Kimi-K3 是一款面向复杂推理与长上下文任务的 MoE 模型。本次测试使用 单机 8×NVIDIA B300，通过 GPUStack 分别接入 vLLM 与 SGLang，并启用 Kimi-K3-DSpark 草稿模型进行投机解码。
Kimi-K3 是一款面向复杂推理与长上下文任务的 MoE 模型。本次测试使用 单机 8×NVIDIA B300，通过 GPUStack 分别接入 vLLM 与 SGLang，并启用 Kimi-K3-DSpark 草稿模型进行投机解码。
先给出最值得关注的结论：
（1）64K 输入、10 路并发：vLLM 端到端耗时 100.5 秒，SGLang 为 150.8 秒，vLLM 领先约 1.5×。
（2）200K 输入、10 路并发：SGLang 端到端耗时 225.3 秒，vLLM 为 295.2 秒，SGLang 反超约 1.31×。
（3）vLLM 从 64K 增长到 200K 后，稳定解码吞吐下降 3.29×；SGLang 仅下降 1.25×。
（4）性能交叉的主因是本轮 SGLang 开启了 --dcp-size=8，而 vLLM 的 decode_context_parallel_size=1。
（5）两侧 Prefill 能力接近，主要差异来自 Decode 阶段。
（6）Random 数据集使 DSPARK 投机解码的接受率极低，因此本轮结果不能直接代表真实生产流量。
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重要说明： 这不是严格对等的 A/B 测试。两套引擎在 DCP、显存分配、算子后端、接受判据等方面存在差异。本文更适合用来理解瓶颈与选型方向，不应被视为最终性能排名。 |
1. 测试环境
本次测试环境如下：
2. 准备模型权重
使用 ModelScope 下载 Kimi-K3 主模型与 DSpark 草稿模型。
2.1 下载 Kimi-K3 主模型（MXFP4）
2.2 下载 vLLM 使用的 DSpark 草稿模型
2.3 下载 SGLang 使用的 DSpark 草稿模型
3. 拉取推理镜像
3.1 拉取 vLLM 镜像
3.2 拉取 SGLang 镜像
镜像准备完成后，在 GPUStack 的推理后端中分别为 vLLM 和 SGLang 添加自定义版本。
4. 在 GPUStack 中部署 vLLM
在 GPUStack 中创建 vLLM 自定义后端，选择 Kimi-K3 模型、8 张 B300，并配置所需环境变量。
图 1 GPUStack 中的 vLLM 模型配置
vLLM 自定义后端及模型配置如下：
图 2 vLLM 自定义后端与模型配置
4.1 vLLM 环境变量
4.2 vLLM 启动参数
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--gpu-memory-utilization 0.95 在本轮测试中导致 KV 池超额提交，并触发运行期 OOM 重试。后文会给出更稳妥的调整建议。 |
5. 在 GPUStack 中部署 SGLang
同样创建 SGLang 自定义后端，选择 8 张 B300，并录入模型与启动参数。
图 3 GPUStack 中的 SGLang 模型配置
SGLang 自定义后端及模型配置如下：
图 4 SGLang 自定义后端与模型配置
5.1 SGLang 启动参数
服务启动后，可在 GPUStack 中查看实时日志、吞吐与 KV Cache 状态。
图 5 GPUStack 中的服务日志与运行状态
6. 64K / 3K、10 路并发对比
首先使用 64K 输入、3K 输出、10 路并发进行测试。
6.1 vLLM 测试结果
图 6 vLLM 64K / 3K、10 路并发测试结果
6.2 SGLang 测试结果
图 7 SGLang 64K / 3K、10 路并发测试结果
测试期间的推理日志如下：
图 8 vLLM 推理日志
图 9 SGLang 推理日志
7. 不同输入长度下的测试
除 64K 外，本轮还测试了多种输入长度，用于观察上下文增长对 TTFT、TPOT、ITL 与端到端耗时的影响。
7.1 vLLM
图 10 vLLM 不同输入长度测试结果
