大型语言模型（LLM）推理框架的全面分析与选型指南（2025年版）

推荐语

掌握2025年最前沿的LLM推理框架，提升AI应用性能与效率。

核心内容：
1. 深入分析主流LLM推理框架的功能特性与性能表现
2. 探讨DeepSeek AI开源基础设施索引对框架性能的提升作用
3. 为AI开发者、研究人员和企业决策者提供选型指南

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1. 引言

大型语言模型（LLM）已成为驱动智能客服、内容创作、代码生成等领域变革的核心力量。推理框架作为LLM高效部署的关键组件，直接关系到应用的性能、成本和开发效率。为帮助读者在繁多的框架中做出明智选择，本文将深入分析主流推理框架（如XInference、LiteLLM、LMDeploy、SGLang、vLLM等）的功能特性、性能表现、易用性及适用场景。结合DeepSeek AI的开源基础设施索引（包括FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM和优化并行策略），并着重于框架的底层技术原理、社区生态以及未来发展趋势，为AI开发者、研究人员和企业决策者提供更具深度和持久价值的参考，助力在2025年的技术环境中选择最优的LLM推理框架。

2. 主流LLM推理框架概览

以下是2025年主流的LLM推理框架，我们根据其核心优势进行了分类，并特别强调了DeepSeek AI开源基础设施索引在提升框架性能方面的作用：

• 高性能推理框架：
• vLLM：
   GPU优化典范，采用创新的PagedAttention技术，实现卓越的吞吐量和GPU内存效率，适用于大规模高并发部署场景。
• LMDeploy：
   极致GPU性能的代名词，提供超低延迟和高吞吐量，完美契合企业级实时应用的需求。
• TGI (Text Generation Inference)：
   企业级文本生成服务，专为生产环境的稳定性和高吞吐量而生，是构建可靠LLM服务的基石。
• SGLang：
   高性能推理runtime的典范，深度优化语言生成流程，内建强大的分布式部署能力，可轻松应对最复杂的应用场景。
• DeepSeek AI Open Infra Index (底层优化支持)：
   DeepSeek AI 开源的基础设施索引，包含 FlashMLA、DeepEP 等工具，能与 SGLang、vLLM 等推理框架协同工作，从底层大幅提升推理性能和效率。
• 本地部署与轻量化框架：
• Ollama：
   极简本地部署方案，一键加载模型，集成用户友好的Web界面，是个人用户进行快速原型验证和本地实验的最佳选择。
• Llama.cpp：
   CPU优化设计的专家，以轻量级著称，资源占用极低，完美适用于边缘设备和资源受限的特殊环境。
• LocalAI：
   本地运行的理想之选，将数据隐私和安全性置于首位，尤其适合对数据敏感度有极高要求的应用场景。
• KTransformers：
   CPU优化框架中的能效先锋，专注于在资源极其有限的环境中实现低功耗和高效率的平衡。
• GPT4ALL：
   配备图形用户界面 (GUI) 工具，操作极其简易直观，最大程度降低了LLM的使用门槛，是初学者快速入门的理想框架。
• 灵活部署与多模型支持框架：
• XInference：
   开源框架的佼佼者，提供与 OpenAI API 兼容的接口，具备高度的部署灵活性，并原生支持多种模型，能够灵活应对快速变化的应用需求。
• OpenLLM：
   开源社区的灵活之选，不仅开源，更具备高度的灵活性和可定制性，广泛支持各种模型架构和混合部署模式，特别适合需要深度定制化LLM部署的场景。
• Hugging Face Transformers：
   生态系统最为完善，模型资源极其丰富，社区支持强大，广泛应用于学术研究和快速原型开发，部署方式也异常灵活。
• LiteLLM：
   轻量级适配层的代表，提供统一的API接口，能够无缝支持多种LLM，极大地简化了多模型集成和管理的复杂性。
• 开发者友好型框架：
• FastAPI：
   高性能Python Web框架，专为快速构建LLM推理API服务而设计，以其开发效率高和性能卓越而著称，尤其适合快速原型开发和API服务构建。
• dify：
   集成多种工具的开发框架，为快速构建和部署基于LLM的应用提供了极大便利，尤其适合应用开发者和快速原型设计。
• Coze(扣子)：
  

  扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 AI 应用，并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。

  
  

• 
  

3. 框架深度解析与对比

我们将深入解析XInference、LiteLLM、LMDeploy、SGLang和vLLM这五大核心框架，并在3.7节通过对比表格，更直观地展现各框架在性能、易用性、灵活性、社区支持等关键维度上的差异与特点。

3.1 XInference：灵活易用的模型服务平台

• 核心特点：
   XInference 的核心优势在于其部署的灵活性和易用性，原生支持 DeepSeek 等多种模型，并完美兼容 OpenAI API，无缝适配云端和本地环境。
• 功能优势：
   卓越的多模型支持能力，支持广泛的模型格式和架构；提供全生命周期模型管理，简化部署和维护流程；兼顾高性能与高度易用性，降低使用门槛；提供OpenAI兼容API，方便现有应用快速迁移和集成。
• 适用场景：
   灵活部署需求是其核心优势，尤其适合需要快速迭代、灵活应对市场变化的初创公司和注重效率、希望快速验证想法的研究团队。

3.2 LiteLLM：轻量级多模型API集成利器

• 核心特点：
   LiteLLM 以其轻量化和强大的多模型 API 集成能力著称。它通过提供统一的 OpenAI API 格式，让开发者能够以极低的成本和复杂度，无缝地与各种LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Hugging Face、DeepSeek等）的API进行交互。
• 功能优势：
   统一的 API 接口设计，极大简化了多模型调用和切换的复杂度；多提供商支持，真正实现了模型的“即插即用”；内置缓存和速率限制机制，为生产环境的稳定运行保驾护航；轻量级设计，易于集成到现有项目中，学习曲线平缓。
• 适用场景：
   非常适合需要在不同模型或提供商之间快速切换和对比测试的开发场景，例如进行多模型对比评测、构建多模型驱动的应用，或者需要高可用性和模型冗余的生产环境。

3.3 LMDeploy：极致GPU性能的追求者

• 核心特点：
   LMDeploy 是一款专注于GPU高性能推理的服务框架，专为LLM和视觉语言模型（VLs）等计算密集型任务设计。其核心目标是压榨GPU的全部潜能，实现高吞吐量和低延迟的推理服务，满足对性能有极致要求的场景。
• 功能优势：
   极致的推理性能，专为GPU深度优化，提供业界领先的吞吐量和低延迟；广泛的模型架构支持，兼容多种主流LLM模型，无需担心模型适配问题；简单易用的API，降低了高性能推理的门槛，即使是中小型团队也能快速上手；企业级特性，在稳定性、可靠性、可扩展性等方面均有出色表现，能够满足企业级应用的需求。
• 适用场景：
   主要面向企业级应用或对推理性能有极致要求的场景，例如构建实时对话系统、大规模内容生成平台、高性能AI服务后端等。如果您的应用对延迟极其敏感，或者需要处理海量并发请求，LMDeploy 将是理想的选择。

3.4 SGLang：高性能推理与分布式部署的先锋

• 核心特点：
   SGLang 作为一个开源Python框架，不仅仅是一个推理框架，更是一个高性能的推理runtime。它从底层优化了LLM推理效率，并提供了高层次、易于使用的API，同时具备强大的分布式部署能力。SGLang 的最新版本 SGLang 0.4.3 (2025年2月) 更是向前迈进了一大步，开始支持 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 等先进模型的 Multi-token 预测，长文本生成效率得到了质的飞跃。
• 功能优势：
   动态批处理技术，能够根据实际负载动态调整batch size，最大化GPU利用率；卓越的高吞吐量和低延迟，即使面对高并发请求也能保持稳定高效的推理性能；强大的分布式部署能力，支持多GPU、多节点集群，轻松应对大规模推理任务；高度易用的API设计，Pythonic风格的API简洁直观，降低了开发门槛，加速了原型开发过程；Backend 灵活可扩展，可以与 vLLM、DeepSeek-Kit 等多种后端深度集成，充分利用各种后端的优势。
• 最新消息：
   2025年2月，SGLang 官方在 GitHub 上宣布，SGLang 框架已全面支持 DeepSeek-R1 模型的 FP8 推理，进一步提升了推理效率，降低了显存占用。，SGLang 结合 vLLM 后端，在实际benchmark测试中，生成速度可轻松突破 1000+ token/s，性能表现惊艳，完美胜任各种高并发、低延迟的应用场景。
• 适用场景：
   SGLang 的适用场景非常广泛，从快速原型开发到企业级大规模分布式部署，SGLang 都能提供强大的支持。特别是在以下场景中，SGLang 的优势尤为突出：需要快速进行原型开发和迭代的场景；对语言生成任务性能有较高要求的场景，例如长文本生成、代码生成等；需要进行分布式云端大规模部署，以支持高并发、高吞吐量业务的场景。

