llama.cpp vs. vLLM für 200K+ Kontext: Praxistest mit Qwen3.8-Flash-Next
Warum es zählt
Die QSA-Implementierung in llama.cpp arbeitet trotz Sparse-Attention-Architektur noch mit vollem KV-Zugriff, was Long-Context-Performance massiv begrenzt. Für Coding- und Agent-Workloads über 100K Tokens ist vLLM oder SGLang derzeit die praktisch überlegene Alternative.
— Lumeric Redaktion
Prefill-Throughput (tok/s) bei steigendem Kontext · Spitzenwert
900%
Qwen3.8-Flash-Next @ 0–2K (Short)
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— Lumeric Redaktion
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