Comparando los top 6 ejecutores de inferencia para LLM al servicio en 2025: en el despliegue real de modelos de lenguaje grande ya no es tanto un problema de entrenamiento sino de servir tokens de forma rápida y económica bajo tráfico real. El rendimiento final depende de tres detalles de implementación: cómo el runtime agrupa las solicitudes en batch, cómo solapa la fase de prefill con la de decode y cómo almacena y reutiliza la cache KV. Cada motor hace diferentes tradeoffs entre latencia, throughput, uso de memoria y coste operativo.

Los tres factores críticos explicados de forma clara: el batching eficiente maximiza la GPU pero puede aumentar latencia tail; el solapamiento de prefill y decode permite empezar a generar mientras llegan más tokens, reduciendo tiempo por respuesta en cargas mixtas; y la gestión de la KV cache determina si se puede mantener estado entre peticiones con bajo coste de memoria y alta reutilizacion, crucial para agentes IA y flujos de conversación largos.

Aqui un resumen práctico de los seis ejecutores que dominan el mercado en 2025 y sus consideraciones clave: vLLM destaca por su enfoque en latencia baja y reutilizacion avanzada de KV cache, ideal para productos conversacionales en tiempo real; TensorRT y FasterTransformer ofrecen kernels fuertemente optimizados y soporte para cuantizacion y fusions, muy buenos en throughput y costeo por token en GPU; DeepSpeed Inference aporta sharding y optimizaciones para modelos extremadamente grandes, adecuado para despliegues multi GPU; ONNX Runtime proporciona portabilidad y opciones CPU/GPU para escenarios con restricciones de hardware; y los runtimes integrados por proveedores cloud facilitan escalado gestionado y despliegue con balanceo automático.

Cada uno pondera diferente: algunos priorizan maximizar batch para reducir coste por token, otros priorizan latencia tail para experiencia usuario, y otros todavía priorizan memoria y soporte de cuantizacion para reducir coste de infraestructura. Ademas hay consideraciones practicas como soporte para modelos cuantizados a 8 bits o 4 bits, memory mapping de pesos, kernel fusion, y compatibilidad con inferencia distribuida.

Para equipos de producto esto significa elegir segun la necesidad: si la prioridad es latencia sub 100 ms en interaccion humana, buscar engines con batching adaptativo y solapamiento de prefill/decode; si la prioridad es costo por token a escala, preferir optimizaciones de kernels y quantizacion; si se maneja contexto largo o agentes IA, valorar fuertemente la estrategia de KV cache y el soporte para sharding y swap de memoria.

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