English(EN) We built our own inference engine and put it up against vLLM and SGLang on four models and three kinds of GPU.

Backboard.io 的新推理引擎超越 vLLM 和 SGLang

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-07 17:11

Backboard.io 开发了一种新的推理引擎，在吞吐量和延迟方面显著优于 vLLM 和 SGLang 等现有解决方案。在包括 GLM-5.3、Qwen3.6-35B 和 Qwen3.8-27B 在内的各种模型以及不同的 NVIDIA GPU 上，Backboard 的引擎在输出吞吐量方面提高了 4.94 倍，在首次响应时间（TTFT）中位数方面快了 10 倍。该引擎在特定于代理的测试中也表现出色，能够处理大型上下文窗口和多轮交互，与竞争对手相比性能更优，即使竞争对手使用的是低精度模型。 AI

影响这个新的推理引擎可以显著提高企业部署大型语言模型的效率和成本效益。

排序理由该条目描述了一家公司开发的新推理引擎，并详细说明了其与现有工具的性能对比。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Jonathan Murray · 2026-11-07 17:11

我们构建了自己的推理引擎，并将其与 vLLM 和 SGLang 在四种模型和三种 GPU 上进行了对比。

357 seconds. That's how long the median request waited for its first token when we ran GLM-5.3 on vLLM under sustained load. Eight B200s. 32 concurrent workflows. Our engine, same model, same box: 3.24 seconds. I didn't build this. Rob and the team did. Th…

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报道来源 [1]

我们构建了自己的推理引擎，并将其与 vLLM 和 SGLang 在四种模型和三种 GPU 上进行了对比。

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