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

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によって、レイテンシ、スループット、そしてインフラコストが決定されます。オープンソースのエコシステムは現在、3つの有力な候補に集約されています。それぞれが独自のアーキテクチャ哲学とトレードオフを持っています。

本記事では、2026年後半に向けて最も重要となる3つのエンジン、SGLang、vLLM、MAX (Modular) について詳しく解説します。それぞれの機能、長所と短所、そして直接比較した結果を網羅しています。

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SGLang

GitHub: sgl-project/sglang (~25K stars) · ライセンス: Apache 2.0 · 最新版: 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 BerkeleyのSky Computing Labで開発されました。2026年1月、SGLangプロジェクトは商用スタートアップ RadixArk としてスピンアウトし、Accelが主導しIntelのCEOである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。共同創設者兼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の核となる革新は、Radix Tree（基数木）データ構造を使用して、自動的かつきめ細かなKVキャッシュの再利用を行う RadixAttention です。これにより、マルチターンの会話、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、圧倒的な高速化を実現します。その構造化出力エンジン（xgrammarバックエンド）は、オープンソースの中で最速であり、他の代替手段と比較して最大10倍高速なJSONデコーディングを提供します。

SGLangは現在、世界中で40万枚以上の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、xAI（デフォルトのLLMエンジンとして採用）、AMD、NVIDIA、LinkedIn、Cursorなどがあります。

Fish Audio S2とSGLang: Fish AudioのS2モデル（1,000万時間以上の多言語オーディオで学習された4Bパラメータのデュアル自動回帰TTSアーキテクチャ）は、構造的に標準的な自動回帰LLMと同型です。これは、連続バッチング、Paged KVキャッシュ、CUDAグラフのリプレイ、RadixAttentionといったSGLangのすべての最適化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はリファレンスオーディオのKV状態をキャッシュし、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を第一級のサポート対象としてS2をオープンソース化しました。

長所

• 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 vs 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 — xgrammarバックエンドは、制約付きJSON/文法デコーディングにおいて他社の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/報酬モデル、拡散モデル（画像・動画、最大5倍高速）、およびTTS (Fish Audio S2) をサポート
• 強力なRL統合 — 強化学習トレーニングループ用のMilesフレームワーク（RadixArk提供）
• 幅広いハードウェアサポート — NVIDIA (GB200 → RTX 4090)、AMD MI300X/MI355、Google TPU (SGLang-Jax経由)、Intel Xeon、Ascend NPU、Apple Silicon (MLX)
• 活発なリリースサイクル — 約3週間ごとのリリース、新しいモデルへの迅速な対応（96枚のH100上でのP/D分離によるDeepSeek R1の大規模実行を最初に実現）

短所

• コミュニティ規模が比較的小さい — GitHubスター数は約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専用 — WindowsではWSLが必要。macOSでのネイティブGPUサービングには未対応
• Python GILのボトルネック — リクエストルーターが約150件以上の同時リクエストでスケーリング限界に達する
• 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り、極端なエンタープライズのケースにおける検証がvLLMほどではない

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vLLM

GitHub: vllm-project/vllm (~75K stars) · ライセンス: Apache 2.0 · 最新版: 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推論エンジンであり、事実上の業界標準です。Amazon (2億5,000万人の顧客にサービスを提供するRufus)、LinkedIn、Roblox (週40億トークン)、Meta、Mistral AI、IBM、および Stripe (推論コストを73%削減と報告) のプロダクションシステムを支えています。vLLMの開発チームは Inferact を設立し、プロジェクトの商用化のために2026年1月に1億5,000万ドルを調達しました。

vLLMの基盤となる革新は 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メモリの無駄を最大80%削減します。V1アーキテクチャの刷新（v0.8.0以降デフォルト、2025年第3四半期までにV0を完全に置き換え）により、エンジンはスケジューラ、エンジンコア、GPUワーカーがZeroMQを介して通信するマルチプロセス構成に再構築され、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ています。

vLLMは、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)、オーディオモデル (Qwen3-ASR/Omni)、埋め込みモデルなど、あらゆるエンジンの中で最も幅広いモデルとハードウェアをサポートしています。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大しています。ハードウェアは、NVIDIA、AMD ROCm、Intel XPU/Gaudi、Google TPU、AWS Trainium、ARM CPU、およびIBM Zメインフレームに対応しています。

