オープンソースLLM推論エンジンの比較：SGLang、vLLM、MAX、BentoML 2026年版

AIモデルが研究段階からプロダクション環境へと移行するにつれ、選択する推論エンジンがレイテンシ、スループット、およびインフラコストを左右するようになります。オープンソースのエコシステムは、それぞれ異なる設計思想とトレードオフを持つ3つの主要な候補に集約されてきました。

本記事では、2026年後半に向けて最も重要な3つのエンジンであるSGLang、vLLM、および**MAX (Modular)**を詳しく解説します。それぞれの機能、強み、弱み、そして直接比較した結果を紹介します。

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SGLang

GitHub: sgl-project/sglang (約2.5万スター) · ライセンス: Apache 2.0 · 最新: v0.5.9 (2026年2月)

概要

SGLang (Structured Generation Language) は、LLMおよびマルチモーダルモデル向けの高性能サービングフレームワークです。元々はLMSYS.orgチームによってUCバークレーのSky Computing Labで開発されました。2026年1月、SGLangプロジェクトはRadixArkとしてスピンアウトし、Accelが主導しIntelのCEO Lip-Bu Tan氏がエンジェル投資家として参加したラウンドで約4億ドルの評価額を記録しました。共同創業者兼CEOのYing Sheng氏は、以前xAIでリサーチサイエンティストを務めていました。

SGLangの核心的なイノベーションはRadixAttentionです。これは基数木（radix tree）データ構造を使用して、きめ細かなKVキャッシュの自動再利用を可能にします。これにより、マルチターン会話、RAGパイプライン、および共有プレフィックスを持つあらゆるワークロードにおいて非常に高速に動作します。その構造化出力エンジン（xgrammarバックエンド）はオープンソースで利用可能なものの中で最速であり、他の選択肢と比較して最大10倍速いJSONデコードを実現します。

SGLangは現在、世界中で40万以上のGPUで稼働しており、毎日数兆トークンを生成しています。主な導入企業には、デフォルトのLLMエンジンとして採用しているxAIをはじめ、AMD、NVIDIA、LinkedIn、Cursorなどが含まれます。

Fish Audio S2 と SGLang: Fish AudioのS2モデル（1,000万時間以上の多言語音声で学習された4BパラメータのDual-Autoregressive TTSアーキテクチャ）は、標準的な自己回帰型LLMと構造的に同型です。これは、SGLangのすべての最適化（継続的バッチ処理、Paged KV Cache、CUDAグラフのリプレイ、RadixAttention）をネイティブに継承できることを意味します。音声クローニングのワークロードにおいて、RadixAttentionは参照音声のKVステートをキャッシュし、平均86.4%のプレフィックスキャッシュヒット率を達成します。これはプロダクション環境でのTTSサービングにおいて大幅な効率向上をもたらします。Fish Audioは、SGLangを第一級（first-class）でサポートする形でS2をオープンソース化しました。

メリット

• 最高クラスのスループット — バッチスループットのベンチマークにおいて vLLM より約29%高速（H100, Llama 3.1 8B, ShareGPT 1Kプロンプト：約16,200 tok/s 対 約12,500 tok/s）
• RadixAttention により、マルチターンチャットで10–20%、プレフィックスの多いRAGワークロードで最大6.4倍の高速化を実現
• 最速の構造化出力 — 制約付きのJSON/文法デコードにおいて、xgrammarバックエンドは他の選択肢より3–10倍高速
• 幅広いモダリティ対応 — 60以上のLLMファミリー、30以上のマルチモーダルモデル、埋め込み/リワードモデル、拡散モデル（画像およびビデオ、最大5倍高速）、およびTTS (Fish Audio S2)
• 強力なRL統合 — 強化学習トレーニングループのためのMilesフレームワーク（RadixArk提供）
• 広範なハードウェアサポート — NVIDIA (GB200 → RTX 4090), AMD MI300X/MI355, Google TPU (via SGLang-Jax), Intel Xeon, Ascend NPU, Apple Silicon (MLX)
• 活発なリリース頻度 — 約3週間のリリースサイクル。新しいモデルへの対応が速い（96枚のH100上でP/D分離を用いてDeepSeek R1を大規模に実行した最初のエンジン）

デメリット

• コミュニティ規模が比較的小さい — GitHubスター数が約2.5万（vLLMは約7.5万）。サードパーティの統合やチュートリアルが少ない
• Linux限定 — WindowsではWSLが必要。macOSでのネイティブなGPUサービングは未対応
• Python GILのボトルネック — リクエストルーターが約150以上の同時リクエストでスケーリング制限に達する
• 限定的なGGUFサポート — llama.cppと比較して、量子化されたエッジデバイスへのデプロイには最適ではない
• 安定性 — リリース候補版の依存関係で時折問題が発生することがある。極端なエンタープライズ環境のエッジケースでの検証がvLLMほど進んでいない

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vLLM

GitHub: vllm-project/vllm (約7.5万スター) · ライセンス: Apache 2.0 · 最新: v0.19.0 (2026年4月)

