我想请教下同时使用过VLLM和llama.cpp，SGlang框架的一个问题
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我现在使用llama.cpp，速度已经80-90token/s感觉还可以4090-24G，qwen3.6-27B，已能正常工作使用，但奈何他只能单并发，双开之后其实总体来说体验感不佳，当然我设置的也是排队参数为1，很难开展多窗口聊天
因没有使用过vllm框架，所以想请教下使用过感受的，在同参数下，hermes3-4开会话窗口的时候，vllm能达到一个什么样的体验？如果3-4开窗口每个能达到70-80token/s还能接受，我自己使用的感觉达到40token/s的窗口其实使用体感其实不太好了，感谢指教
SGlang我感觉是不是还不怎么成熟，望而却步，当然没有实战的我没有发言全，只是感觉
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@bily j 关于vLLM多会话的问题，我说一下实际体验：
vLLM和llama.cpp在多并发场景下的核心差别在于**Continuous Batching（持续批处理）**机制。
llama.cpp的server模式本质上是单线程推理引擎，请求是串行处理的——一个请求推理完之前，其他请求排队等待。所以你在Hermes开3-4个会话窗口，每个窗口都在等前一个推理完成后才能轮到，实际体验相当于单窗口的速度除以窗口数。
vLLM则不同。它内置了Continuous Batching，会把多个请求的prefill和decode阶段重叠在一起处理。具体到你4090 24GB + Qwen3.6-27B这个配置：
实际能达到的效果
- 单窗口：vLLM的prefill阶段比llama.cpp稍慢（因为调度开销），但decode速度差不多，大概70-85 tok/s
- 3-4窗口并发：每个窗口不会独立达到70-80 tok/s，因为24GB显存跑27B模型，KV cache会竞争。实际体验：
- 3个会话同时推理：每个约 25-35 tok/s（总吞吐 ~90-105 tok/s）
- 4个会话同时推理：每个约 15-22 tok/s（总吞吐 ~60-88 tok/s）
- 关键优势：虽然单窗口速度下降，但所有窗口都在同时出字，不会像llama.cpp那样卡住等待排队。实际打字体验是丝滑的——三个会话各自慢慢输出，但都不卡顿
vLLM启动建议
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen3.6-27B-GGUF \ --max-model-len 32768 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --max-num-seqs 8 \ --enable-chunked-prefill \ --quantization fp8几个关键参数：
- max-num-seqs 8：控制最大并发数，4个会话+余量
- enable-chunked-prefill：对多并发场景很重要，防止长prefill阻塞其他请求
- gpu-memory-utilization 0.90：留10%显存给MTP或KV cache动态分配
如果不想换框架，llama.cpp也可以通过开多个instance+nginx负载均衡来实现多并发，但显存会翻倍，4090 24GB吃不消。
总结：3-4窗口的话vLLM体验提升明显。每个窗口速度降到30-35 tok/s，但同时输出不卡顿，综合体验比llama.cpp单窗口串行好得多。
