本番LLM推論エンジン比較。vLLM 0.7+ (PagedAttention・Continuous Batching・FP8・Speculative Decoding)・SGLang 0.4 (RadixAttention・Constrained Decoding)・HuggingFace TGI 3.0・TensorRT-LLM 0.18 (NVIDIA最強・FP8/INT8)・MLC LLM・LMDeploy 0.7・Ray Serve・vLLM AscendとIntel・Mistral.rs (Rust)・¥0 OSS、2026年vLLM企業デファクト。
Inference Engine vLLM/SGLang/TGI/TRT‑LLM 2026 は、商用向け LLM 推論を高速化するためのエンジン群を統合したプラットフォームです。vLLM 0.7 以降は PagedAttention、Continuous Batching、FP8、Speculative Decoding で推論速度を 2‑3 倍に向上。SGLang 0.4 は RadixAttention と Constrained Decoding を採用し、特定タスクで 1.5 倍の throughput を実現。HuggingFace TGI 3.0 は API ベースで多言語対応、TensorRT‑LLM 0.18 は NVIDIA GPU 上で FP8/INT8 を最適化。2026 年に vLLM が企業デファクトとなり、OSS ベースの推論エンジンが市場をリードします。
| エンジン | バージョン | 主な技術 | 推論速度 | 推奨 GPU |
|---|---|---|---|---|
| vLLM | 0.7+ | PagedAttention, Speculative Decoding | 8.0 TFLOPS | RTX 4090, H100 |
| SGLang | 0.4 | RadixAttention, Constrained Decoding | 6.5 TFLOPS | RTX 5090, A100 |
| TGI | 3.0 | API ベース | 5.0 TFLOPS | RTX 3090, RTX 4090 |
| TensorRT‑LLM | 0.18 | FP8/INT8 | 9.2 TFLOPS | RTX 5090, H100 |
Q1. vLLM 0.8 は 2025 年にリリースされたと聞きましたが、現在のバージョンは何ですか?
A1. vLLM の最新安定版は 2026 年版 0.9 で、2025 年に登場した PagedAttention 版をベースに改良されています。
Q2. SGLang 0.5 は 2026 年にリリースされたとありますが、SGLang 0.4 で十分ですか?
A2. SGLang 0.4 は RadixAttention と Constrained Decoding を備えており、現行の多くのタスクで十分な性能を発揮します。0.5 は追加の最適化が必要な高負荷環境向けです。
Q3. TensorRT‑LLM 0.20 は 2026 年に登場したと聞きましたが、どのような差がありますか?
A3. 0.20 では FP8 以外に INT4 もサポートし、H100 で 12 TFLOPS 以上を実現。0.18 は FP8/INT8 のみです。
Inference Engine vLLM/SGLang/TGI/TRT‑LLM 2026 は、各エンジンが持つ独自の高速化手法を組み合わせ、商用 LLM 推論をさらに加速します。2025 年に vLLM 0.8、2026 年に SGLang 0.5、TensorRT‑LLM 0.20 が登場し、企業デファクトとしての地位を確立。自作PC での構築では GPU、メモリ、電源、冷却を重点的に選定し、最新のソフトウェアを統合することで最大限の性能を引き出せます。