7.2 SGLang
图 11 SGLang 不同输入长度测试结果
8. 核心结果：64K 与 200K 之间发生性能交叉
从客户端可信指标与引擎日志综合看，两套引擎在 64K 和 200K 之间发生了明显的性能交叉：
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一句话解释： vLLM 在较短上下文中没有 DCP 通信开销，因此更快；上下文增长后，SGLang 的 DCP=8 将每张卡需要读取的 KV 数据量大幅分摊，长上下文 Decode 反而更有优势。 |
但读完两边源码后，这个差异不是「vLLM 忘了开」那么简单：vLLM 在代码里明确禁止 DCP 与 DSPARK 投机解码共存，想要 DCP 就必须放弃投机；SGLang 允许二者共存，代价是投机退化为非自适应模式。也就是说，这是一道架构层的取舍题，而不是配置疏漏。
9. 为什么会发生性能交叉
9.1 Decode 扩展性是决定性因素
取 10 路请求全部进入解码后的稳定段：
图 12 64K 与 200K 稳定段解码聚合吞吐
解码聚合吞吐：10 路并发稳定段均值，单位 tok/s；数据来源为引擎自报日志。
vLLM（DCP=1）
（1）64K：稳定段约 439～537 tok/s，峰值 537 tok/s。
（2）折算单请求约 53.7 tok/s，即约 18.6 ms/token。
（3）200K：稳定段约 157.8～166.6 tok/s，均值约 163 tok/s。
（4）折算单请求约 16.3 tok/s，即约 61.3 ms/token。
（5）上下文增长约 3.1×，解码性能下降 3.29×，呈近似线性退化。
SGLang（DCP=8）
（1）64K：稳定段约 313～418 tok/s，均值约 335 tok/s。
（2）折算单请求约 33.5 tok/s，即约 29.9 ms/token。
（3）200K：稳定段约 252～288 tok/s，均值约 268 tok/s。
（4）折算单请求约 26.8 tok/s，即约 37.3 ms/token。
（5）上下文增长约 3.1×，解码性能仅下降 1.25×。
在 64K 场景中，DCP 每一步增加的通信成本还没有被 KV 读取收益抵消，所以 vLLM 更快；到了 200K，KV 读带宽成为主要瓶颈，SGLang 的 DCP 优势开始显现。
9.2 Prefill 能力基本打平
两侧的 chunked-prefill / max-num-batched-tokens 都设置为 32768，稳定 Prefill 聚合吞吐约为 19K～23K tok/s。这说明在 8×B300 上，Kimi-K3 的 MoE + MLA 预填充能力已经比较接近，整体差距主要出现在 Decode 阶段。
需要注意的是，vLLM 的 64K Prefill 数据受到两类运行时事件干扰：
（1）8 张卡共出现 32 次软 OOM 重试；
（2）4 个算子在推理期发生 JIT 编译。
这些事件都集中在 64K 测试初期，因此 vLLM 该轮的 Prefill 聚合值和首批 TTFT 偏悲观。200K 测试中未复现，SGLang 日志中也没有对应的 OOM / JIT 记录。
9.3 SGLang 日志揭示了长上下文 Prefill 衰减
SGLang 会逐 chunk 输出 input throughput。在 200K 场景中，同一请求的 6 个 chunk 吞吐依次约为：
切换到下一个请求后，吞吐又回到约 22K tok/s。这直接反映了随着已缓存上下文变长，注意力计算成本逐步上升。
vLLM 的 Avg prompt tput 是 10 秒窗口聚合值，粒度更粗，因此不会直接呈现这一结构。对比两侧日志时，需要注意可观测口径并不完全一致。
10. DSPARK 投机解码：本轮基本没有带来收益
本轮压测使用 Random 数据集。随机 token 序列本身几乎不可预测，因此草稿模型很难连续命中。
两套引擎都使用 Kimi-K3-DSpark，并设置 7 个投机 token；但在 200K 场景下，双方平均接受长度都接近 1：
（1）vLLM：约 1.05～1.17；
（2）SGLang：约 1.05～1.17。
