AI open-source · Server di inferenza

vLLM vs SGLang

vLLM vs SGLang a confronto per il 2026 — caratteristiche, licenza, facilità d'uso, prestazioni e quale scegliere. Servizio ad alta capacità per la produzione vs Servizio veloce con output strutturati.

Aggiornato regolarmente · curato da olud.ai

Scegli vLLM per i team di produzione che servono modelli su larga scala. Scegli SGLang per i team che necessitano di un servizio con output strutturati.

vLLM vs SGLang a colpo d'occhio

Spec	vLLM	SGLang
Categoria	Server di inferenza	Server di inferenza
Tipo	Server di inferenza	Server di inferenza
Licenza	Apache-2.0	Apache-2.0
Esegue localmente	Auto-ospitato	Auto-ospitato
Lingua principale	Python	Python
Facilità d'uso	Avanzato	Avanzato
Migliore per	team di produzione che servono modelli su larga scala	team che necessitano di servizio a output strutturato
Stelle GitHub	86.8k	30.6k

Confronto delle caratteristiche

Caratteristica	vLLM	SGLang
API compatibile con OpenAI	✓	✓
Batching continuo	✓	✓
Quantizzazione	✓	✓
Multi-GPU	✓	✓
Output strutturato	✓	✓
Docker	✓	✓

Come si comportano vLLM e SGLang

🤝 Troppo vicino per decidere — vLLM e SGLang atterrare in un attimo (4.3 vs 4.2 / 5). Scegli in base all'idoneità, non al punteggio.

Criterio	vLLM	SGLang
Popolarità	4.5	4.0
Manutenzione	5.0	5.0
Facilità d'uso	2.5	2.5
Privacy	4.5	4.5
Libertà di licenza	5.0	5.0

I punteggi sono calcolati automaticamente da segnali pubblici — stelle GitHub (popolarità), attività recente dei commit (manutenzione), tipo di licenza (libertà), design locale-prima (privacy) e complessità di onboarding (facilità d'uso). Indicativo, non un verdetto.

Cosa è ciascuno

vLLM

Server di inferenza · Apache-2.0

vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alta capacità che utilizza PagedAttention per massimizzare l'utilizzo della GPU, la scelta predefinita per servire modelli open a grande scala.

Massima capacità di throughput tramite PagedAttention
Server compatibile con OpenAI, ampio supporto per modelli
Lo standard de facto per il servizio in produzione

Vedi la pagina di vLLM →

SGLang

Server di inferenza · Apache-2.0

SGLang è un framework di servizio veloce per LLM e modelli linguaggio-visione, con RadixAttention e forte supporto per generazione strutturata e programmatica.

Molto veloce con caching RadixAttention
Generazione strutturata / programmatica di prima classe
Forte supporto per modelli linguaggio-visione

Vedi la pagina di SGLang →

Differenze chiave

vLLM è un server di inferenza, mentre SGLang è un server di inferenza. In breve, vLLM è adatto ai team di produzione che servono modelli su larga scala, e SGLang è adatto ai team che necessitano di un servizio con output strutturati.

Quale dovresti scegliere?

Scegli vLLM per i team di produzione che servono modelli su larga scala. Scegli SGLang per i team che necessitano di un servizio con output strutturati.

Raramente c'è un vincitore — molte configurazioni utilizzano entrambi. La scelta giusta dipende dall'hardware, dalle competenze del tuo team e se dai valore alla semplicità o al controllo.

Domande frequenti

È più facile usare vLLM o SGLang?

Entrambi si trovano a un livello simile (Avanzato). La tua scelta dovrebbe dipendere dall'adattamento piuttosto che dalla difficoltà.

vLLM e SGLang sono gratuiti?

vLLM è gratuito e open source (Apache-2.0), e SGLang è gratuito e open source (Apache-2.0). Nessuno addebita per il software di base.

Posso eseguire vLLM e SGLang localmente?

vLLM: self-hosted · SGLang: self-hosted. Entrambi possono essere utilizzati senza inviare i tuoi dati a un cloud di terze parti dove la loro configurazione lo consente.

vLLM vs SGLang — quale dovrei scegliere nel 2026?

Scegli vLLM per i team di produzione che servono modelli su larga scala. Scegli SGLang per i team che necessitano di un servizio con output strutturati.

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