四个大模型推理框架对比，到底差在哪？
大模型推理优化，vLLM、SGLang、TensorFold、Strata 常被放在一起比，但它们优化的其实是不同瓶颈：
vLLM 主攻高并发服务，靠 PagedAttention 管好显存；
SGLang 用 RadixAttention 复用前缀缓存，适合 Agent 和长上下文；
TensorFold 走本地原生推理 + 投机解码，加速单机生成；
Strata 用显存/内存/SSD 分层，让小显存也能尝试大模型。
没有谁绝对更快，只有适合你硬件和负载的那个。要严谨对比，得固定模型、硬件和精度再测。
程序员 编程 大模型 AI本地部署 deepseekv41flash