概要

vLLMは、最も広く採用されているオープンソースのLLMサービングエンジンであり、事実上の業界標準です。Amazon (2億5,000万人の顧客に提供するRufus)、LinkedIn、Roblox (週40億トークン)、Meta、Mistral AI、IBM、および推論コストを73%削減したと報告しているStripeなどのプロダクションシステムを支えています。vLLMのチームはInferactを設立し、2026年1月にプロジェクトの商用化のために1.5億ドルを調達しました。

vLLMの基礎となるイノベーションはPagedAttentionです。これはOSの仮想メモリ管理から着想を得て、KVキャッシュを不連続なブロックに分割することで、GPUメモリの浪費を最大80%削減します。V1アーキテクチャの書き直し（v0.8.0からデフォルト、2025年第3四半期までにV0を完全置き換え）により、エンジンは分離されたスケジューラ、エンジンコア、およびZeroMQを介して通信するGPUワーカーを持つマルチプロセスアーキテクチャに再構成され、従来の設計よりも最大1.7倍高いスループットを実現しました。

vLLMは、あらゆるエンジンの中で最も広範なモデルとハードウェアのサポートを誇ります。テキストLLM (Llama 3/4, Qwen 3, DeepSeek V3, Gemma 4, GPT-OSS)、ビジョン言語モデル (InternVL, Qwen2.5-VL, Pixtral)、音声モデル (Qwen3-ASR/Omni)、および埋め込みモデルに対応しています。独立したvLLM-Omniプロジェクトにより、拡散モデルやTTSモデルへのサポートも拡張されています。ハードウェアは、NVIDIA、AMD ROCm, Intel XPU/Gaudi, Google TPU, AWS Trainium, ARM CPU, およびIBM Zメインフレームをカバーしています。

メメリット

• 業界標準 — 約7.5万のGitHubスター、リリースごとに200人以上のコントリビューター、チュートリアル、ガイド、統合の最大のエコシステム
• 最高の互換性 — 他のどのエンジンよりも多くのサポート対象モデルアーキテクチャとハードウェアバックエンド
• プロダクションでの実績 — 大規模環境（Amazon, Roblox, Stripe, Meta）で実証済み
• V1アーキテクチャ — 設定不要の最適化、自動プレフィックスキャッシュ、統合されたチャンクプリフィル。v0.16.0では非同期スケジューリングが追加され、スループットが30.8%向上
• OpenAI互換API — OpenAIのエンドポイントをそのまま置き換え可能
• 強力なKubernetes連携 — 分離型サービングのための公式プロダクションスタックおよび llm-d プロジェクト（Red Hat, Google Cloud, IBM, NVIDIA共同）
• 高度な同時実行性 — C++によるルーティングにより、Pythonベースの代替案よりも150以上の同時リクエストを効率的に処理

デメリット

• スループットが約29%低い — 共有プレフィックスを使用するバッチベンチマークにおいてSGLangに劣る
• プレフィックスキャッシュの効率 — PagedAttentionにはSGLangのような自動的な基数木ベースのプレフィックス再利用機能がない
• 開発速度の速さ — 安定性を上回るペースで進化することがあり、V1への移行時に一部の機能（best_of、リクエストごとのロジットプロセッサなど）が削除された
• GPU重視 — CPUへのフォールバック時のパフォーマンスが限定的
• 構造化出力 — 制約付きデコードにおいてSGLangのxgrammarよりも遅い

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MAX (Modular)

GitHub: modular/modular (約2.56万スター) · ライセンス: Apache 2.0 + LLVM Exceptions · 最新: v26.2 (2026年3月) · ウェブサイト: Modular

概要

MAXは、vLLMやSGLangとは根本的に異なるアプローチを取っています。LLVMおよびSwiftの生みの親であるChris Lattner氏によって設立され、16億ドルの評価額で3.8億ドルを調達したModular AIによって構築されたMAXは、すべてのGPUカーネルがMojo（MLIR上に構築されたModularのシステムプログラミング言語）で記述されたカスタムコンパイラスタックを使用しています。これにより、単一のコードベースからNVIDIA、AMD、およびCPUをターゲットとするハードウェアに依存しないカーネルを実現し、Dockerイメージのサイズを1GB未満に抑えることができます。

Modularは2025年を通じて、45万行以上のMojoカーネルコードをApache 2.0（LLVM Exceptions付き）ライセンスでオープンソース化しました。2026年2月、ModularはBentoML（1万以上の組織で使用されているオープンソースのモデルデプロイメントフレームワーク）を買収し、そのパッケージング、適応型バッチ処理、およびKubernetesオーケストレーションをMAXプラットフォームに統合しました。この統合により、推論 (MAX)、デプロイ (BentoML)、およびエンタープライズ向けオーケストレーション (Mammothコントロールプレーン) をカバーするサービスを提供しています。

MAXは、Hugging Faceの500以上のモデルをサポートしており、テキスト、ビジョン言語モデル (Qwen2.5-VL, Kimi VL, Gemma 3/4)、および画像生成 (FLUX) を含みます。SemiAnalysisと共同で開発されたInferenceMAXベンチマークスイートは、数百のGPUで毎晩実行され、inferencemax.aiで継続的に更新されるベンダーニュートラルなパフォーマンスデータを提供しています。

