English(EN) A quick and dirty comparison of llama.cpp with ollama. The model used is `gemma4:e2b` and the prompt is a simple 'hi'. Thinking mode is on. Running the direct C

llama.cpp 在 Gemma4:e2B 速度测试中优于 Ollama

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-12 08:21

llama.cpp 和 Ollama 的比较表明，在使用 Gemma4:e2B 模型运行时，llama.cpp 更快。llama.cpp 的生成速率为 12.5 tokens/s，而 Ollama 的评估速率为 10.17 tokens/s。这种速度差异与关于 llama.cpp 提供 20%-25% 速度提升的一般报告一致。 AI

影响 llama.cpp 在本地部署 LLM 方面比 Ollama 具有性能优势。

排序理由比较运行 LLM 的两个软件工具。

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Signal score: 0 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
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报道来源 [1]

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llama.cpp 与 ollama 的快速粗略比较。使用的模型是 `gemma4:e2b`，提示词是简单的“hi”。思考模式已开启。直接运行 C

A quick and dirty comparison of llama.cpp with ollama. The model used is `gemma4:e2b` and the prompt is a simple 'hi'. Thinking mode is on. Running the direct CLI mode for both. * llama.cpp: `Generation: 12.5 t/s` * ollama: `eval rate: 10.17 tokens/s` This matches the expect 20%-…

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报道来源 [1]

llama.cpp 与 ollama 的快速粗略比较。使用的模型是 `gemma4:e2b`，提示词是简单的“hi”。思考模式已开启。直接运行 C

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