| SGLang v0.4 |
零开销批处理提升1.1倍吞吐量，缓存感知负载均衡提升1.9倍，结构化输出提速10倍 |
需一定技术基础，但提供完整API和示例 |
企业级推理服务、高并发场景、需要结构化输出的应用 |
推荐A100/H100，支持多GPU部署 |
全面支持主流大模型，特别优化DeepSeek等模型 |
Docker、Python包 |
Linux |
| Ollama |
继承 llama.cpp 的高效推理能力，提供便捷的模型管理和运行机制，并发处理能力相对有限 |
简单安装，易于使用，跨平台支持，广泛的模型适配，支持 REST API |
个人开发者创意验证、辅助学习、日常问答、创意写作等轻量级应用场景 |
与 llama.cpp 相同，但提供更简便的资源管理，内存占用少 |
模型库丰富，涵盖 1700 多款，支持一键下载安装 |
独立应用程序、Docker、REST API |
Windows、macOS、Linux |
| VLLM |
借助 PagedAttention 和 Continuous Batching 技术，多 GPU 环境下性能优异，充分利用多核CPU和GPU资源 |
需要一定技术基础，配置相对复杂 |
大规模在线推理服务、高并发场景 |
要求 NVIDIA GPU，推荐 A100/H100，相对ollama显存占用更大 |
支持主流 Hugging Face 模型 |
Python包、OpenAI兼容API、Docker |
仅支持 Linux |
| LLaMA.cpp |
多级量化支持，跨平台优化，高效推理 |
命令行界面直观，提供多语言绑定 |
边缘设备部署、移动端应用、本地服务 |
CPU/GPU 均可，针对各类硬件优化 |
GGUF格式模型，广泛兼容性 |
命令行工具、API服务器、多语言绑定 |
全平台支持 |
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