SGLang、Ollama 和 vLLM 三款主流大模型工具的详细对比，结合性能、适用场景、硬件需求等核心维度，基于 2025 年最新行业数据整理：

核心维度对比总览

⚙️一、深度解析各工具特性

1.SGLang：企业级性能王者

• 技术突破RadixAttention：通过基数树自动复用共享前缀的 KV 缓存，减少重复计算，长上下文吞吐量达 158k tokens/s（vLLM 的 5 倍）。PD 分离架构：Prefill（计算）与 Decode（生成）分集群处理，降低 60% 延迟。
• 典型场景金融风控实时分析、法律合同结构化解析（JSON 生成提速 10 倍）。千亿级模型分布式推理（如 DeepSeek-R1）。
• 局限仅支持 Linux，配置复杂，无图形界面。

2.Ollama：个人开发者首选

• 易用性设计跨平台一键安装（Win/Mac/Linux），内置 1700+ 预量化模型（如 DeepSeek 7B 仅需 4.2GB 显存）。支持 REST API 和交互式命令行，5 分钟完成部署。
• 性能权衡单次响应快（Qwen-7B 平均 3 秒），但并发能力弱（vLLM 吞吐的 1/24）。量化模型精度损失 5%~15%，生成质量略低于原始模型。
• 适用边界边缘设备（树莓派）、低配笔记本（16GB 内存运行 7B 模型）。

3.vLLM：高并发场景标杆

• 核心技术PagedAttention：动态管理 KV 缓存，显存浪费 <4%，支持 10 万 Token 长文本。Continuous Batching：动态合并请求，千级并发下吞吐提升 24 倍。
• 企业适配原生 OpenAI 兼容 API，无缝集成现有业务系统。支持 GPTQ/AWQ 量化，70B 模型显存占用降至 35GB。
• 缺陷仅限 Linux 环境，多 GPU 部署需技术调优。

二、场景化选型指南

✅优先选 SGLang 的场景

• 企业级高并发服务：如金融实时风控、法律文档批处理（RadixAttention 优化长上下文）。
• 结构化输出需求：JSON/API 响应生成（提速 10 倍）。
• 硬件条件：拥有 A100/H100 集群，追求极致吞吐。

✅优先选 Ollama 的场景

• 个人/教育用途：学生实验、快速原型验证（Mac/Win 即开即用）。
• 边缘设备部署：树莓派工业质检、车载语音助手（4-bit 量化后 7B 模型仅需 4GB 内存）。
• 隐私敏感数据：医疗/金融本地化推理，避免云端传输。

✅优先选 vLLM 的场景

• 在线 API 服务：智能客服、内容生成平台（千级 QPS 支持）。
• 多 GPU 分布式训练：需扩展至百卡集群的大模型推理。
• 精度敏感任务：避免量化损失，保留原始模型能力。

三、总结提议

趋势提示：

SGLang 正适配昇腾 910B，国产硬件性能提升 40%；Ollama 计划支持 MoE 架构稀疏推理，降低 70B+ 模型门槛。
工具地址：SGLang：
github.com/sgl-project/sglangOllama：ollama.comvLLM：vllm.ai