SGLang 是一个专为大语言模型（LLM）和多模态模型设计的高性能推理服务框架，由开源社区推动发展。它旨在为从单显卡到大规模分布式集群的各种部署场景提供低延迟、高吞吐的推理能力，是当前备受关注的 AI 推理引擎之一。

🚀 最新动态（2026年）

• PyPI 最新版本 v0.5.17：持续迭代，性能与稳定性不断提升
• 多模态支持增强：支持图像、视频等多模态模型的推理服务
• 硬件生态扩展：支持 CUDA、ROCm、XPU、CPU 等多种硬件平台
• 生产级推理：广泛用于实时对话、Agent、代码生成等高并发场景

⚡ 核心功能

• 高性能推理：低延迟、高吞吐，优化的 KV Cache 管理与调度策略
• 多模态支持：支持 LLM 与多模态模型（图像、视频等）的统一推理
• 灵活前端语言：提供直观的编程接口，支持链式生成调用、高级提示、控制流与并行
• 生产级服务：支持 OpenAI 兼容 API、结构化输出、批处理等
• 广泛模型支持：兼容主流开源模型（Llama、Qwen、DeepSeek 等）
• 硬件灵活：CUDA、ROCm、XPU、CPU 全覆盖，从单卡到分布式集群

🎯 适用场景

• 大模型部署：将开源模型部署为可用的 API 服务
• Agent 应用：支撑高并发、低延迟的 Agent 推理需求
• 企业级推理：生产环境的高吞吐推理服务
• 多模态应用：图像、视频等多模态模型的推理服务

💪 平台优势

• 性能领先：在多个基准测试中表现优异，吞吐量高
• 开源免费：完全开源，社区活跃，持续优化
• 部署灵活：从单卡到大规模集群，从云端到本地
• 生态开放：兼容主流模型和硬件，与 vLLM 等互补共存