簡單粗暴點說：

vLLM：專心搞“引擎”的性能猛獸。 它的核心武器是 PagedAttention，借鑒了操作系統里虛擬記憶體和分頁的思想，來管理那個讓人頭疼又吃記憶體的 KV Cache。效果？記憶體碎片少了，輸送量上去了，特別是在處理變長序列、多請求併發時，效率提升嘎嘎明顯。你可以把它想像成一個高度優化的 F1 賽車引擎，目標就是快，更快，在標準賽道（常規的文字生成）上把速度拉滿。

SGLang：既要“引擎”快，又要“控制”騷的程式設計範式革新者。 它不滿足於僅僅在底層引擎上做文章。它搞了個 前端語言，讓你能用更簡潔、更符合邏輯的方式去編排複雜的生成任務，比如結構化數據提取、多輪對話管理、函數調用、帶約束的生成等等。同時，它的後端引擎（比如 RadixAttention）也吸取了類似 PagedAttention 的精髓，並針對這種前端語言定義的複雜控制流做了協同優化。它更像是一輛帶智慧駕駛輔助系統（ADAS）且高度可程式設計的賽車。引擎依然強勁，但它更強調讓你輕鬆、精準地“指哪打哪”。

劃重點，看區別：

1.核心出發點不同：

• vLLM：“算力壓榨機”。出發點是極致優化推理引擎的性能和記憶體效率，解決 KV Cache 的老大難問題。一切為了輸送量和低延遲。
• SGLang：“生成控制大師”。出發點是如何更靈活、更高效地控制 LLM 的生成過程，同時保持高性能。它認為光有快引擎不夠，還得有方便的“方向盤”和“油門”。

2.提供的價值層面不同：

• vLLM：主要在 Runtime/Engine 層面發力。給的是一個高性能的“黑盒”或底層庫，你調 API 就行，但複雜的生成邏輯你還得自己在外面封裝。
• SGLang：提供的是 Language + Runtime 的組合。它不僅優化了 Runtime，還提供了一種新的、專門用於控制生成流程的“程式設計語言”或 DSL (Domain-Specific Language)，大大降低了實現複雜生成策略的門檻。很多以前需要寫一堆 Python 膠水代碼、手動管理狀態的“騷操作”，用 SGLang 可能幾行代碼就搞定，而且跑得還快。

3.解決的問題側重不同：

• vLLM：主要解決 高併發、變長序列下的推理效率 問題。特別適合那些需要大規模部署、處理海量請求的標準生成場景。
• SGLang：主要解決 複雜生成任務的程式設計複雜性 和 執行效率 問題。特別適合需要精細控制生成內容、實現高級 Agent 邏輯、做 RAG 中複雜檢索與生成協同、或者需要模型輸出嚴格遵守某種格式的場景。它的 Vision Language Model 支援也是一個亮點。

4.抽象層次不同：

• vLLM 更底層，關注 Attention 機制和記憶體管理 的優化。
• SGLang 更高層，引入了 控制流 的概念，並將其與底層優化結合。它思考的是“如何讓開發者更爽地調用 LLM 完成複雜任務”。

打個可能不太精準的比方：

• vLLM 好比給你的電腦換了個超快的 SSD 和頂級記憶體條，讀寫速度飛起，整體運行流暢度大幅提升。但你怎麼用這些檔、怎麼組織工作流程，它不管。
• SGLang 不僅給你升級了硬體（高性能引擎），還給了你一套類似 Python + 高性能庫（如 NumPy、Pandas）的工具鏈，讓你能用更高級、更方便的語言去處理數據、編排任務，並且底層也做了優化保證執行效率。

vLLM 是把 LLM 推理的底層效率練到了極致，要的是輸送量的“力大磚飛”。

SGLang 則是在底層效率優秀的基礎上開整控制邏輯，追求的是控制流的“精準制導”和開發的“得心應手”。

這倆都不是互相取代的關係，更像是 LLM 推理優化這個領域在不同維度上的探索和演進。卷性能是基礎，捲易用性、卷表達力、卷場景契合度，才是現在和未來的新戰場。

所以別光看 GitHub 星星數，關鍵看哪個更適合你的“戰場”。