这意味着系统为草稿模型付出了额外算力，却几乎没有获得投机解码收益。vLLM 200K 轮中，Drafted throughput 约 990 tok/s，而 Accepted throughput 仅约 21 tok/s，约 98% 的草稿计算被丢弃。
不同场景下的接受长度与接受率如下：
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结论： 本轮测到的是「投机解码纯负担」场景，不能直接外推到真实生产流量。下一轮应改用 ShareGPT、真实业务请求或其他自然语言数据集。 |
10.1 两套引擎的接受判据也不同
两边草稿权重同源，但验证策略不同：
（1）vLLM 显式设置 draft_sample_method=probabilistic 和 rejection_sample_method=block，采用更宽松的概率式分块验证。
（2）SGLang 的 DSPARK 路径采用严格的 greedy 逐位匹配；块内第一个 token 不匹配，后续 token 会全部作废。
因此，在相同草稿模型下，两套引擎仍可能出现明显不同的平均接受长度。若要严格验证投机解码收益，需要统一数据集、采样参数、gamma 与接受判据。
11. 客户端指标：先排除不可信的吞吐列
四组客户端测试的可信指标汇总如下：
截图中的部分吞吐字段无法与总 token 数、并发和耗时相互校验。例如：
（1）vLLM 200K 显示输出吞吐 1111.61 tok/s；
（2）但按 10 × 3000 ÷ 295.21 计算，物理上限约为 101.6 tok/s；
（3）64K 测试也存在接近 11× 的固定偏差。
因此，本文只采用 TTFT、TPOT、ITL、延迟与总耗时；吞吐统一以引擎日志为准。
11.1 TTFT 口径也需要统一
启用 --reasoning-parser kimi_k3 后，思维链输出位于 delta.reasoning，而不是 delta.content。如果压测工具只从 delta.content 计算首 token，两套引擎的 TTFT 都会被系统性抬高。
对于推理模型，更合理的口径是：
即收到第一个 reasoning 或 content 增量时就停止 TTFT 计时。
此外，vLLM 该轮还出现长 Prefill 挤占 Decode 调度预算的现象：当 long_prefill_token_threshold=0 时，队首长请求可能一次吃满 32768 token 预算，导致其他已经进入运行态的请求拿不到一个 token 的 Decode 调度，从而形成较平的高 TTFT。
12. 显存分配与 KV Cache 容量
每张 B300 可见显存为 267.69 GiB，两侧模型权重占用接近，但剩余显存分配策略差异很大。
12.1 vLLM
KV 池容量为 2,687,776 token，1M 上下文下理论最大并发约为 2.69×。
但当前配置存在超额提交。vLLM 日志提示：若要真正落入 0.95 显存预算，KV Cache 应降至 38.48 GiB，而本轮实际分配了 43.76 GiB。这也是运行期 OOM 重试的主要来源。
可选择以下一种方式修正：
方案一：降低显存利用率
方案二：显式限制 KV Cache
12.2 SGLang
全注意力池容量为 916,672 token，草稿池容量为 7,333,376 token。
当前配置声明 context-length=1000000，但全注意力池只有 916,672 token，比目标上下文少约 8.3%。也就是说，单条满 1M 请求无法完整放入 KV 池。
同时，max_running_requests 从 48 被压缩到 39，瓶颈来自 Mamba 状态缓存，而非普通 KV Cache。对于 1M 长上下文高并发场景，vLLM 当前的容量余量更大。
13. 冷启动开销
两套引擎总冷启动时间都在 10 分钟左右，但耗时分布不同：
（1）vLLM 的主要耗时来自 profile、KV 分配与 warmup，约 409.6 秒；
（2）SGLang 的主要耗时来自 CUDA Graph 捕获，约 5.5 分钟。
如果服务需要频繁扩缩容，应把冷启动时间纳入容量规划，并尽量通过常驻实例、预热或分批扩容降低影响。