長所

• 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を持つ
• 実績のある安定性 — 大規模環境 (Amazon, Roblox, Stripe, Meta) で徹底的にテストされている
• 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レフィルを搭載。v0.16.0では非同期スケジューリングによりスループットが30.8%向上
• OpenAI互換API — OpenAIのエンドポイントとそのまま置き換えが可能
• 強力なKubernetes対応 — 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) が存在
• 高コンカレンシーでのスケーリング — C++ベースのルーティングにより、Pythonベースの代替手段よりも150以上の同時リクエストを効率的に処理

短所

• スループットが約29%低い — 共有プレフィックスのワークロードにおけるバッチベンチマークで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Radix Treeベースのプレフィックス再利用機能がない
• 開発スピードの速さによる影響 — 安定性を上回るペースで更新されることがあり、V1への移行時に一部の機能 (best_of, リクエストごとのlogitsプロセッサ) 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 — 制約付きデコーディングにおいてSGLangのxgrammarよりも低速

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MAX (Modular)

GitHub: modular/modular (~25.6K stars) · ライセンス: Apache 2.0 + LLVM Exceptions (オープンソースカーネル、標準ライブラリ、モデルアーキテクチャ、サービングライブラリ); Modular Community License (コンパイラバイナリ) · 最新版: 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とっています。他のエンジンが既存のCUDAライブラリ (cuBLAS, cuDNN, FlashAttention, FlashInfer) の上に構築されているのに対し、MAXはCUDAへの依存なしに、GPUカーネル (Mojo) からモデルサービング (MAX Serve)、クラスターオーケストレーション (BentoML + Modular Cloud) まで、推論パイプライン全体をMLIR上でゼロから構築した唯一の垂直統合型推論スタックです。

注意: プラットフォームとしてのMAXは推論エンジン以上の機能を持ち、PyTorchに近いモデル開発API (model.compile(), eager mode) も含んでいます。MAX Serve は、vLLMやSGLangと直接競合する推論サービングコンポーネントです。簡略化のため、本記事ではこれらを「MAX」という名称で比較します。

MAXは、LLVM、Clang、Swift、MLIRの生みの親であるChris Lattner氏と、TensorFlow Liteの共同開発者でGoogleにて数十億台のデバイスへのML導入を主導したTim Davis氏によって2022年に設立された Modular AI によって開発されています。同社は評価額16億ドルで3億8,000万ドルを調達しました。MLIR上に構築されたシステムプログラミング言語 Mojo により、ハードウェアに依存しないカーネルを実現し、単一のコードベースからNVIDIA、AMD、Apple Silicon、CPUをターゲットにでき、Dockerイメージは700MB以下に抑えられています。

Modularは、商用グレードのGPUカーネル、完全な標準ライブラリ、モデルアーキテクチャ、MAXサービングライブラリを含む75万行以上のMojoコードをApache 2.0 (LLVM Exceptions付き) でオープンソース化しました。Mojoコンパイラ自体も、Mojo 1.0のリリースに合わせて2026年にオープンソース化される予定です。2026年2月、Modularは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フレームワーク BentoML を買収し、スタックをプロダクションデプロイとクラウドオーケストレーションまで拡張しました。

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 (Qwen2.5-VL, Kimi VL, Gemma 3/4)、および画像生成 (FLUX) を含みます。

