vLLM vs 
SGLang
vLLM vs SGLang comparés pour 2026 — fonctionnalités, licence, facilité d'utilisation, performance et lequel choisir. Service à haut débit pour la production vs Service rapide avec des sorties structurées.
Mis à jour régulièrement · curé par OpenSourceAI.tech
vLLM vs SGLang en un coup d'œil
| Spécification | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| 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 de production servant des modèles à grande échelle | équipes ayant besoin de servir des sorties structurées |
| Étoiles GitHub | 87.6k | 30.9k |
Comparaison des fonctionnalités
| Fonctionnalité | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| API compatible OpenAI | ✓ | ✓ |
| Batching continu | ✓ | ✓ |
| Quantification | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Sortie structurée | ✓ | ✓ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Comment vLLM et SGLang se comparent
| Critère | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| Popularité | 4.5 | 4.0 |
| 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
vLLM
vLLM est un moteur d'inférence et de service à haut débit utilisant PagedAttention pour maximiser l'utilisation du GPU, le choix par défaut pour servir des modèles ouverts à grande échelle.
- Débit de premier ordre via PagedAttention
- Serveur compatible OpenAI, large support de modèles
- La norme de facto pour le service en production
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
Principales différences
vLLM est un serveur d'inférence, tandis que SGLang est un serveur d'inférence. En résumé, vLLM convient aux équipes de production servant des modèles à grande échelle, et SGLang convient aux équipes ayant besoin de servir des sorties structurées.
Lequel devriez-vous choisir ?
Choisissez vLLM pour les équipes de production servant des modèles à grande échelle. Choisissez SGLang pour les équipes ayant besoin de servir des sorties structurées.
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
vLLM ou SGLang est-il plus facile à utiliser ?
Les deux sont à un niveau similaire (Avancé). Votre choix devrait dépendre de l'adéquation plutôt que de la difficulté.
vLLM et SGLang sont-ils gratuits ?
vLLM est gratuit et open source (Apache-2.0), et SGLang est gratuit et open source (Apache-2.0). Aucun ne facture pour le logiciel de base.
Puis-je exécuter vLLM et SGLang localement ?
vLLM : auto-hébergé · SGLang : auto-hébergé. Les deux peuvent être utilisés sans envoyer vos données à un cloud tiers où leur configuration le permet.
vLLM vs SGLang — lequel devrais-je choisir en 2026 ?
Choisissez vLLM pour les équipes de production servant des modèles à grande échelle. Choisissez SGLang pour les équipes ayant besoin de servir des sorties structurées.
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