🧠 图解记忆： SGLang 先看前缀与工作流，LMDeploy 先看模型量化与部署生态，最终以目标环境实测为准。

💡 答案要点

2026年H100推理引擎性能排行：

引擎	H100吞吐量	适用场景	核心优势
SGLang	~16,200 tokens/s	多轮对话、共享前缀	RadixAttention缓存复用、29%高于vLLM
LMDeploy	~16,200 tokens/s	量化模型服务	C++ TurboMind引擎，量化加速最强
vLLM	~12,500 tokens/s	通用生产环境	生态最成熟，兼容性最好

SGLang 2026年新突破：

突破	时间	说明
GB300 NVL72性能	2026年2月	SGLang在NVIDIA GB300 NVL72上实现25倍推理性能提升
SGLang Diffusion	2026年1月	支持视频和图像生成加速
DeepSeek V3推理	2025年12月	SGLang比vLLM快3.1倍
MiMo/LLaDA支持	2025年12月	Day-0支持最新开源模型

LMDeploy的核心优势：

LMDeploy = 小米出品的推理引擎
核心：C++ TurboMind引擎
强项：量化模型服务（INT4/INT8）

vs SGLang/vLLM:
- 量化模型场景：LMDeploy > SGLang > vLLM
- 非量化场景：SGLang ≈ LMDeploy > vLLM

SGLang vs vLLM选型决策：

def select_inference_engine(workload, hardware):
    if workload.type == "shared_prefix":  # 多轮对话、客服
        return "SGLang"  # RadixAttention复用KV cache
    elif workload.type == "quantized":    # INT4/INT8量化部署
        return "LMDeploy"  # C++量化加速最强
    elif hardware.vendor != "NVIDIA":     # AMD/国产芯片
        return "vLLM"  # 生态最广
    else:
        return "vLLM"  # 通用稳妥

面试话术：

"2026年推理引擎的格局是'三足鼎立'：SGLang在多轮对话场景领先（RadixAttention），LMDeploy在量化模型场景最强（TurboMind），vLLM是通用生产环境的默认选择。特别值得关注的是SGLang在GB300 NVL72上实现了25倍性能提升，这代表了硬件和软件协同优化的新方向。"

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