開發者對比 vLLM、TGI 與 Ollama 的 LLM 推理選型

2026 年 10 月 31 日，DEV Community 上刊出一篇題為《vLLM、TGI 與 Ollama：LLM 推理服務選型對比》的對比文章，將 vLLM、TGI 與 Ollama 放進同一張選型矩陣，並給出了各自的定位。文章稱，這三套系統都承擔 LLM 推理，但在生產場景中佔據互不重疊的位置：vLLM 是圍繞 PagedAttention 與 continuous batching 構建、面向吞吐最佳化的推理服務引擎；TGI（Text Generation Inference，Hugging Face）是一個 Rust 前端、Python 核心的伺服器，帶有調優過的核心，如 FlashAttention、custom CUDA graph capture，並有第一方模型中心。

Ollama 則被定位為適合本地開發和單使用者推理。作者據此建議，併發的生產流量不要使用 Ollama，選型時應按每秒請求數、部署環境和支援需求來決定。

這就是目前公開材料裡對這場三方對比的全部記載，事件到此為止。