SGLang と vLLM の比較
どちらもモデルサービングに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。
基本情報の比較
| 基本情報の比較 | SGLang | vLLM |
|---|---|---|
| ライセンス | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| 言語 | Python | Python, CUDA |
| 提供形態 | セルフホスト | セルフホスト / ローカル実行 |
| 成熟度 | 安定 | 安定 |
| スター | 31.9k | 89.1k |
| 直近7日間のスター増加数 | +10 ★ | +23 ★ |
| フォーク | 7.9k | 20.7k |
| オープンIssue | 4.9k | 6.7k |
| 最終コミット | 2026年8月15日 | 2026年8月15日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
SGLang
プレフィックスキャッシュは、長く同一のシステムプロンプトを多数の呼び出しが共有するエージェント用途でこそ効きます。レスポンスをスキーマに一致させる制約付きデコーディングにも強みがあります。この領域の主な比較対象はvLLMです。自分のトラフィック特性で双方を計測することを勧めます。
詳細を見る →vLLM
PagedAttentionと継続バッチングにより、素朴な実装よりはるかに多くの同時リクエストを1枚のGPUで捌けます。エージェントは呼び出し回数が多くなりがちなため、この差が効いてきます。OpenAI互換エンドポイントを備えており、多くのエージェントフレームワークはベースURLの変更だけで接続できます。一方でGPUメモリの見積もりやモデルのロード時間など、運用面の作業は相応に発生します。
詳細を見る →できること
SGLang
- 共通プロンプトの再利用 — RadixAttentionによるプレフィックスキャッシュが同一の先頭トークン列のKVを保持するため、長いシステムプロンプトを共有する呼び出しの再計算を省けます。
- スキーマに沿った出力の強制 — 制約付きデコーディングにより、ツール呼び出しのJSONなど決まった形式に一致する応答を生成できます。
- NVIDIA以外の環境でも動かす — PyPIのsglangを導入して推論サーバを立てられます。NVIDIA GPU（GB200/B300/H100/A100など）のほか、AMD MI355/MI300、Intel Xeon CPU、Google TPU、Ascend NPUに対応します。
- OpenAI SDKからそのまま呼ぶ — OpenAI APIと互換性があり、Hugging Faceのモデルも大半をそのまま読み込めるため、既存のOpenAI SDK向けコードを書き換えずに接続できます。
- RLのロールアウト基盤として使う — 強化学習との連携を標準で備え、AReaL、Miles、slime、Tunix、verlといったポストトレーニングのフレームワークからロールアウト用の推論バックエンドとして利用されています。
vLLM
- GPU1枚あたりの同時処理数 — PagedAttentionと継続バッチングにより、素朴な逐次処理よりはるかに多くのリクエストを1枚のGPUで同時に捌けます。
- 既存クライアントをそのまま接続 — OpenAI互換のAPIサーバを備えるため、多くのエージェントフレームワークはベースURLの変更だけで接続先を切り替えられます。Anthropic Messages APIとgRPCにも対応します。
- 手持ちのハードウェアで動かす — uv pip install vllmで導入でき、NVIDIA・AMD・IntelのGPUに加えてx86/ARM/PowerPCのCPUでも動作します。Google TPU、Intel Gaudi、Huawei Ascend、Apple Siliconなどはハードウェアプラグインとして提供されます。
- 量子化してカードに載せる — FP8、MXFP8/MXFP4、NVFP4、INT8、INT4、GPTQ/AWQ、GGUF、compressed-tensorsといった量子化形式のまま配信できるため、扱えるモデルの上限がカードのメモリ容量だけで決まるわけではありません。
- 出力形式の固定とツール呼び出し — 構造化出力の生成にはxgrammarとguidanceを利用でき、ツール呼び出しや推論過程を切り出すパーサも同梱されています。