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English(EN) Ollama vs. llama.cpp on the Same GGUF: The 15% Speed Gap Was the Defaults, Not the Engine

Ollama 与 llama.cpp 对比：速度差距源于默认设置，而非引擎

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

对 Ollama 和 llama.cpp 在同一 GGUF 模型上的性能比较显示，最初 15% 的速度差异是由于默认设置造成的，而不是底层引擎。当两个应用程序都配置了相同的 draft 和 sampling 参数后，它们的性能几乎相等。Ollama 默认使用具有两个 draft token 的多 token 预测 (MTP) 推理解码，这导致了其在初始测试中速度更快。 AI

影响 强调了在准确的 LLM 性能基准测试中保持配置一致性的重要性。

排序理由 对比运行 LLM 的两个软件工具。

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Ollama 与 llama.cpp 对比：速度差距源于默认设置，而非引擎

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · maruhana ·

    Ollama 对比 llama.cpp 的 GGUF：15% 的速度差距源于默认设置，而非引擎本身

    <p><em>Measured on a Surface Laptop Ultra (Windows on Arm, RTX Spark): align the draft and sampling settings, and the gap mostly disappears.</em></p> <blockquote> <p>This is an English adaptation of an article I originally published in Japanese on Zenn: <a href="https://zenn.dev/…

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