- vLLM es la opción predeterminada más segurasoporte más amplio de modelos y hardware, ecosistema más grande y menor fricción en la implementación.
- Elija SGLang cuando su tráfico reutiliza con frecuencia prefijos de indicaciones (agentes, chat multivuelta, indicaciones del sistema extensas) o genera grandes volúmenes de salida estructurada en formato JSON: allí RadixAttention y la decodificación por saltos ofrecen ventajas claras.
- La brecha de rendimiento depende de la carga de trabajo y se reduce con cada nueva versión. Ambos admiten la API de OpenAI, por lo que compararlos mediante pruebas con su tráfico real resulta económico.
- Ninguno se ejecuta nativamente en Windows ni en macOS: use Linux (o WSL2), o una herramienta de escritorio como Ollama/LM Studio para uso local.
vLLM y SGLang son los dos motores de código abierto líderes para servir modelos de lenguaje grande en sus propias GPU, y para la mayoría de los equipos vLLM es la opción predeterminada más segura: más modelos, más backends de hardware y un ecosistema más amplio. Elija SGLang cuando su tráfico esté dominado por prefijos de indicaciones compartidos —agentes, chat multivuelta, indicaciones del sistema intensivas— o por salida estructurada en formato JSON, donde su caché RadixAttention y su decodificación basada en gramáticas le otorgan una ventaja real. Ambos exponen una API compatible con OpenAI, por lo que cambiar de uno a otro posteriormente cuesta casi nada.
Esta guía los compara tal como usted realmente los elegiría: qué optimiza cada proyecto, cómo difieren RadixAttention y PagedAttention en la práctica, dónde destaca cada uno en rendimiento y latencia, y una recomendación clara según la carga de trabajo.
Qué optimiza cada proyecto
vLLM nació en la Universidad de California en Berkeley en 2023 como la implementación de referencia del artículo sobre PagedAttention y desde entonces se ha convertido en el estándar de facto para motores de servicio abiertos; actualmente es un proyecto de la PyTorch Foundation. Sus prioridades son amplitud y solidez: ejecutar prácticamente cualquier modelo de pesos abiertos en prácticamente cualquier acelerador —CUDA de NVIDIA, ROCm de AMD, hardware de Intel, TPUs de Google, Neuron de AWS e incluso CPU x86— con un alto rendimiento listo para usar. Las nuevas familias de modelos suelen obtener soporte para vLLM el mismo día o poco después de su lanzamiento.
SGLang proviene del equipo LMSYS detrás de Chatbot Arena. Está optimizado para dos aspectos específicos: reutilización de la caché KV (RadixAttention) y generación estructurada rápida. El nombre es una abreviatura de Structured Generation Language (lenguaje de generación estructurada); originalmente se lanzó con un DSL en Python para encadenar y ramificar llamadas a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), pero el entorno de ejecución para inferencia es lo que la mayoría de los usuarios despliegan hoy en día. Cuenta con sólidas credenciales en producción: fue uno de los motores DeepSeek recomendados en el lanzamiento de la versión 3, y es conocido por sus agresivas optimizaciones multi-GPU (desagregación entre prellenado y decodificación, paralelismo masivo de expertos para modelos MoE).
RadixAttention frente a PagedAttention, explicado en términos sencillos
Las dos técnicas destacadas resuelven problemas distintos, y sus nombres sugieren erróneamente una alternativa excluyente.
PagedAttention (vLLM) gestiona la memoria. Almacena la caché KV en bloques de tamaño fijo, como hace un sistema operativo al paginar la memoria virtual, en lugar de reservar un único bloque contiguo grande por solicitud. Esto elimina casi por completo la fragmentación, permitiendo alojar muchas más secuencias simultáneas en la misma VRAM; además, lotes más grandes significan mayor rendimiento. Se trata de ajustar más contenido.
RadixAttention (SGLang) reutiliza la memoria. Organiza la caché KV como un árbol de radix indexado por secuencias de tokens. Cuando llega una nueva solicitud, el motor recorre el árbol, encuentra el prefijo coincidente más largo y omite su recomputación. Los mensajes del sistema, ejemplos con pocos ejemplos (few-shot), historial de conversación y áreas de trabajo provisionales (scratchpads) de agentes que se repiten entre solicitudes se calculan una sola vez durante el prellenado y se reutilizan. Se trata de computar menos.
En 2026, ambos motores han convergido más de lo que sugiere su denominación: vLLM incorpora ahora una caché automática de prefijos (activada de forma predeterminada en versiones recientes), y SGLang también aplica paginación a su memoria. La diferencia práctica restante es que SGLang fue diseñado desde el primer día pensando en la reutilización: su planificador es consciente de la caché y ordena y enruta las solicitudes para maximizar la tasa de aciertos. Regla general: cuanto mayor sea la proporción de su solicitud típica que se repita entre solicitudes, más ventaja ofrecerá el diseño de SGLang.
