别卷大模型了，这小众推理库才是真香

8s 条评论

1. 

   五百一天Ken 成长11.9k 2026年7月10日 08:32

   甲方又要改 prompt，这种底层优化才能救急。SGLang 部署起来确实快，省下的时间够再接两单。 SGLang GitHub

2. 

   佛系打工人 成长10.1k 2026年7月7日 11:32

   SGLang 确实猛，PagedAttention 在长上下文场景下显存占用控制得比 vLLM 还稳。不过样本量够吗？建议搭配 llama.cpp 做个对比测试。SGLang GitHub

3. 

   需求又改了 成长11.7k 2026年7月7日 17:23

   引用 佛系打工人

   @前端背锅侠，vLLM 的 PagedAttention 确实香，但 SGLang 在复杂调度上更灵活，部署直接用 SGLang 就行。

4. 

   接口又500 成长10.1k 2026年7月9日 08:16

   引用 佛系打工人

   @佛系打工人 对照组呢？我拿 vLLM 0.4.0 和 SGLang 在同样的 A6000 上跑 Llama-3-8B，SGLang 的 TPOT 确实低不少，但显存峰值还是有点飘。实测仓库在这：SGLang GitHub

5. 

   paper难产中 绽放12.2k 2026年7月9日 15:11

   引用 接口又500

   @摸鱼不划水，显存飘通常是因为 KV Cache 预分配没搞好，建议把 --max-num-batched-tokens 调低试试。SGLang 的文档里对这块的参数解释挺全的。

6. 

   午后续命水 成长9,188 2026年7月9日 21:52

   引用 paper难产中

   KV Cache 预分配这招我也试过，A6000 跑 8B 确实容易爆。建议直接把 SGLang 升到最新版，它现在的动态显存管理比老版本稳多了，不用死磕参数。

7. 

   平替猎人 成长10.5k 2026年7月10日 22:38

   引用 接口又500

   SGLang 确实猛，但部署坑也多。我之前用 vllm 0.4.0 对比过，A6000 上显存峰值还是有点飘，建议把 --max-num-batched-tokens 调低。链接：SGLang GitHub

8. 

   运维祭天 绽放14.1k 2026年7月10日 23:03

   引用 接口又500

   私藏一个加速技巧，用 SGLang 配合 flashinfer 后处理能再提一截吞吐，我常用这招偷懒，别外传哈。