Ollama чи LM Studio: який інструмент локальних LLM обрати?

Ollama чи LM Studio одним рядком: обирайте LM Studio, якщо хочете настільний GUI для перегляду моделей і чату з ними; обирайте Ollama, якщо хочете легкий локальний API-сервер, керований скриптами. Обидва безкоштовні, обидва запускають GGUF-моделі на вашому GPU чи процесорі, і обидва вміють віддавати сумісний з OpenAI ендпоінт — тому багато розробників ставлять обидва й використовують їх для різних завдань. Цей гайд порівнює встановлення, роботу з GPU, швидкість і API-сервіс реальними командами, які можна запустити вже сьогодні, — щоб ви припинили читати гілки Reddit і почали генерувати токени локально.

У чому різниця між Ollama та LM Studio?

Головна різниця — інтерфейс і задум:

• Ollama — runtime із CLI на першому місці. Модель тягнеться однією командою і працює як фоновий сервіс на localhost:11434, віддаючи REST API. Вбудованого вікна чату немає — він задуманий як «Docker для LLM», до якого підключаються інші інструменти.
• LM Studio — повноцінний настільний застосунок (Electron) із браузером пошуку моделей, чатом, налаштуваннями на кожну модель (довжина контексту, кількість шарів на GPU, temperature) і локальним серверним режимом, що вмикається кліком.

Обидва розуміють формат GGUF і обидва керують однією лінійкою рушія — Ollama вбудовує llama.cpp, а LM Studio використовує runtime на базі llama.cpp, які сам завантажує й оновлює. Тобто якість генерації для того самого файлу моделі фактично ідентична; інструменти відрізняються всім навколо моделі.

Чи безкоштовний Ollama для комерційного використання?

Так. Ollama — open source (ліцензія MIT) і безкоштовний для комерції — ви відповідаєте лише за ліцензію моделі, а не Ollama. Llama, Mistral, Qwen і Gemma мають власні умови, тож перевіряйте картку моделі, якщо будуєте на ній продукт.

LM Studio безкоштовний для особистого використання, але постачається із закритою ліцензією: для роботи потрібна безкоштовна позначка «work», а компанії понад певний поріг виручки за неї платять. Якщо відділ закупівель вашого роботодавця ставить гострі запитання, цієї різниці досить, щоб вирішити суперечку Ollama проти LM Studio.

Чи використовує Ollama ваш GPU автоматично?

Так — під час запуску Ollama виявляє CUDA (NVIDIA), Metal (Apple Silicon) і ROCm (AMD) та зносить на GPU стільки шарів, скільки вміщується у VRAM. Дві перевірки, які варто знати:

# Що насправді завантажив Ollama — GPU чи CPU?
ollama ps

# Примусьте, якщо він мовчки відкотився на процесор:
OLLAMA_NUM_GPU=999 ollama run qwen2.5-coder:7b

Якщо ollama ps показує 100% GPU — все знесено; співвідношення на кшталт 48%/52% CPU/GPU означає, що модель не вмістилася, і ви відчуєте це в tokens/sec. LM Studio дає той самий контроль через повзунок GPU offload для кожної моделі — зручніше для експериментів, один із справді вдалих штрихів його UX.

Що швидше: Ollama чи LM Studio?

Для однієї моделі, одного квантування й того самого заліза: фактична нічия, бо обидва делегують роботу llama.cpp. Бенчмарки на кшталт «Ollama швидший» зазвичай порівнюють різні кванти або довжини контексту. Міряйте на власній машині, а не вірте жодному табору:

# У Ollama: --verbose друкує швидкість (tokens/sec) у кінці
ollama run qwen2.5-coder:7b --verbose "Summarise what a Makefile does in one sentence."

У LM Studio завантажте той самий GGUF-файл з ідентичною довжиною контексту й кількістю шарів на GPU і дивіться tokens/sec у панелі статистики чату. Хто показав більші числа — повторіть тест двічі: перше завантаження містить шум розігріву.

Чи можна запустити LM Studio як локальний API-сервер?

Так — вкладка Developer, запуск сервера, і ви маєте сумісний з OpenAI ендпоінт на localhost:1234. Є і CLI (lms) для скриптів:

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"}]}'

API Ollama доступний завжди, поки працює сервіс, а його рідний ендпоінт і сумісні з OpenAI маршрути не потребують жодного налаштування:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh   # встановлення на Linux
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
}'

Обидва вмикаються в будь-який інструмент, що говорить OpenAI API — розширення VS Code, агентів для кодування, власні скрипти. Ось де Ollama випереджає: сервіс стартує разом із системою, працює headless на сервері чи домашній машині, і нічого не залежить від відкритого настільного застосунку. Саме так у мене налаштовано homelab: Ollama роздає моделі всій мережі, поки головна вузол обходиться без мишки.

Що ж обрати: Ollama чи LM Studio?

Критерій	Ollama	LM Studio
Інтерфейс	CLI + REST API	Повноцінний настільний GUI
Відкритий код	MIT, повністю	Закритий, безкоштовний особистий тариф
Комерційне використання	Безкоштовно	Платна ліцензія при масштабі
Керування моделями	ollama pull <model>	Вбудований пошук + браузер завантажень
Чат	Немає (приносьте свій)	Вбудований
API-ендпоінт	Постійно ввімкнений :11434	Перемикач :1234
Headless/сервер	Відмінно	незручно
Windows / macOS / Linux	Усі три	Windows + macOS, Linux у бета

Правила великого пальця, без жалю в обидва боки:

1. Ви хочете користуватися моделями — чат, проби, повзунки: LM Studio.
2. Ви хочете будувати на моделях — скрипти, агенти, CI, домашній API-сервіс: Ollama.
3. Хочете обидва — ставте обидва; вони співіснують спокійно (тільки не дозвольте обом серверам претендувати на один порт і пам’ятайте: модель, завантажена двічі, з’їдає VRAM двічі).

Локальні моделі особливо добре пасують до агентних інструментів кодування — наведіть клієнт, сумісний з OpenAI, на локальний ендпоінт і отримаєте необмежені доповнення без плати за токен. Сама ця комбінація живить local-first-налаштування за freechat, і це найдешевший спосіб вивчити LLM-сантехніку: єдиний рахунок — за електрику.