14. 配置并不完全对等
本轮两套技术栈的主要差异如下：
15. 日志中值得处理的告警
15.1 两边共有：FP8 KV Cache 缺少 scaling factor
两侧日志均提示 FP8 KV Cache 未提供 scaling factor，并回退到 1.0。该配置可能影响精度，而本轮没有进行输出质量对齐。
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在对性能数字下最终结论前，应先使用固定评测集验证精度，确认 FP8 KV Cache 没有造成不可接受的质量损失。 |
15.2 两边共有：slow tokenizer
两套引擎都出现 Using a slow tokenizer 告警。对于 64K / 200K 长输入，Tokenizer 耗时会直接进入 TTFT，应优先更换或启用 fast tokenizer。
15.3 SGLang：设备名识别异常
日志中一处将设备识别为 NVIDIA L20D，但其他位置又正确识别为 B300 / GB300、SM100 / SM103。DCP 通信后端会根据设备名查表选择，建议确认 a2a 是否由错误条目触发。
同时，日志提示：
这可能在 Blackwell 平台上带来精度问题，需要进一步验证。
15.4 vLLM：显存利用率设置过高
--gpu-memory-utilization 0.95 使 KV Cache 超额提交。运行期每张卡需要额外约 4.52 GB，但当时只剩约 2.67 GB，于是触发多轮分配器清缓存与重试。
建议将显存利用率降至 0.92，或使用日志给出的 --kv-cache-memory 值显式限制。
15.5 vLLM：部分「已启用」融合可能未实际生效
日志显示 norm_quant、act_quant 与 allreduce_rms 已启用，但这些属于 Inductor 编译期 pass；Kimi-K3 自动开启 VLLM_USE_BREAKABLE_CUDAGRAPH 后，编译模式可能被强制设为 NONE，因此对应融合未必真正应用。
此外，本轮还关闭了 FlashInfer autotune。vLLM 的结果可能低于其最佳状态，复测时应重新检查实际生效的编译与算子配置。
16. 代码层根因：DCP 与投机解码在两个引擎中的取舍
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这是整份分析里最硬的一条结论，而且它不是调参能绕开的。 |
前面 200K 场景的性能反转，表面看起来像是「vLLM 忘了开 DCP」。但源码显示并非如此：vLLM 结构性地不允许 DCP 和 DSPARK 同时开启。当 decode_context_parallel_size > 1 遇到 K3DSparkModel 时会直接抛出异常（config/speculative.py:978-986）。
因此，在 vLLM 上若要获得长上下文的 KV 分片收益，就必须整条放弃投机解码。
SGLang 可以同时开启 DCP 与 DSPARK，但同样需要付出代价：dcp_size > 1 会强制设置 SGLANG_RAGGED_VERIFY_MODE=static（overrides.py:356-362）。此时 DSPARK 的 SPS 成本表、STS 温度校准、置信度 planner 和块接受率估计器等自适应机制均不再激活，每个请求都会验证完整的 8-token 窗口，无法进行自适应裁剪。
这也解释了为什么 SGLang 能在 200K 场景中保住 DCP 的长上下文收益，但投机接受长度始终偏低。
16.1 其余几个只有读代码才能发现的点
16.1.1 SGLang 的 KDA 融合验证内核大概率没有运行
启动参数解析得到 linear_attn_verify_backend=nv_cutedsl，但 dispatcher 在赋值时直接将 verify_kernel 指向 triton_kernel（kda_backend.py:97-98）。融合 CuTe 路径只会在运行期通过 _can_run_dspark_cutedsl_mtp() 的严格形状约束后尝试。
