個人覺得, 與其折騰哪個引擎比較好, 倒不如理解它們背後的運作原理跟優勢更好, 尤其是Paged Attention (vLLM) 跟 Radix Attention (SGLang)

Paged Attention能消除記憶體浪費跟支援平行採樣
Radix Attention的前綴緩存(Prefix Caching)做得比vLLM好, 首字延遲(TTFT)更低

引用一下一個大神寫的文

至於家用的話, 個人覺得SGLang跟vLLM並不會有太大分別, 因為真的需要壓榨全部性能的情況太少了 (不是沒有, 除非你喜歡折騰), 付出的時間成本跟精力不成正比

llama.cpp + GGUF 的核心优势：

• 生态最成熟，模型选择最多（HuggingFace上GGUF格式最全）
• 量化精度可控，Q2到Q8随便选
• 内存效率高，4090 24G跑Q4_K_M的27B模型能到80t/s很合理
• 加载快，适合频繁换模型
• 缺点是batch推理效率不如vLLM，高并发场景吃亏

vLLM的优势：

• 做服务端/API很好，PagedAttention显存利用率高，多并发时吞吐量碾压llama.cpp
• Continuous batching处理多请求时效率极高
• 但vLLM对GGUF支持确实很烂（llama.cpp backend实验性质），需要用AWQ/GPTQ/Marlin等格式
• 单用户日常对话，vLLM优势体现不出来

SGlang：

• 介于两者之间，RadixAttention对前缀共享场景优化好（多轮对话、system prompt长的场景）
• 对MTP（投机采样）支持比vLLM好，但生态不如vLLM成熟
• 同样需要非GGUF格式

所以你现在的情况：4090单卡自己用，llama.cpp完全够用，80t/s很好了。你换vLLM要重新下载AWQ模型（至少多占2-3G显存），还得配置API server，单用户场景提升不大。继续用llama.cpp就对了。什么时候需要同时服务多个人或者做API网关，再考虑vLLM。