English(EN) Ollama vs LM Studio vs llama.cpp vs vLLM: which to pick, and how much VRAM each needs

Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM：选择合适的 LLM 运行器

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 03:25

本文比较了四种流行的本地运行开源大型语言模型的工具：Ollama、LM Studio、llama.cpp 和 vLLM。选择取决于用户的需求，LM Studio 和 Ollama 推荐用于个人使用，Ollama 或 vLLM 用于 API 服务。内存需求因模型量化和格式而异，Qwen3.8 27B 的量化版本仅需 17.2 GB，而使用 vLLM 运行时其原始 BF16 权重最高需要 52.8 GB。 AI

影响根据硬件和用例帮助用户选择合适的本地 LLM 部署工具，从而影响资源的有效利用。

排序理由文章比较和对比了运行 LLM 的不同软件工具，而不是发布新模型或研究突破。

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Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM：选择合适的 LLM 运行器

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Gosha · 2026-10-21 03:25

Ollama vs LM Studio vs llama.cpp vs vLLM：如何选择，以及它们各自需要多少显存

<p>At home, for yourself, pick LM Studio or Ollama; for an API on a server, pick Ollama for one user and vLLM for many. The choice changes the memory too: Qwen3.8 27B takes 17.2 GB as GGUF Q4_K_M and 52.8 GB as the original BF16 weights that vLLM runs. Below: a feature table chec…

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