3.5 vLLM：高性能GPU推理的领军者

• 核心特点：
   vLLM 凭借其革命性的 PagedAttention 技术，打破了传统推理框架的内存瓶颈，在 GPU 内存效率和推理性能方面都达到了新的高度，堪称高性能 GPU 推理框架的领军者。
• 功能优势：
   卓越的高吞吐量，在处理高并发请求时依然能够保持稳定的低延迟；革命性的 PagedAttention 技术，极大地提升了 GPU 显存利用率，使得在有限的显存下部署更大规模的模型成为可能；先进的算子融合 (Operator Fusion) 技术，进一步优化了推理计算过程，提升了计算效率；流式输出 (Streaming Output) 支持，可以更快地返回首个 token，优化用户体验；动态请求批处理 (Dynamic Request Batching) 能力，能够根据实际负载动态调整 batch size，最大化系统吞吐量。
• 适用场景：
   vLLM 的适用场景主要集中在对 GPU 推理性能有极高要求的领域，例如：大规模模型推理，特别是需要部署参数量巨大的 LLM 模型时；需要处理高并发用户请求的在线服务，例如 AI 聊天机器人、智能客服系统等；企业级大规模应用，vLLM 的高性能、高可靠性、高可扩展性能够满足企业级应用的需求。

3.6 DeepSeek AI Open Infra Index：LLM 推理优化的基石

• 概述：
   DeepSeek AI 通过其 Open Infra Index 项目，开源了其生产级推理和训练代码，为开发者提供了宝贵的底层优化工具和技术，堪称 LLM 推理优化的基石。截至 2025年2月26日，Open Infra Index 已发布了一系列令人瞩目的关键组件，每一项都代表着 LLM 推理和训练技术的最新进展：
• FlashMLA (发布于第1天)：
   专为 Hopper 架构 GPU 量身打造的高效 MLA (Multi-Layer Attention) 解码内核，完美支持 BF16 精度和分页 KV 缓存技术，在 H800 等高端 GPU 上，FlashMLA 的性能表现极其惊艳，能够充分压榨硬件潜力，逼近 3000 GB/s 内存带宽上限和 580 TFLOPS 理论计算峰值。
• DeepEP (发布于第2天)：
   面向 MoE (Mixture-of-Experts) 模型的开源 EP (Expert Parallelism) 通信库，同时支持 NVLink 和 RDMA 高速互联，为 MoE 模型提供了高吞吐量预填充 (Pre-fill) 和低延迟解码能力，并原生支持 FP8 等新兴数据格式的调度，为 MoE 模型的分布式高效推理提供了坚实的基础。
• DeepGEMM (发布于第3天)：
   高性能 FP8 GEMM (General Matrix Multiplication) 库，同样是为 NVIDIA Hopper 架构 GPU 深度定制和优化。DeepGEMM 不仅支持传统的密集矩阵乘法布局，还针对 MoE 模型的稀疏特性进行了优化，在 Hopper GPU 上，DeepGEMM 的性能可以轻松突破 1350+ TFLOPS，为 LLM 推理提供了强劲的算力支撑。
• 优化并行策略 (发布于第4天)：
   为了进一步提升超大规模 LLM 模型的训练效率，DeepSeek AI 在 Open Infra Index 中开源了一系列优化并行策略，例如 DualPipe (双向流水线并行) 和 EPLB (Expert-Parallel Load Balancer) 等。这些策略能够显著提升 DeepSeek V3/R1 等超大模型在训练过程中的计算-通信重叠效率，从而在保证模型精度的前提下，大幅缩短模型训练时间。
• 技术意义：
• DeepSeek AI Open Infra Index 的发布，对于整个 LLM 推理框架领域都具有里程碑式的意义。它不仅仅是几个工具的简单开源，更是 LLM 推理优化技术的一次系统性开放，为社区贡献了宝贵的生产级代码和优化经验。例如，FlashMLA 的高效解码内核，可以直接被 SGLang 等推理框架集成和调用，从而显著提升这些框架的推理性能。
• FP8 等低精度数据格式和分布式优化策略的应用，不仅大幅降低了 DeepSeek-V3/R1 等超大型 LLM 模型的运行成本，更重要的是，它增强了高性能推理能力，使得企业和开发者能够以更低的成本，部署更大规模的 LLM，并服务于更广泛的应用场景。
• 适用场景：
• 深度定制高性能推理内核的开发场景，例如研究人员希望基于 FlashMLA 进一步优化特定模型的推理性能。
• 分布式 MoE 模型的高效部署与优化场景，例如企业需要部署超大规模 MoE 模型，并利用 DeepEP 提升通信效率。
• 需要在底层优化推理框架以满足极致性能需求的场景，例如构建对延迟极其敏感的金融交易系统或实时游戏AI。

