实践哥 Li(@MinLiBuilds):🔥 终于有人把我想做的测试先做了。同一台 DGX Spark，同一个 Qwen3.8-27B，用类似的 4-bit 量化级别： SGLang / vLLM / llama.cpp 三个 Runtime Pk 跑一轮。先看单路 Coding + DFlash2： SGLang：36.59 tok/s vLLM：32.01 tok/s llama.cpp：30.02 tok/s SGLang 最快。 🔥结果到了 Agent Tool Calling，反转了 SGLang：54.99 tok/s，16/18 成功 vLLM：47.41 tok/s，18/18 全过最后跑 Tool-heavy Agent，反而推荐 vLLM + DFlash2。这里说明一下：这不是三个 Runtime 共用完全相同的模型文件。 SGLang 和 vLLM 都是 NVFP4，但量化/转换产物不同；llama.cpp 用的是 GGUF Q4_K_M。所以更准确地说，这是：同模型、同机器、类似量化级别，不同完整部署栈的实战横评。这个结果我觉得特别有意思。以前测 Runtime，大家狠狠干 tok/s。到了 Agent 时代，最快的 Runtime，不一定是最好的 Agent Runtime。 Parser、Tool Calling、长任务稳定性，都得一起测。不然 55 tok/s 跑得飞快。最后工具没调出来 😂

2026.08.26 00:48

🔥 终于有人把我想做的测试先做了。同一台 DGX Spark，同一个 Qwen3.8-27B，用类似的 4-bit 量化级别： SGLang / vLLM / llama.cpp 三个 Runtime Pk 跑一轮。先看单路 Coding + DFlash2： SGLang：36.59 tok/s vLLM：32.01 tok/s llama.cpp：30.02 tok/s SGLang 最快。 🔥结果到了 Agent Tool Calling，反转了 SGLang：54.99 tok/s，16/18 成功 vLLM：47.41 tok/s，18/18 全过最后跑 Tool-heavy Agent，反而推荐 vLLM + DFlash2。这里说明一下：这不是三个 Runtime 共用完全相同的模型文件。 SGLang 和 vLLM 都是 NVFP4，但量化/转换产物不同；llama.cpp 用的是 GGUF Q4_K_M。所以更准确地说，这是：同模型、同机器、类似量化级别，不同完整部署栈的实战横评。这个结果我觉得特别有意思。以前测 Runtime，大家狠狠干 tok/s。到了 Agent 时代，最快的 Runtime，不一定是最好的 Agent Runtime。 Parser、Tool Calling、长任务稳定性，都得一起测。不然 55 tok/s 跑得飞快。最后工具没调出来 😂

实践哥 Li@MinLiBuilds

2026.08.17 10:28

单卡 DGX Spark 跑 Qwen3.8-27B FP8 + DSpark k=14 投机解码：改代码该文章 30～45+ tok/s，但闲聊只有 ~8 tok/s 投机解码只对照抄型输出有效。不适合多人并发。我觉得DGX Spark 不适合部署 Qwen ，273 GB/s带宽下 27B dense 现编就是 ~10 tok/s 顶天。可以再观望一下社区的优化。

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