Ollama vs LM Studio vs vLLM: differenze e quale scegliere

Ollama, LM Studio e vLLM possono tutti servire modelli AI in locale, ma risolvono problemi diversi. Ollama punta a un runtime leggero con CLI e API locale; LM Studio aggiunge un'interfaccia desktop per cercare, caricare e provare modelli; vLLM è un motore di serving pensato per esporre modelli tramite API e gestire workload di inferenza. Se vuoi chattare e sperimentare su Windows, parti da Ollama o LM Studio. Se stai costruendo un servizio o un'infrastruttura di serving, valuta vLLM dopo aver verificato hardware e requisiti.

Risposta rapida: quale scegliere?

• Scegli Ollama se vuoi avviare modelli e richiamarli da terminale, script o applicazioni attraverso una API locale semplice.
• Scegli LM Studio se preferisci un'app desktop per esplorare modelli, provarli in chat e avviare un server locale compatibile con client OpenAI.
• Valuta vLLM se il problema è servire un modello tramite API e gestire workload di inferenza; è più vicino a un motore di serving che a una chat desktop pronta all'uso.

Non sono tre versioni della stessa app

Il confronto più utile non è una classifica assoluta. LM Studio e Ollama aiutano soprattutto a usare modelli locali sul proprio computer e integrarli con strumenti personali. vLLM è progettato per avviare un server di inferenza con API compatibili con client comuni. La scelta dipende da chi deve usare il modello, da come lo integri e da quante richieste devi gestire.

Ollama: runtime locale, CLI e API

Ollama permette di scaricare ed eseguire modelli e di interrogarli tramite un'API locale. Su Windows la documentazione indica il servizio API su localhost:11434; requisiti di sistema e accelerazione GPU dipendono dalla versione, dai driver e dal dispositivo. È comodo quando vuoi collegare un modello a script, editor o automazioni senza dover gestire subito un server d'inferenza complesso.

LM Studio: interfaccia desktop e server locale

LM Studio mette al centro l'interfaccia grafica: puoi esplorare modelli, scaricarli, testarli in chat e avviare un server locale. La documentazione descrive endpoint compatibili con l'API OpenAI; gli esempi usano come base URL http://localhost:1234/v1. Questo facilita l'integrazione con client già configurabili tramite un endpoint OpenAI-compatible.

vLLM: serving di modelli tramite API

vLLM è un motore di inferenza e serving. La quickstart ufficiale documenta modalità offline e online e un server con API di completamento e chat compatibili con client OpenAI. Richiede più attenzione a installazione, ambiente e configurazione rispetto a un'app desktop; controlla la matrice aggiornata di hardware e backend prima di scegliere un modello.

Quale usare su Windows?

Per iniziare su un PC Windows, confronta prima Ollama e LM Studio: il primo favorisce CLI e integrazione API, il secondo una gestione visuale dei modelli e un server locale configurabile. vLLM diventa interessante quando hai un caso di serving definito e hai verificato che il tuo ambiente supporti la configurazione che vuoi usare. Non assumere che lo stesso modello, file o quantizzazione siano disponibili identici in tutti e tre.

Come confrontare la velocità senza falsare il test

Una prova corretta usa lo stesso modello e la stessa quantizzazione, prompt, lunghezza del contesto, hardware e impostazioni di generazione. Registra separatamente il tempo al primo token, i token al secondo dopo il warm-up, la memoria usata e il comportamento con contesto più lungo. Ripeti la prova: una singola risposta non è un benchmark. Se cambi modello, quantizzazione o backend, stai confrontando configurazioni diverse, non soltanto tre applicazioni.

In questa guida non assegniamo un vincitore di velocità: i test comparabili devono ancora essere eseguiti e pubblicati con hardware, versioni e parametri dichiarati.

Un'API locale non rende automaticamente locale tutto il workflow

Un endpoint su localhost indica dove riceve richieste quel servizio; non dimostra che sistema operativo, estensioni, plugin o altri passaggi del workflow non comunichino con servizi remoti. Proteggi le porte locali, controlla dove vengono inviati prompt e file e verifica licenze e telemetria dei componenti che installi.

Fonti ufficiali e approfondimenti

Fonte: Ollama per Windows: requisiti e API locale

Fonte: LM Studio: endpoint compatibili con OpenAI

Fonte: vLLM: quickstart e API server

Fonte: Guida correlata: Ollama sul PC e Decision Models