δ-mem: Efficient Online Memory for Large Language Models 对比 vLLM
| δ-mem: Efficient Online Memory for Large Language Models | vLLM | |
|---|---|---|
| 综合 | 5.7 | 7.6 |
| 实用性 | 6 | 9 |
| 上手速度 | 5 | 5 |
| 完成度 | 5 | 8 |
| 不可替代 | 7 | 8 |
| 生命力 | 5 | 7 |
同一套 5 维标准打分，所以两者可比。分差 1 分以内基本可视为同档。
怎么选
δ-mem: Efficient Online Memory for Large Language Models
适合谁：需要优化大模型内存占用的研究人员
不适合谁：生产环境或非技术用户
vLLM
适合谁：需要高性能LLM推理的生产环境
不适合谁：小型项目或非技术团队
综合分上 vLLM 高 1.9 分，但上面那两行「适合谁」比分数更值得看。