Ollama vs LM Studio vs llama.cpp
Ollama · LM Studio · llama.cpp
Le choix de Source IA
Commence par LM Studio pour découvrir un modèle et discuter avec des documents dans une interface locale. Choisis Ollama pour servir un modèle à une application via un moteur et une API faciles à intégrer. Choisis llama.cpp pour contrôler plus finement l’exécution, les backends et le déploiement. Ne cherche pas un vainqueur de qualité sans fixer le même modèle et ses paramètres.
Ces noms ne désignent pas trois LLM. Ce sont des logiciels pour exécuter ou servir des modèles, avec différents degrés d’interface et de contrôle. La qualité dépend aussi du modèle, de sa quantification et de la machine. Le choix utile consiste à trouver le parcours que tu sais utiliser, sécuriser et maintenir avec ton matériel.
Comparaison utile pour choisir
Dossier du 8 novembre 2026. Les surfaces, versions et accès sont précisés ci-dessous. Chaque repère et tarif chiffré garde sa date et ses conditions ; les anciens tableaux sont séparés des recommandations actuelles.
| Critère | Ollama | LM Studio | llama.cpp |
|---|---|---|---|
| Usage prioritaire | Servir des modèles à une application via une API locale | Découvrir un modèle et discuter avec des documents sans terminal | Contrôler quantification, exécution et déploiement |
| Surface comparée | Moteur local ; offre cloud distincte | Application locale, agent et cloud optionnel | Moteur C/C++, CLI et serveur |
| Accès à contrôler | Local sur son matériel ; cloud à l’usage et crédits selon formule | Free local ; Bionic+ et Pro pour un cloud optionnel | Installation et backend matériel à choisir |
| Piège à éviter | Sans abonnement ne signifie pas cloud gratuit ni inférence illimitée | Une interface locale reliée au cloud ou au web n’est pas un traitement entièrement hors ligne | Le même fichier de modèle ne garantit pas la même vitesse sur deux machines |
Aucune cellule ne constitue une mesure indépendante de performance. Les capacités proviennent des documentations d’éditeurs ; les recommandations sont l’analyse de Source IA.
Les différences qui changent la décision
La machine et le modèle viennent avant le logiciel
Vérifie mémoire disponible, taille du fichier, contexte souhaité et backend utilisé. Une configuration qui ouvre un petit modèle peut échouer sur un dossier long parce que la mémoire du contexte s’ajoute aux poids. Commencer petit permet d’identifier les limites sans confondre un manque de mémoire avec une mauvaise capacité du moteur.
Les couches peuvent se compléter
LM Studio expose une interface et un serveur, Ollama un moteur avec ses parcours locaux et cloud, llama.cpp des composants et outils bas niveau. Les interfaces peuvent s’appuyer sur des moteurs : choisir l’une n’implique pas de rejeter les autres. Le degré de contrôle nécessaire détermine combien de configuration tu acceptes de gérer.
Hors ligne doit être constaté sur le workflow complet
LM Studio documente le travail hors ligne après téléchargement. Pour tous les parcours, coupe la connexion pendant un essai non sensible et vérifie que les outils, plugins ou recherches ne requièrent pas un service distant. Ne publie pas le serveur local sur internet par facilité. Une interface locale reliée à un modèle cloud reste un autre parcours.
Choisir selon ta situation
- Premier chat local avec documents : LM Studio. Privilégier découverte et lecture de l’interface.
- Application qui appelle un modèle local : Ollama. Tester son endpoint et contrôler le modèle utilisé.
- Déploiement fin et réglages matériels : llama.cpp. Mesurer les options nécessaires sur la machine cible.
Ce que les éditeurs documentent exactement
Ollama
La grille sépare local, cloud à l’usage, Pro, Max et Team. Les abonnements cloud incluent des crédits mensuels non reportables ; le dépassement est distinct. Les plafonds de simultanéité ne constituent pas des limites de taille du modèle local.
Vérification limitée à ces repères le 29 octobre 2026. Documentation de l’éditeur.
LM Studio
La grille distingue Bionic Free avec exécution locale, Bionic+ et Pro avec modèles hébergés aux États-Unis. Les modèles locaux et runtimes doivent être téléchargés. La rétention zéro annoncée pour le cloud ne signifie pas que les calculs restent sur la machine.
Vérification limitée à ces repères le 29 octobre 2026. Documentation de l’éditeur.
llama.cpp
Le dépôt documente CLI, serveur compatible OpenAI, quantification et backends matériels. Il peut exécuter localement ou dans le cloud ; c’est un moteur, pas une garantie de confidentialité à lui seul.
Vérification limitée à ces repères le 12 octobre 2026. Documentation de l’éditeur.
Le même modèle, sur la même machine
Matériel d’essai. Un petit modèle compatible, une quantification identifiée et dix textes fictifs.
- Fixer modèle, format, quantification, contexte et nombre de requêtes parallèles.
- Mesurer chargement, mémoire, première réponse et sortie complète sans confondre ces temps.
- Couper la connexion, rejouer les tâches et vérifier la configuration du serveur.
Protocole proposé au lecteur, pas un test exécuté sur tous ces produits par Source IA. Les exemples sont fictifs ou doivent utiliser des données non sensibles.
Résume ce texte en cinq points uniquement à partir de son contenu. Extrais ses dates et noms dans une liste séparée. Si une information manque, indique-le. N’utilise ni recherche web ni outil externe.
Évaluer le coût du travail terminé
Le local comprend matériel et exploitation, même sans facture de tokens. Au 29 octobre, Ollama cloud utilise des crédits et LM Studio distingue Bionic Free, Bionic+ et Pro. Leurs offres cloud optionnelles ne sont pas de l’inférence hors ligne. Conserver la même machine et le même modèle pour comparer le coût local.
Les montants détaillés restent dans les fiches avec leurs dates, devises, taxes affichées et périodicités. Les anciens relevés ne sont pas transformés en prix actuels par cette réécriture.
Questions fréquentes
Ces logiciels améliorent-ils automatiquement le modèle ?
Non. Ils exécutent ou servent un modèle. Le choix des poids, de la quantification, du contexte et des réglages doit rester constant pour comparer.
LM Studio peut-il fonctionner sans internet ?
Oui pour les fonctions locales après téléchargement des modèles et runtimes. Bionic peut aussi utiliser un cloud optionnel, et les recherches web demandent une connexion. Le seul fait d’ouvrir une interface locale ne garantit pas que les données restent sur la machine.
Sources officielles et portée du contrôle
Ollama : 29 octobre 2026 · LM Studio : 29 octobre 2026 · llama.cpp : 12 octobre 2026.
- Ollama : ollama.com/pricing. Repères consultés le 29 octobre 2026.
- LM Studio : lmstudio.ai/pricing. Repères consultés le 29 octobre 2026.
- llama.cpp : github.com/ggml-org/llama.cpp. Repères consultés le 12 octobre 2026.
Sources des générations et relevés antérieurs
Liens conservés avec les anciennes attributions. Cette liste n’annonce pas une nouvelle vérification de tous les chiffres historiques.