vLLM или SGLang? Разрубаем гордиев узел выбора движка для LLM в 2026 году

2026: Когда inference стал дороже, чем GPT-7 API

Представьте, что вы запускаете свою fine-tuned модель Mistral-NeXt-72B на 8x H100. Каждый час работы стоит как небольшой автомобиль. И вот тут вы понимате: выбор между vLLM 0.5.3 и SGLang 0.3.1 - это не вопрос удобства, а вопрос выживания. Ошибетесь - и ваш инференс будет стоить в два раза дороже, а TPS (токенов в секунду) будет в два раза ниже.

Два года назад все было просто: взял vLLM для батчинга, и все довольны. Сегодня, в 2026, появился SGLang с его RadixArk и заявлением "мы ускоряем сложные промпты в 5 раз". Что выбрать? Давайте разбираться без маркетинговой шелухи.

Архитектурная война: PagedAttention против RadixArk

Чтобы понять, что выбрать, нужно заглянуть под капот. Не волнуйтесь, я объясню без формул.

vLLM: Ветеран, который научился новым трюкам

vLLM 0.5.x (актуально на январь 2026) - это уже не тот простой движок, что был в 2024. Его ядро - PagedAttention. Представьте оперативную память в компьютере: vLLM разбивает контекст модели на "страницы" и управляет ими как ОС. Это гениально для батчинга с разной длиной запросов.

Что нового в 0.5.x?

• Inferact - фреймворк для сложных multi-step задач. Наконец-то в vLLM появилась вменяемая работа с tool calling и цепочками вызовов.
• Поддержка квантования AWQ 3.0 и GPTQ 2.0 из коробки. Можете загружать 70B модель на одну карту 24GB.
• Улучшенная continuous batching с приоритизацией запросов. Критично для продакшена.

SGLang: Новый игрок, который переписал правила

SGLang 0.3.1 появился не просто так. Его создатели смотрели на vLLM и говорили: "Это неоптимально для реальных задач 2026 года". Их ключевое изобретение - RadixArk (Radix Attention with Reusable KV cache).

Простыми словами: SGLang кеширует не просто токены, а целые шаблоны выполнения промпта. Если у вас есть промпт вида "Проанализируй этот JSON и верни ответ в формате...", SGLang запоминает структуру этого промпта и не вычисляет ее заново для каждого запроса.

Что это дает на практике?

• Ускорение до 5x для сложных промптов с branching (if-else, switch).
• Нативная поддержка JSON mode, regex-guided generation и tool calling без костылей.
• Экономия памяти за счет повторного использования KV-кеша для одинаковых частей промптов.

Цифры не врут: тесты производительности в 2026

Я протестировал оба движка на конфигурации: 2x H100, Llama 3.3 70B, квантование AWQ 3.0. Вот что получилось:

Видите тренд? Чем сложнее промпт, тем больше преимущество SGLang. Для простого чата vLLM все еще держит марку (спасибо оптимизациям PagedAttention под батчинг).

Практический гид: какой движок и когда выбирать

1Выбирайте vLLM 0.5.x если...

• У вас простой чат-интерфейс или Q&A система. PagedAttention идеально подходит для батчинга тысяч простых запросов.
• Вам нужна максимальная стабильность. vLLM проверен годами, у него огромное комьюнити.
• Вы работаете с очень длинным контекстом (1M+ токенов). У vLLM здесь все еще нет равных.
• Вам критична интеграция с существующими системами (Kubernetes, Triton). vLLM имеет больше готовых решений.

Для таких задач посмотрите также наш обзор фреймворков для локального запуска LLM, где сравниваем vLLM с другими вариантами.

2Выбирайте SGLang 0.3.x если...

• Вы строите agent-системы с tool calling. RadixArk создан именно для этого.
• У вас сложные промпты с JSON output, regex, branching logic. Здесь SGLang вне конкуренции.
• Вам нужна максимальная производительность на сложных задачах и вы готовы к менее зрелой экосистеме.
• Вы работаете с few-shot prompting, где примеры повторяются между запросами. Кеширование RadixArk сэкономит вам кучу денег.

Если вам нужны модели с хорошим tool calling для таких задач, изучите обзор лучших LLM с поддержкой Tool Calling.

3А что на гибридные сценарии?

В 2026 появилась интересная практика: запускать оба движка в одном кластере. Простые запросы (чат) идут в vLLM, сложные (агенты, JSON) - в SGLang. Для маршрутизации используют простой классификатор на основе анализа промпта.

# Псевдокод маршрутизатора 2026 года
def route_llm_request(prompt):
    if is_simple_chat(prompt):
        return "vllm-pool"
    elif has_json_schema(prompt) or has_tool_calls(prompt):
        return "sglang-pool"
    else:
        return "vllm-pool"  # fallback

Ошибки, которые все совершают в 2026 (и как их избежать)

Что будет в 2027? Мой прогноз

Я вижу три тренда:

1. Конвергенция архитектур. vLLM уже добавил Inferact. SGLang улучшает батчинг. К 2027 может появиться "гибридный" движок, который возьмет лучшее от обоих.
2. Специализированные движки для конкретных задач: отдельно для агентов, отдельно для RAG, отдельно для long-context.
3. Аппаратная оптимизация под новые чипы (не только NVIDIA). Движки будут заточены под специфические инструкции Cerebras, Groq и других.

Мой совет на 2026: не закладывайтесь на один движок навсегда. Спроектируйте систему так, чтобы можно было относительно легко менять inference-движок. Потому что через год появится что-то новое, что сделает и vLLM, и SGLang устаревшими.

Для полной картины инструментов 2025-2026 года изучите также гид по лучшим open-source инструментам для работы с LLM.