LM Studio или Ollama: на что этот выбор влияет, а на что нет
Короткий ответ: по железу и по деньгам — ни на что. Обе программы поднимают одну и ту же модель на одной и той же карте, и ни одно число на этом портале от выбора не меняется. Различаются они тем, как вы с моделью работаете.
⚠️ Придумать различающий показатель было бы легко: страниц с таблицами «Ollama против LM Studio» в сети много, и почти в каждой стоят числа, которых никто не измерял. Мы этих программ не измеряли вовсе — список непроверенного ниже, целиком.
Обе программы делают одно: скачивают открытую модель и поднимают её у вас. Разница в способе работы — Ollama рассчитана на то, что к ней обращается другая программа или вы из терминала; у LM Studio есть своё окно и свой чат. Требования к памяти у них общие, потому что память занимает модель, а не оболочка. ⚠️ Скорость, состав библиотек и поддерживаемые форматы мы не наблюдаем ни у одной из них: это числа о чужом продукте, и вписать их «по статье в интернете» здесь нельзя так же, как цену видеокарты.
Сравнительная таблица
| Ollama | LM Studio | |
|---|---|---|
| Что это | Программа, которая скачивает языковую модель и поднимает её на вашем компьютере, отдавая доступ через командную строку и локальный HTTP-интерфейс. Своего окна у неё нет: она рассчитана на то, что к ней обращается другая программа или вы сами из терминала. | Настольная программа с окном: модель ищется и скачивается внутри неё, а разговор с моделью идёт в собственном чате. Локальный интерфейс для других программ она тоже поднимает, но начинается всё с окна, а не с терминала. |
| Кому по назначению | Тем, кто встраивает модель в свой сервис или скрипт: к локальному интерфейсу обращаются так же, как к внешнему API. | Тем, кто хочет попробовать модель у себя, не собирая окружение: скачал, выбрал, спросил. Отдельного администратора для этого не нужно. |
| Сколько памяти нужно модели | Столько же. Память занимает модель, а не программа: веса и KV-кэш под контекст. | Столько же. Память занимает модель, а не программа: веса и KV-кэш под контекст. |
| Что мы измеряли у самой программы | Ничего. Скорость, размер библиотеки и форматы — не наблюдаем. | Ничего. Скорость, размер библиотеки и форматы — не наблюдаем. |
| Сайт | ollama.com | lmstudio.ai |
Строки таблицы собираются из реестра инструментов — того же, из которого сделаны их отдельные страницы. Второй копии этих описаний в проекте нет намеренно: копия разошлась бы с оригиналом молча.
Что у них общее — и это главное
Память занимает модель, а не программа: веса плюс KV-кэш под контекст. Поэтому таблица ниже одинаково верна и для Ollama, и для LM Studio. Считается при INT8 и контексте 8192 токенов.
| Памяти | Моделей каталога поместится | Самая крупная из них |
|---|---|---|
| 8 ГБ | ни одной | — |
| 12 ГБ | 3 модели | Qwen3-8B8,2 млрд |
| 16 ГБ | 3 модели | Qwen3-8B8,2 млрд |
| 24 ГБ | 4 модели | Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R12,2 млрд |
| 32 ГБ | 6 моделей | Mistral Small 3.1 24B Instruct24 млрд |
| 48 ГБ | 8 моделей | Qwen3-32B32,8 млрд |
Чего мы про них не проверяли
Список собран из обеих записей реестра целиком, а не выбран из него. Страница о чужом продукте без такого списка — это страница, притворяющаяся полным разбором.
- сколько моделей в её библиотеке и какие именно — мы наблюдаем свой каталог моделей, а не чужой
- в каких форматах и с какой разрядностью она их отдаёт
- скорость выдачи токенов на конкретной карте — замеров у нас нет
- состав её каталога моделей и как быстро он обновляется
- Какая из двух программ быстрее — замеров по ним у нас нет ни одного.