En cualquier caso, la caché KV compite con los pesos del modelo por la misma memoria de GPU, y la capacidad de concurrencia es precisamente lo que un motor de inferencia le proporciona. Utilice la Calculadora de VRAM calculadora de memoria de caché KV
Rendimiento y latencia: dónde destaca cada uno
| Carga de trabajo | Normalmente más rápido | Por qué |
|---|---|---|
| Conversaciones multiturno, bucles de agentes, mensajes del sistema compartidos extensos | SGLang | RadixAttention omite el prellenado repetido de prefijos comunes, reduciendo el tiempo hasta el primer token y liberando recursos computacionales |
| Solicitudes únicas con poca superposición (documentos únicos, resúmenes por lotes) | Aproximadamente equivalente | Ambos usan procesamiento por lotes continuo y prellenado por fragmentos; rara vez se activa la reutilización de caché |
| JSON de alto volumen o salidas restringidas | SGLang | La decodificación con salto hacia adelante emite tokens impuestos por la gramática sin necesidad de una pasada hacia adelante del modelo |
| Zoológico diverso de modelos, cuantizaciones exóticas, hardware distinto de NVIDIA | vLLM | Una cobertura más amplia de backends y formatos significa menos rutas alternativas no optimizadas |
Trate cualquier cifra específica de rendimiento que encuentre en línea como vinculada a la versión correspondiente. Ambos proyectos lanzan optimizaciones de forma continua, y cada uno ha publicado comparativas donde supera al otro. La respuesta honesta es que, con tráfico favorable a la caché, SGLang suele liderar; con tráfico sin caché previa, ambos están muy cerca; y la única comparativa que realmente importa es la suya propia: ambos incluyen herramientas de pruebas de carga (la herramienta de vLLM vllm bench serve, y la de SGLang python -m sglang.bench_serving) que reproducen flujos de solicitudes realistas.
Salida estructurada y restringida
Ambos motores pueden forzar la salida para que coincida con un esquema JSON, una expresión regular o una gramática, expuestas mediante el parámetro compatible con OpenAI response_format y extensiones específicas del motor.
SGLang fue pionero en esta vía rápida: compila las restricciones en una máquina de estados finitos comprimida y emplea decodificación con salto hacia adelante — cuando la gramática hace determinísticos los siguientes varios tokens (llaves, comillas, nombres de claves fijos), los anexa directamente sin ejecutar el modelo para cada uno. En canalizaciones de extracción que generan JSON con muchos tokens, esto supone una mejora notable de velocidad.
vLLM admite esta misma categoría de restricciones mediante backends de gramática integrables (xgrammar, guidance, outlines), y, dado que ambos proyectos adoptaron xgrammar como backend predeterminado, la brecha se ha reducido considerablemente. Veredicto: ambos están listos para producción; SGLang conserva una ventaja en cargas de trabajo altamente estructuradas y de alto volumen.
Ecosistema, soporte de hardware y fricción en la implementación
| vLLM | SGLang | |
|---|---|---|
| Origen | Universidad de California en Berkeley; proyecto de la PyTorch Foundation | LMSYS (equipo de Chatbot Arena) |
| Hardware | NVIDIA, AMD ROCm, Intel, Google TPU, AWS Neuron, CPU x86 | Soporte de primera clase para NVIDIA, soporte para AMD ROCm; otros menos maduros |
| Cobertura de modelos | La más amplia de cualquier motor, incluidas muchas arquitecturas multimodales y especializadas | Todas las familias principales (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, GPT-OSS…), cola más corta |
| Cuantización | FP8, AWQ, GPTQ, INT8, bitsandbytes, entre otros | FP8, AWQ, GPTQ; lista más limitada |
| API | Compatible con OpenAI, puerto predeterminado 8000 | Compatible con OpenAI, puerto predeterminado 30000 |
| Imagen Docker | vllm/vllm-openai | lmsysorg/sglang |
Comenzar es tan sencillo como una sola línea para cada uno en una máquina Linux con CUDA:
pip install vllm entonces vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct — expone una API compatible con OpenAI en el puerto 8000.
pip install "sglang[all]" entonces python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct — misma forma de API en el puerto 30000.
El paralelismo de tensores multi-GPU es --tensor-parallel-size 2 en vLLM y --tp 2 en SGLang. Ambos cargan los pesos directamente desde Hugging Face. Para elegir la tarjeta adecuada, consulte la guía sobre la mejoras GPUs para modelos de lenguaje local y revise los requisitos específicos de cada modelo en la Base de datos de modelos.
Dónde difieren en fricción: la documentación de vLLM, sus herramientas para Kubernetes y las respuestas de la comunidad son simplemente más numerosas; es más probable que los errores poco comunes ya tengan una solución publicada en un issue de GitHub. Las instalaciones de SGLang a veces son más exigentes con ciertas combinaciones de versiones de CUDA y PyTorch; la imagen oficial de Docker constituye la ruta de menor fricción.