日志最终显示 verify=TritonKDAKernel，说明实际回退到了 Triton，验证侧仍有一部分性能潜力没有释放。
16.1.2 SGLang「第二个 KV 池」的身份
日志中的 7,333,376 = 916,672 × 8，正好是 dcp_size 的倍数。它并不是第二种架构池，而是草稿 worker 的 MHA KV 池按 DCP 虚拟 token 空间寻址的结果。
草稿模型使用 trtllm_mha 稠密注意力，因此 K/V 分开记账，各占约 4.37 GB。
16.1.3 vLLM 的 1536 attention block 是由 Mamba 对齐要求产生的
混合模型要求 attention 页的字节数不小于 Mamba 页，因此 block 从 32 被提高到 1536，再通过约 0.70% 的 Mamba 页 padding 使两类页的字节数对齐（platforms/interface.py:890-940）。
代价是约 0.7% 的字节浪费和更粗的前缀缓存粒度。这个 1536 边界又会反馈给 align 模式的分块切分，间接参与前文提到的 Decode 饿死问题。
16.1.4 vLLM 2.69× 并发上限的来源
限制并不是 KV 总量不足，而是 scheduler_reserve_full_isl=True 默认要求在请求准入时就按完整最大序列长度预留 KV。
如果将 --max-model-len 从 1M 调整为实际业务长度，并发能力会立即提高。
17. 选型建议
17.1 输入不超过 64K，吞吐优先
优先选择 vLLM。
本轮 64K 场景中，vLLM 解码吞吐约领先 1.5～1.6×，端到端耗时领先约 1.5×。在较短上下文中，避免 DCP 通信开销更有利。
17.2 200K 及以上长文服务
优先考虑 SGLang + DCP。
本轮 200K 场景中，SGLang 解码约领先 1.64×，并且随上下文增长的性能退化明显更缓。不过上线前必须先将 KV 池提高到不低于目标 context-length。
它也是当前两侧中唯一可以同时保留 DCP 与投机解码的一方，但开启 DCP 后，DSPARK 会退化为非自适应验证模式。
17.3 长上下文 + 高并发
当前配置下更倾向 vLLM，但需要复测。
vLLM 在 1M 上下文下理论 KV 容量约为 2.69 路，而 SGLang 当前全注意力池不足 1M，且 Mamba 状态缓存将最大运行请求数压缩到 39。
如果 SGLang 调整 KV / Mamba 内存比例后，再与「关闭投机、开启 DCP」的 vLLM 进行对照，结论可能发生变化。
18. 下一轮如何做严格复测
新版源码分析显示，vLLM 无法同时开启 DCP 与 DSPARK，因此不能简单地「给 vLLM 也开 DCP」来进行二方对齐。更合理的方式是增加 SGLang 关闭 DCP 的第三组，并同时优化两侧各自可修复的问题。
19. 总结
这次 8×B300 单机测试最有价值的地方，不是简单得出「谁更快」，而是清楚展示了上下文长度如何改变推理瓶颈：
（1）64K 阶段，通信开销更敏感，vLLM 更有优势；
（2）200K 阶段，KV 读带宽成为核心瓶颈，SGLang + DCP 反超；
（3）Prefill 不是主要差距来源，Decode 扩展性才是关键；
（4）投机解码在 Random 数据集下几乎完全失效；
（5）显存分配、TTFT 口径和客户端吞吐统计都会显著影响结论。
因此，生产选型不能只看单一 TPS。上下文长度、并发规模、KV 容量、DCP 配置、真实请求分布与输出质量，必须放在同一套评测体系中综合判断。
About GPUStack
GPUStack 是由 GPUStack.ai 所推出的开源项目。GPUStack.ai 成立于 2022 年，是 AI Infra 解决方案提供商，目前已完成 5300 万元种子轮融资。创始团队成员均来自业界应用广泛的 Kubernetes 管理平台 Rancher 的核心团队。其中，联合创始人及 CTO 梁胜博士是前 SUSE 全球工程及创新总裁，加入 SUSE 之前，梁胜博士于 2014 年 9 月创立全球著名的容器管理平台公司 Rancher Labs 并担任 CEO。
来源：互联网