メリット

• 競争力のある、または優れたスループット — NVIDIA L40でのQwen3-8Bのテストにおいて、500個のプロンプトをMAXは50.6秒で完了（SGLangは54.2秒、vLLMは58.9秒。vLLMより16%高速）。Vast.aiでのLlama 3.1 8Bでは、89.9 tok/sを記録（vLLMは75.9 tok/sで、MAXの方が18%高速）、かつTTFT（最初のトークン生成までの時間）はほぼ半分
• 極めて低いテールレイテンシ — L40ベンチマークにおけるp99 TTFTが13.1ms（vLLMは23.6ms）
• ハードウェアポータビリティ — Mojoカーネルは1つのコードベースからNVIDIA、AMD、CPU向けにコンパイル可能。CUDA/ROCmの個別実装を維持する必要がない
• 最小のコンテナサイズ — Dockerイメージが1GB未満であり、vLLMやSGLangよりも大幅に軽量
• フルスタックプラットフォーム — BentoMLの買収により、適応型バッチ処理、OCIパッケージング、BentoCloudサーバーレス、BYOC（自社クラウドへのデプロイ）が追加
• カスタムカーネル開発 — model.compile() を備えたPyTorchのようなイーガーモードで、カスタムMojoカーネルを記述可能。行列演算（matmul）カーネルはB200で1,772 TFLOPSを記録
• 3.8億ドルの資金調達 — 豊富な資金力と強力なエンジニアリングチーム（従業員337名）による長期的な展望

デメリット

• ハードウェア依存のパフォーマンス — A100/L40Sでは優れているが、H20やL20 GPUではvLLMに劣る場合がある。すべての環境で最速というわけではない
• Mojoコンパイラがいまだクローズドソース — 2026年末までのオープンソース化が約束されているが、現時点では未公開。コンパイラ自体の深いカスタマイズやコミュニティによる貢献が制限されている
• エコシステムが若い — vLLMほどプロダクションでの実績が多くない。コミュニティによって維持されているモデル実装が少ない
• サポート対象アーキテクチャが少ない — 500以上のモデルは印象的だが、最新またはニッチなモデルに関してはvLLM/SGLangの方が広範
• 学習曲線が急 — Mojoは新しい言語であるため、カスタムカーネル開発のためにチームが学習コストを払う必要がある

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直接比較

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選び方ガイド

SGLang を選ぶべきケース: マルチターンチャットボット、RAGパイプライン、構造化JSON出力、またはTTSサービング（特にFish Audio S2を使用する場合）を最適化したい場合。SGLangのRadixAttentionとxgrammarバックエンドは、これらのワークロードにおいて測定可能なパフォーマンス上の利点を提供し、RadixArkの商用的バックアップにより長期的なサポートが保証されています。

vLLM を選ぶべきケース: 最も安全で、プロダクション環境での実績があり、最も広範なモデルとハードウェアの互換性を必要とする場合。7.5万スターのコミュニティ、エンタープライズでの採用実績（Amazon, Roblox, Stripe）、および包括的なKubernetesサポートにより、大規模な汎用LLMサービングにおいて最もリスクの低い選択肢となります。

MAX を選ぶべきケース: マルチハードウェア環境（NVIDIA + AMD + CPU）で実行する場合、コンテナサイズや運用の簡素化を重視する場合、またはMojoを使用してカスタムカーネル開発に投資したい場合。MAXのコンパイラ駆動型アプローチは独自の柔軟性を提供し、BentoMLの買収により3つの中で最も完成度の高いデプロイメントプラットフォームを備えています。

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2026年の推論技術を形作るもの

現在、3つのトレンドが競争環境を再構築しています。

**プリフィルとデコードの分離（Disaggregated prefill/decode）**が実験段階から標準へと移行しました。SGLangはDeepSeek向けに96枚のH100でプロダクション規模のP/D分離を実証しました。vLLMのllm-dプロジェクト（Red Hat, Google Cloud, IBM, NVIDIA共同）はKubernetesネイティブな分離を推進しており、NVIDIAのDynamoオーケストレーターはすべての主要エンジンと統合されています。

マルチモーダルサービングが急速に拡大しています。vLLM-OmniとSGLang-Diffusionはいずれも2025年後半にリリースされ、従来のLLMに加えて拡散モデルやTTSをサポートしています。「LLMエンジン」と「汎用モデルサーバー」の境界線が曖昧になりつつあります。

商用化の加速が進んでいます。RadixArk（評価額4億ドル）、Inferact（vLLMのために1.5億ドル調達）、およびModular（評価額16億ドル + BentoML買収）はすべて、オープンソース推論がエンタープライズ収益化の段階に入ったことを裏付けています。HuggingFace TGIがメンテナンスモードに入ったことで、SGLang、vLLM、MAXの3つが2026年後半に向けた主要なオープンソース推論エンジンとしての地位を確立しました。