Soporte de plataformas
Linux
La única plataforma de primera categoría compatible con ambos. Las GPU de NVIDIA con un controlador reciente compatible con CUDA son la opción principal; ROCm de AMD funciona en ambos entornos con las tarjetas compatibles. Utilice las imágenes oficiales de Docker para minimizar los problemas relacionados con versiones.
Windows
Ningún motor admite Windows de forma nativa. Ambos pueden ejecutarse bajo WSL2 con el controlador CUDA de NVIDIA para WSL, y esta configuración es perfectamente válida para desarrollo. Para producción, use un host Linux real. Si simplemente desea ejecutar un modelo localmente en un escritorio Windows —y no exponer un punto final de servicio—, Ollama es la herramienta más sencilla.
macOS
Ninguno de los dos proyectos ofrece servicio con GPU en Apple Silicon. vLLM puede compilarse desde el código fuente para inferencia exclusivamente en CPU en macOS, pero esto es una comodidad para desarrollo, no un objetivo de despliegue; SGLang no tiene soporte para macOS en absoluto. Para inferencia local en Mac, use Ollama o LM Studio, que aprovechan la aceleración de GPU mediante Metal de Apple.
Qué elegir según la carga de trabajo
- Chatbots, asistentes, frameworks de agentes — indicaciones del sistema largas, herramientas, historial multi-turno: SGLang. Este es exactamente el tipo de tráfico para el que se diseñó RadixAttention.
- Extracción estructurada a gran volumen — clasificación/extracción a JSON a escala: SGLang, para decodificación con salto adelantado.
- Procesamiento por lotes de documentos únicos — resúmenes, pipelines relacionados con incrustaciones (embeddings) con poca superposición entre indicaciones: vLLM; la reutilización de caché no aporta beneficios aquí, y las herramientas de vLLM son más completas.
- Muchos modelos distintos o hardware no basado en NVIDIA — AMD, Intel, TPU, Inferentia, checkpoints cuantizados exóticos: vLLM, sin discusión posible en cuanto a cobertura.
- No está seguro: empiece con vLLM y luego realice pruebas A/B con SGLang usando sus registros reales de solicitudes. La API compartida compatible con OpenAI reduce el cambio a una simple modificación de la URL base.
Y antes de comprometerse con cualquiera de los dos, verifique razonablemente si el alojamiento propio resulta más rentable que llamar directamente a una API según su volumen —la calculadora de punto de equilibrio entre autohospedaje y API realiza ese cálculo por modelo y carga de solicitudes.
Preguntas frecuentes
¿Es SGLang más rápido que vLLM?
En cargas de trabajo con un alto grado de reutilización de prefijos o salida estructurada, normalmente sí —a veces de forma sustancial. En indicaciones únicas sin caché previo («cold-cache»), ambos motores ofrecen resultados similares, y los resultados pueden variar entre versiones. Realice pruebas comparativas con su propio patrón de tráfico, en lugar de confiar en cualquier cifra publicada aislada.
¿Puedo usar el SDK de Python de OpenAI con ambos?
Sí. Ambos exponen un punto final compatible con la API de OpenAI /v1/chat/completions de modo que apuntar el SDK oficial de OpenAI a base_url la dirección http://localhost:8000/v1 (vLLM) o http://localhost:30000/v1 (SGLang) funciona con cualquier clave API ficticia. Esto es lo que hace que las pruebas A/B sean prácticamente gratuitas.
¿No dispone vLLM también de almacenamiento en caché de prefijos?
Sí, lo tiene: el almacenamiento en caché automático de prefijos está activado de forma predeterminada en versiones recientes y reutiliza bloques KV cuyo contenido hash coincida. El árbol de prefijos (radix tree) de SGLang realiza coincidencias con mayor granularidad y su planificador ordena activamente las solicitudes para maximizar la tasa de aciertos en caché, razón por la cual SGLang sigue liderando en tráfico intensivo en caché.
¿Qué motor admite más modelos?
Claramente vLLM: su lista de arquitecturas compatibles es la más extensa entre todos los motores abiertos, especialmente para modelos multimodales y especializados. SGLang cubre todas las principales familias de modelos de código abierto y suele ofrecer soporte desde el primer día para los lanzamientos estrella (sus optimizaciones para DeepSeek son particularmente destacadas), pero la cola larga de modelos corresponde inequívocamente a vLLM. Consulte los requisitos específicos de cada modelo en la Guía de requisitos de VRAM.
¿Dónde encajan Ollama y llama.cpp?
En una categoría distinta. Ollama y LM Studio son herramientas locales orientadas al usuario individual, optimizadas para la comodidad en entornos de escritorio, incluidos los Mac; SGLang y vLLM son motores de servidor de alta concurrencia optimizados para el rendimiento en GPU ante múltiples solicitudes simultáneas. Si atiende a un solo usuario, use Ollama; si atiende a una aplicación, use uno de estos dos motores.
