Ollama vs LM Studio vs LlamaCpp en local
Ollama, LM Studio et llama.cpp exécutent des modèles ouverts sur votre machine, mais ce ne sont pas le même type d'outil. L'un est un démon en ligne de commande avec une API, l'autre une application de bureau avec une fenêtre de chat, et le troisième le moteur C/C++ sur lequel les deux autres peuvent s'appuyer. Bien choisir dépend surtout de votre façon de travailler, pas de « qui est le meilleur ».
Ceci est une comparaison de fonctions, pas un test de vitesse. La vitesse dépend de votre GPU, du modèle et de la quantification ; toute affirmation de « le plus rapide » sans ces détails est du marketing. Les faits ci-dessous viennent de la documentation officielle de chaque projet et ont été vérifiés le 25 octobre 2026.
La réponse courte
| Outil | Ce qu'il est | Pour quoi il est fait |
|---|---|---|
| Ollama | Exécuteur en ligne de commande open source (MIT) avec API REST locale et point d'accès compatible OpenAI. | Scripts, serveurs, configurations reproductibles et ceux qui préfèrent le terminal. |
| LM Studio | Application de bureau avec interface de chat, catalogue de modèles et API locale programmable ; utilise llama.cpp et MLX en interne. Gratuite pour l'usage local ; des offres cloud payantes existent. | Discuter avec des modèles, les comparer visuellement et les utilisateurs non techniques. |
| llama.cpp | Moteur d'inférence C/C++ sous licence MIT, CLI, serveur compatible OpenAI et backends CUDA, Metal, Vulkan, SYCL et HIP. | Contrôle maximal, matériel inhabituel et intégration de l'inférence dans un autre programme. |
Ollama : l'exécuteur en ligne de commande
Ollama s'installe sur macOS, Windows et Linux, et fonctionne dans Docker. Vous demandez un modèle avec ollama run, il le télécharge et l'exécute ; la même installation expose une API REST locale sur le port 11434 et une API compatible OpenAI pour les outils qui parlent déjà ce format.
Sa licence est MIT et son README cite llama.cpp comme backend pris en charge : Ollama est une couche conviviale au-dessus du moteur, pas une implémentation d'inférence séparée. Les modèles viennent de sa propre bibliothèque ; vous pouvez aussi en construire un depuis un Modelfile quand vous avez besoin d'un prompt ou de paramètres propres.
Choisissez-le si vous voulez une installation reproductible : une commande l'installe, une autre lance un modèle, et un script ou un autre service peut appeler l'API. La contrepartie est l'absence de fenêtre de chat, sauf si vous en ajoutez une ; Open WebUI et des interfaces similaires existent pour cela.
LM Studio : l'application de bureau
LM Studio est une application graphique pour Windows, macOS et Linux. Vous parcourez un catalogue, téléchargez un modèle et discutez avec lui ; la même application peut lancer un serveur local avec une API programmable pour vos propres programmes.
L'offre gratuite exécute les modèles sur votre machine et, selon sa page de tarifs, utilise llama.cpp et MLX en interne. Les offres payantes (Bionic+ à 20 $/mois et Pro à 100 $/mois, vérifié le 25 octobre 2026) ajoutent l'inférence cloud et d'autres services ; elles ne sont pas nécessaires pour exécuter des modèles en local.
Choisissez-la si vous voulez voir la liste des modèles, essayer des prompts et comparer les réponses sans toucher au terminal. La page de téléchargement renvoie à ses conditions d'utilisation ; l'environnement local est gratuit, mais l'application n'est pas un projet open source au même sens qu'Ollama ou llama.cpp.
llama.cpp : le moteur
llama.cpp est l'option la plus bas niveau : un moteur d'inférence C/C++, sous licence MIT, construit autour du format GGUF. Il fournit un outil en ligne de commande et un serveur compatible OpenAI (llama serve), et ses backends couvrent NVIDIA (CUDA), Apple (Metal), Vulkan, SYCL et HIP.
