Ollama vs LM Studio: welke tool kies je?

Ollama vs LM Studio in één zin: kies LM Studio als je een desktop-GUI wilt om modellen te browsen en ermee te chatten; kies Ollama als je een lichte, scriptbare lokale API-server wilt. Allebei gratis, allebei draaien ze GGUF-modellen op je eigen GPU of CPU, en allebei kunnen ze een OpenAI-compatibel endpoint serveren — veel developers installeren daarom allebei en gebruiken ze voor verschillende taken. Deze gids vergelijkt installatie, GPU-aansturing, snelheid en API-server met commando’s die je vandaag nog kunt draaien, zodat je stopt met Reddit-threads lezen en lokaal tokens gaat genereren.

Wat is het verschil tussen Ollama en LM Studio?

Het kernverschil zit in interface en intentie:

• Ollama is een runtime die met de CLI begint. Je trekt een model met één commando en het draait als achtergronddienst op localhost:11434 met een REST API. Er is geen chatvenster ingebouwd — het is gebouwd als de “Docker voor LLMs” waar andere tools op aansluiten.
• LM Studio is een volledige desktopapplicatie (Electron) met een modelzoekbrowser, chat-UI, per-modelinstellingen (contextlengte, GPU-offload-lagen, temperatuur) en een lokale servermodus die je met één klik aanzet.

Beide snappen het GGUF-formaat en beide bouwen op dezelfde enginelijn — Ollama embedded llama.cpp, en LM Studio gebruikt op llama.cpp gebaseerde runtimes die hij zelf downloadt en bijwerkt. De rauwe generatiekwaliteit van hetzelfde modelbestand is daardoor feitelijk identiek; de tools verschillen in alles rondom het model.

Is Ollama gratis voor commercieel gebruik?

Ja. Ollama is open source (MIT) en gratis voor commercieel gebruik — je hebt alleen te maken met de licentie van het model, niet die van Ollama. Llama, Mistral, Qwen en Gemma hebben allemaal eigen voorwaarden, dus check de modelkaart als je er een product op bouwt.

LM Studio is gratis voor persoonlijk gebruik maar komt met een closed-source-licentie: gebruik op het werk vereist een gratis werkvlag, en bedrijven boven een omzettreshold betalen. Als de inkoopafdeling van je werkgever lastige vragen stelt, kan dat verschil alleen al de Ollama-vs-LM-Studio-discussie beslissen.

Gebruikt Ollama automatisch je GPU?

Ja — Ollama detecteert CUDA (NVIDIA), Metal (Apple Silicon) en ROCm (AMD) bij het opstarten en offloadt zoveel lagen als in het VRAM passen. Twee checks die je wilt kennen:

# What did Ollama actually load — GPU or CPU?
ollama ps

# Force the issue if it silently fell back to CPU:
OLLAMA_NUM_GPU=999 ollama run qwen2.5-coder:7b

Toont ollama ps 100% GPU, dan zit je op de GPU; een splitsing als 48%/52% CPU/GPU betekent dat het model niet paste en je dat terugziet in tokens/sec. LM Studio geeft dezelfde controle als een GPU-offload-schuif per model, wat prettiger is om mee te experimenteren — een van de echt betere UX-punten.

Wat is sneller: Ollama of LM Studio?

Voor hetzelfde model, dezelfde quant en dezelfde hardware: feitelijk gelijkspel, want beide delegeren aan llama.cpp. Benchmarkclaims als “Ollama is sneller” of andersom vergelijken meestal verschillende quants of contextlengtes. Meet op je eigen machine in plaats van een van beide kampen te geloven:

# Ollama: --verbose prints eval rate (tokens/sec) at the end
ollama run qwen2.5-coder:7b --verbose "Summarise what a Makefile does in one sentence."

Laad in LM Studio hetzelfde GGUF-bestand met identieke contextlengte en GPU-lagen en kijk daarna naar tokens/sec in het statistiekpaneel van de chat. Wat ook de hoogste getallen toont: draai de test nog tweemaal — de eerste load zit vol opwarmruis.

Kun je LM Studio als lokale API-server draaien?

Ja — ga naar het tabblad Developer, start de server en je hebt een OpenAI-compatibel endpoint op localhost:1234. Er is zelfs een CLI (lms) om te scripten:

lms server start
lms load qwen2.5-coder-7b-instruct --gpu max
curl http://localhost:1234/v1/chat/completions 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{"model":"qwen2.5-coder-7b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"Write a jq filter for the top process by CPU"}]}'

De equivalent API van Ollama staat altijd aan zodra de service draait, en zijn eigen endpoint plus de OpenAI-compatibele routes hebben nul setup nodig:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh   # Linux install
ollama pull qwen2.5-coder:7b
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "qwen2.5-coder:7b",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Explain bash exit codes in two lines"}],
  "stream": false
}'

Beide sluiten direct aan op elke tool die de OpenAI API spreekt — VS Code-extensies, coding agents, je eigen scripts. Hier trekt Ollama voorbij: de service start bij het opstarten van het systeem, draait headless op een server of homelab-doos, en niets hangt af van een open desktopapp. Ik draai precies deze setup in mijn eigen homelab, waar Ollama modellen serveert aan alles op het netwerk terwijl de head-node muisloos blijft.

Waar kies je voor: Ollama of LM Studio?

Dimensie	Ollama	LM Studio
Interface	CLI + REST API	Volledige desktop-GUI
Open source	MIT, volledig	Gesloten, gratis persoonlijke tier
Commercieel gebruik	Gratis	Betaalde licentie op schaal
Modelbeheer	ollama pull <model>	Ingebouwde zoek- en downloadbrowser
Chat-UI	Geen (eigen meebrengen)	Ingebouwd
API-endpoint	Altijd aan: :11434	Aanzetbaar: :1234
Headless/servergebruik	Uitstekend	Onhandig
Windows / macOS / Linux	Alle drie	Windows + macOS, Linux in beta

Vuistregels, zonder spijt aan welke kant:

1. Je wilt modellen gebruiken — chatten, uitproberen, aan schuiven trekken: LM Studio.
2. Je wilt op modellen bouwen — scripts, agents, CI, een eigen API-dienst: Ollama.
3. Je wilt allebei — installeer beide; ze kunnen prima naast elkaar (laat alleen niet beide servers op dezelfde port zitten, en onthoud dat een model dat dubbel geladen is twee keer VRAM kost).

Lokale modellen combineren bijzonder goed met agentische coding-tools — wijs een OpenAI-compatibele client op je lokale endpoint en je hebt onbeperkte completions zonder kosten per token. Die combinatie is de lokale basis achter freechat, en het is de goedkoopste manier om LLM-loodgieterswerk te leren: de enige rekening is de stroom.