随着大语言模型的普及，越来越多用户希望将它们部署在本地设备上，以获得离线使用、隐私保护和更低延迟的优势。Ollama 和 LM Studio 是两款常见的本地部署工具，它们各具特点，适用于不同类型的用户

一、Ollama 简介

Ollama 是一个轻量级的本地大语言模型运行框架，通过命令行即可完成模型的下载、运行与交互。它以“开箱即用”为目标，简化了本地部署流程，同时保留了较高的灵活性和可扩展性。

主要特点：

• 命令行驱动，适合技术用户；
• 支持主流模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等）；
• 提供本地 REST API 接口；
• 模型管理与更新简便；
• 支持 macOS、Windows、Linux；
• 开源项目
  优点：
• 使用灵活，支持自动化脚本与集成；
• 模型运行效率高，资源控制好；
• 自定义模型与镜像构建功能强大；
• 社区活跃，支持快速反馈与迭代。

不足：

• 无图形界面，初学者入门有门槛；
• 高级功能配置依赖命令行与配置文件。

二、LM Studio 简介

LM Studio 是一款图形化的本地语言模型运行工具，主打易用性，面向非技术用户快速上手。内置 Hugging Face 模型库浏览器，可通过界面选择、下载、运行模型。

主要特点：

• 图形界面，适合所有用户；
• 内置模型市场，支持一键下载；
• 支持对话式模型交互；
• 可开启本地 API 服务接口；
• 支持 macOS、Windows（Linux 支持计划中）；
• 闭源软件，当前未公开源代码。

优点：

• 使用门槛低，界面清晰直观；
• 操作流程完整，适合内容创作与教学演示；
• 支持 GGUF 模型导入，兼容性良好。

不足：

• 不支持命令行控制或脚本化自动操作；
• API 接口功能相对基础；
• 开源性不足，透明度受限。

三、API 调用功能对比

功能项	Ollama	LM Studio
是否支持 API	是	是
启动方式	命令行中自动启动 REST 服务	GUI 中启用 “Open Local Server” 选项
默认端口	http://localhost:11434	http://localhost:1234（可自定义）
接口格式	JSON，类似 OpenAI API	JSON，兼容 OpenAI 接口规范
流式输出	支持（stream: true）	支持（SSE）
高级功能	支持模型管理、嵌入生成、多线程等	主要用于文本生成，功能相对简单

四、选择建议

使用场景	推荐工具
技术开发者、需命令行控制	Ollama
普通用户、内容创作	LM Studio
需要灵活脚本化操作	Ollama
追求图形化体验	LM Studio
重视开源与可控性	Ollama
快速试用与界面管理	LM Studio

Ollama 和 LM Studio 都可以作为个人 PC 上运行本地语言模型的有效方案。前者面向技术用户，提供完整的 CLI 与 API 控制能力，适合复杂工作流集成与开发使用；后者主打易用与界面化，适合内容生成和日常交互使用。两者不冲突，可并存使用，根据不同任务切换工具。