2026年，本地部署大模型已經成為開發者、研究人員同企業嘅剛需。推理框架嘅選擇直接決定相同硬件下嘅性能差異可達2-6倍。近期多篇技術深度評測對主流框架做咗系統性比較，本文綜合權威測試數據同實際部署經驗，對vLLM、SGLang、llama.cpp、MLX、Ollama五大框架作全面解析，重點比較佢哋嘅基本原理、優缺點、適用範圍，並以表格形式呈現直觀對比。

一、五大框架核心原理概述

1. vLLM —— PagedAttention（分頁注意力）+ 持續批處理嘅生產級引擎

vLLM 係目前生產環境中使用最廣嘅本地/雲端推理框架。佢最大嘅創新係PagedAttention機制，呢個思想直接借鑒咗操作系統虛擬記憶體嘅分頁管理。

傳統 Transformer 喺推理時，KV Cache（鍵值緩存）會佔用大量顯存，而且所有請求必須等當前批次全部完成先開始下一個批次，導致顯存浪費嚴重（利用率通常只有60-80%）同吞吐量成為瓶頸。vLLM 將 KV Cache 切割成固定大小嘅「頁」（pages，通常512-2048 tokens），好似操作系統管理記憶體咁動態分配同回收。咁樣，即使唔同請求嘅序列長度差異好大，都可以高效復用顯存，顯存利用率可提升到95%以上。

同時，vLLM 引入Continuous Batching（持續批處理）：當一個請求完成時，即刻將新請求插入執行隊列，唔使等成個批次結束。呢個機制大幅提高 GPU 利用率，尤其喺高併發 API 服務場景上優勢明顯。

vLLM 支援 NVIDIA、AMD、Google TPU、Intel Gaudi 等多種後端，生態成熟，集成簡單。

開源倉庫：https://github.com/vllm-project/vllm

2. SGLang —— 以 RadixAttention（基數樹注意力緩存）為核心嘅智能體框架

SGLang 由部分 vLLM 原班人馬開發，係專為複雜交互場景設計嘅下一代推理框架。佢嘅核心創新係RadixAttention（基數樹注意力緩存）。

傳統框架喺請求結束後通常會即刻丟棄 KV Cache，而 SGLang 使用樹狀數據結構（Radix Tree）將所有歷史請求嘅前綴緩存持久化存儲。當新請求到來時，系統會智能查找最長匹配前綴，直接復用已計算嘅 KV Cache，只計算新增部分。呢種做法喺 RAG（檢索增強生成）、多輪對話、AI Agent 等場景中特別有效。

例如，喺企業知識庫問答中，多用戶查詢同一份文件嘅唔同段落時，SGLang 可以大幅減少重複計算。官方測試顯示，喺高前綴命中率場景下，SGLang 相比 vLLM 可實現 3-6.4 倍嘅加速。此外，SGLang 喺結構化輸出（JSON 模式）同多代理協同方面亦做咗深度優化。

開源倉庫：https://github.com/sgl-project/sglang

3. llama.cpp —— 極致輕量同跨平台嘅 GGUF 原生引擎

llama.cpp 係由 Georgi Gerganov 單人主導開發嘅經典項目，被譽為「本地大模型嘅瑞士軍刀」。佢嘅核心設計理念係極致簡潔同可移植性。

佢用純 C/C++ 實現，幾乎零外部依賴，支援由 2-bit 到 FP16 嘅豐富量化方案。模型以 GGUF 格式存儲，通過 mmap（內存映射）技術實現極快嘅模型加載——即使係 70B 模型都可以喺幾秒內加載完成。佢唔依賴 CUDA、Metal 等特定框架，因此能夠喺由樹莓派、手機到伺服器嘅幾乎所有設備上運行。

llama.cpp 專注於單用戶、高效單流推理，喺資源受限環境下表現非常突出，但高併發能力相對較弱。

開源倉庫：