SGLang 三年进化:从 RadixAttention 到支撑 330+ 组织的推理引擎
想自己搭推理服务的开发者可以看看这条时间线。SGLang 从 RadixAttention 缓存技巧做起,三年内做到 217 个模型 day-0 支持,330 多个组织在用,和 vLLM、TensorRT-LLM 属于同一赛道。选引擎前了解它的演进路径会有帮助。
LMSYS 于 2026 年 11 月发布 SGLang 演进时间线,梳理了三年内的 20 个里程碑。项目起点是 2024 年 1 月提出的 RadixAttention 缓存技术,到 2026 年 11 月已发布 v1.0 版本并成立 SGLang Consortium。
目前 SGLang 被 330+ 个组织采用,支持 217 个模型的 day-0 接入,运行在数十万张 GPU 上。技术路径上,它从最初的前缀缓存技巧逐步扩展为完整推理引擎,覆盖模型服务、调度与并行执行。
素材来源包括 LMSYS 官方博客、@sgl_project 于 2026 年 11 月 12 日的发布、SGLang Summit 2026 的时间线墙与主题演讲。对一个从研究项目成长为大规模生产级推理引擎的开源项目而言,这条时间线展示了社区共建模式的落地过程。
The Evolution of SGLang, 2024 → ∞: from a caching trick to the inference engine behind 330+ organizations | 2026 Under three years, twenty milestones: from RadixAttention (Jan 2024) to SGLang v1.0 and the SGLang Consortium (Nov 2026). Today SGLang is used by 330+ organizations, supported 217 models on day 0, and runs on hundreds of thousands of GPUs. Music only. Every frame and every note generated in code. Sources: LMSYS blog and @sgl_project (Nov 12, 2026), @lmsysorg (Nov 11, 2026), @radixark (Nov 12, 2026), SGLang Summit 2026 timeline wall and keynote slides. AI-generated content (视频由 AI 生成).
This report is categorized under AITOP's "Products" desk, focusing on US frontier AI labs and Silicon Valley technology leaders. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows. Key entities and technical topics under continuous tracking include SGLang, LMSYS, RadixAttention, inference engines.
Source attribution: curated from AI Will (@FinanceYF5).