3.7 框架对比分析

为了更直观地对比各框架的优劣势，我们从性能、易用性、灵活性和社区支持四个关键维度，制作了对比表格。

框架对比表格

4. 场景化选型建议

• 资源极其有限的本地环境：
   Ollama 或 Llama.cpp (极致轻量化，CPU 优先，低资源占用，对部署简易性有极高要求)。
• 对 GPU 高性能推理有极致追求：
   LMDeploy 或 vLLM (适用于高吞吐量、低延迟、对性能指标有严苛要求的生产环境)。
• 需要快速开发和 API 快速部署：
   LiteLLM (统一 API，多模型快速集成，追求开发效率) 或 FastAPI (API 构建效率高，擅长快速原型开发)或Dify,Coze 一站式低代码平台。
• 需要兼顾灵活模型管理和云原生部署：
   XInference 或 OpenLLM (适用于需要灵活的模型管理、多模型混合部署、以及云原生环境的场景)。
• 企业级大规模应用，追求极致性能和可扩展性：
   vLLM、TGI 或 LMDeploy (适用于需要企业级稳定性、可靠性、可扩展性和强大性能的大规模商业应用)。
• 构建分布式高吞吐量推理系统，优化复杂生成任务：
   SGLang (结合 SkyPilot 或 Kubernetes，适用于需要分布式推理、高吞吐量、以及优化复杂语言生成任务的场景)。
• 希望进行底层推理优化，深度定制高性能内核：
   DeepSeek Open Infra Index (适用于有能力进行底层内核开发、追求极致性能调优、并希望充分利用 DeepSeek AI 开源优化工具的专业团队)。
• LLM 初体验或非技术用户：
   GPT4ALL (适用于 LLM 初学者、非技术背景用户，或仅需本地快速体验 LLM 功能的场景)。
• 数据敏感应用，本地私有化部署：
   LocalAI (适用于对数据隐私和安全性有极高要求，必须进行本地私有化部署的应用场景)。
• 需要广泛的模型选择和强大的生态支持：
   Hugging Face Transformers (适用于需要尝试各种不同模型、利用 Hugging Face 强大生态系统进行研究和开发的场景)。

5. 总结与展望

本文全面深入地分析了截至 2025年2月27日主流 LLM 推理框架的最新技术动态、核心特性、以及在各种典型应用场景下的最佳实践。SGLang 凭借其高性能 runtime 和强大的分布式支持能力，在快速原型开发和企业级大规模部署领域独占鳌头，尤其结合 SkyPilot 和 Kubernetes 的实战案例，充分印证了其在复杂应用场景下的卓越表现。vLLM 和 LMDeploy 继续在 GPU 高性能推理领域保持绝对领先地位。XInference 和 LiteLLM 则凭借其灵活易用性，为开发者提供了更便捷的LLM应用开发路径。尤其值得关注的是，DeepSeek AI 的 Open Infra Index，通过 FlashMLA、DeepEP 等一系列底层优化工具，为推理框架的性能提升开辟了新的道路。

6. 关键引用