SGLang vs LMDeploy — lequel devrais-je choisir en 2026 ?
Choisissez SGLang pour les équipes ayant besoin de servir des sorties structurées. Choisissez LMDeploy pour les équipes optimisant le service quantifié.
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