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。