長所

• 唯一の完全非CUDA推論スタック — Mojoカーネルが cuBLAS, cuDNN, FlashAttention を単一のポータブルなコードベースで置き換え。行列演算カーネルはB200で1,772 TFLOPSを記録し、cuBLASを凌駕
• 競争力のある、あるいは優れたスループット — NVIDIA L40上のQwen3-8Bにおいて、MAXは500プロンプトを50.6秒で完了（SGLangは54.2秒、vLLMは58.9秒で、vLLMより16%高速）。Vast.ai上のLlama 3.1 8Bでは89.9 tok/sを記録し、vLLMの75.9 tok/sより18%高速で、TTFTはほぼ半分
• 最小のテールレイテンシ — L40のベンチマークにおいて p99 TTFT が13.1ms（vLLMは23.6ms）
• ハードウェアポータビリティ — Mojoカーネルは単一のコードベースからNVIDIA、AMD、Apple Silicon、CPU向けにコンパイル可能。CUDA/ROCmの実装を個別に維持する必要がない
• 最小のコンテナサイズ — Dockerイメージは700MB以下。vLLMやSGLangよりも大幅に軽量
• 最先端の画像生成 — LLMと同じコンテナおよびAPIで拡散モデル (FLUX.2, SDXL) をネイティブに提供。B200で torch.compile より4.1倍高速な推論が可能
• カスタムカーネル開発 — model.compile() を備えたPyTorchのようなeager modeにより、カスタムMojoカーネルの記述が可能。参照用のオープンソースカーネル実装も完備
• 深いオープンソースコンパイラのルーツ — vLLMの名前の由来にもなったLLVMの生みの親、Chris Lattner氏が主導。LLVMを業界標準にしたコミュニティ駆動のアプローチがMAXとMojoにも適用されている
• 3億8,000万ドルの資金 — 豊富な資金力と強力なエンジニアリングチーム（337名）を擁する

短所

• ハードウェアに依存するパフォーマンス — NVIDIA B200やAMD MI355Xでは優れているが、GPUの世代によってパフォーマンスに差があり、すべてのハードウェアで一律に最速というわけではない
• Mojoコンパイラが未だオープンソースではない — Mojo 1.0に合わせて2026年に公開予定。ただし、標準ライブラリ、カーネル、モデルアーキテクチャなどはすでに公開済み（75万行以上）
• 発展途上のエコシステム — vLLMほどプロダクション環境での実績が蓄積されていない。コミュニティによるモデル実装が比較的少ない
• サポート対象アーキテクチャの少なさ — 500以上のモデルは印象的だが、最新モデルやニッチなモデルへの対応はvLLM/SGLangの方が依然として広い
• カーネル開発におけるMojoの学習曲線 — MojoはPythonのスーパーセットとして設計されているが、高度なGPUカーネル開発には新しい概念の習得が必要
• 分離型推論とオーケストレーションがオープンソース版にない — 分離型プレフィル/デコード、KVキャッシュ対応ルーティング、マルチモデルオーケストレーション、混合GPUフリート間でのオートスケーリングなどの機能はModular Cloud経由での提供となり、セルフホストのCommunity Editionには含まれない

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直接比較表

選び方ガイド

SGLang を選ぶべきケース: マルチターンのチャットボット、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の優位性を提供し、RadixArkによる商業的支援が長期的なサポートを保証します。

vLLM を選ぶべきケース: 最も安全で、プロダクション実績があり、モデルやハードウェアの互換性が最も広い選択肢が必要な場合。7.5万のスターを誇るコミュニティ、大手企業（Amazon, Roblox, Stripe）への導入実績、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: 複数のハードウェア環境（NVIDIA + AMD + CPU）を運用している場合、コンテナサイズや運用のシンプルさを重視する場合、あるいはMojoを使用してカスタムカーネルを開発したい場合。MAXのコンパイラ駆動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プラットフォームとなっています。

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2026年の推論トレンド

3つのトレンドが競争環境を再定義しています。

分離型 (Disaggregated) プレフィル/デコード は実験的な段階から標準機能へと移行しました。SGLangはDeepSeek向けに96枚のH100で大規模なP/Dを実証し、vLLMの llm-d プロジェクト (Red Hat, Google Cloud, IBM, NVIDIA) はKubernetesネイティブな分離を推進しています。また、NVIDIAのDynamoオーケストレーターは主要なすべての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はともに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。

商業的な集約 が加速しています。RadixArk (評価額4億ドル)、Inferact (vLLMのために1.5億ドル調達)、そしてModular (評価額16億ドル + BentoML買収) はいずれも、オープンソースの推論技術が企業による収益化フェーズ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、2026年後半に向けてSGLang、vLLM、MAXが主要な3つの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。