C'est le projet sur lequel les deux autres s'appuient. L'utiliser directement donne le maximum de contrôle sur le contexte, l'échantillonnage, le batching et le déport matériel, et c'est le bon choix quand vous devez intégrer l'inférence dans un autre programme ou prendre en charge un GPU que les outils plus conviviaux ne couvrent pas.
La contrepartie est la courbe d'apprentissage : vous le compilez ou téléchargez une release, choisissez une quantification et passez les bons flags. Il n'y a ni catalogue de modèles ni interface de chat.
Ce qu'ils ont en commun
- Les trois exécutent des modèles à poids ouverts en local ; aucun n'envoie votre prompt à un serveur sauf si vous choisissez une fonction cloud.
- Les trois peuvent exposer une API HTTP, donc une application locale peut leur parler comme à un fournisseur hébergé.
- Les trois sont limités par votre matériel : le modèle doit tenir en mémoire et la vitesse dépend du GPU ou du CPU derrière.
Lequel choisir ?
- Vous voulez une fenêtre de chat et zéro terminal : LM Studio.
- Vous voulez un script, un serveur ou un point d'accès compatible OpenAI avec une seule installation : Ollama.
- Vous voulez le moteur, du matériel inhabituel ou un contrôle total : llama.cpp.
- Vous hésitez : commencez par Ollama ; si l'interface vous manque, essayez LM Studio ; si vous butez sur une limite de matériel ou de contrôle, descendez à llama.cpp.
Ce qu'aucun ne règle : la mémoire
Aucun de ces outils ne fait tenir un modèle. Un modèle 7B en 4 bits représente environ 3,5 Go de poids avant le cache KV et les surcoûts ; un 70B à la même précision est dix fois plus gros. Avant de télécharger quoi que ce soit, estimez la mémoire avec notre calculateur de VRAM pour l'IA locale et lisez combien de VRAM un modèle local demande.
Questions fréquentes
Ollama et LM Studio sont-ils gratuits ?
Ollama est open source sous licence MIT. L'usage local de LM Studio est gratuit ; ses offres payantes ajoutent l'inférence cloud et des services, pas l'exécution locale.
Exécutent-ils les mêmes modèles ?
Ils peuvent exécuter les mêmes familles de poids ouverts, mais les fichiers exacts diffèrent : Ollama tire de sa propre bibliothèque, tandis que LM Studio et llama.cpp travaillent avec des fichiers GGUF (LM Studio utilise aussi MLX sur Apple Silicon).
Lequel est le plus rapide ?
Cela dépend du matériel, du modèle, de la quantification et du backend. Une comparaison juste fixe les quatre ; sans cela, tout chiffre est du bruit. Aucun des trois n'est toujours plus rapide.
Puis-je les utiliser sans GPU ?
Oui, les trois peuvent tourner sur un CPU, mais attendez-vous à une vitesse bien plus faible. Un petit modèle avec une quantification basse est le point de départ réaliste.
À lire ensuite
- Calculateur de VRAM pour l'IA locale — ce qui tient dans votre VRAM.
- Combien de VRAM faut-il ? — l'arithmétique derrière les chiffres.
- Recherche multi-IA — comparez des modèles hébergés quand le local ne suffit pas.
- Commandes Ollama pour IA locale — les commandes que vous allez vraiment taper.
- Quantification GGUF expliquée — ce que signifient Q4_K_M, Q5_K_M et Q8_0, et comment choisir.
Sources et date : README et licence MIT d'Ollama ; README de llama.cpp (MIT, backends, GGUF et llama serve) ; pages de téléchargement et de tarifs de LM Studio (plateformes, llama.cpp/MLX, offre locale gratuite et offres payantes). Vérifié le 25 octobre 2026. Les fonctions et les prix changent ; vérifiez-les avant de planifier avec.