Ollama vs LM Studio : quel outil choisir
Ollama et LM Studio résolvent le même problème — exécuter des modèles ouverts sur votre propre machine — de deux manières différentes : l'un est un serveur pour machines et scripts, l'autre une application pour les personnes. Le bon choix dépend de votre usage, pas de savoir lequel est « meilleur » : ils ont des designs et des points forts différents.
Ce qu'ils sont vraiment
Ollama est un runtime pensé pour le travail : un service en arrière-plan (~30 Mo) qui télécharge les modèles depuis un registre, les garde en mémoire et les expose sur une API REST. Né comme outil en ligne de commande, c'est aujourd'hui le standard de facto pour intégrer des modèles locaux dans des applications : Open WebUI, les SDK OpenAI/Anthropic, les scripts d'automatisation. Son modèle d'usage : « une fois démarré, il reste démarré ».
LM Studio est une application desktop complète : interface graphique, catalogue de modèles avec recherche (connecteur Hugging Face intégré), gestion des quantifications et des paramètres en panneau, benchmark intégré pour mesurer les jetons/seconde sur votre matériel, et un serveur local compatible OpenAI activable d'un clic. Son modèle d'usage : « ouvrez, explorez, fermez ».
Tableau comparatif
| Ollama | LM Studio | |
|---|---|---|
| Interface | CLI (+ web UI minimale) | GUI complète |
| Installation Linux | curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh | installeur .deb/AppImage |
| Taille | ~30 Mo | ~200 Mo+ |
| Registre de modèles | registry.ollama.ai (tag nom:tag) | catalogue Hugging Face intégré + GGUF locaux |
| Serveur API | REST natif sur le port 11434 | compatible OpenAI sur le port 1234 (sur demande) |
| Multi-modèles | oui, OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS | un par session de chat |
| Benchmark intégré | non | oui (jetons/s sur votre matériel) |
| Headless/serveur | fait pour ça | desktop-first |
| GPU | NVIDIA, AMD, Apple Silicon | NVIDIA, AMD, Apple Silicon |
| Licence | MIT | commerciale (usage local gratuit) |
Le point qui décide : l'API
Les deux exposent un endpoint compatible OpenAI — exactement le même appel Python fonctionne avec les deux, seul l'URL change :
from openai import OpenAI
# Ollama
client = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")
# LM Studio : même ligne, autre port
client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio")
La différence pratique est dans le cycle de vie. Avec Ollama, le serveur tourne en permanence (c'est un service système) : le modèle reste chaud en mémoire le temps que vous configurez (OLLAMA_KEEP_ALIVE) et les demandes multiples sont gérées en parallèle. Avec LM Studio, le serveur démarre quand vous appuyez sur « Start Server » et s'arrête quand vous fermez l'app : le modèle qui répond est celui chargé dans la fenêtre de chat, et le paramètre model est ignoré (il sert uniquement à la compatibilité).
En chiffres concrets : pour une app qui fait 50 requêtes par jour, Ollama est l'évidence. Pour essayer deux modèles ce soir et ne plus les utiliser demain matin, LM Studio.
Ce que chacun fait mieux
Ollama gagne quand :
- le modèle doit répondre à une app (Open WebUI, un bot, une pipeline) sans qu'un humain garde une fenêtre ouverte ;
- vous avez besoin de headless : sur un serveur sans écran Ollama fonctionne, LM Studio non ;
- vous voulez plusieurs modèles chauds en même temps (routing par usage : un 3B pour l'annotation, un 8B pour la synthèse) ;
- la maintenance prime : un
systemctl restart ollamasuffit, pas de processus à tuer.
LM Studio gagne quand :
- vous explorez des modèles et voulez voir les jetons/seconde avant de vous engager (le benchmark intégré est le seul moyen honnête de savoir ce que fait votre matériel) ;
- vous voulez télécharger des GGUF précis d'un clic, sans comprendre les tags du registre ;
- votre workflow est « ouvrir l'app, chatter, fermer » et vous n'avez pas de serveur sous la main ;
- vous avez besoin de l'interface pour montrer le travail à quelqu'un de non-technique.
Exemple concret : deux usages, deux outils
Un petit cabinet qui veut un assistant sur ses propres documents fait ceci : il installe Ollama sur le mini-PC du bureau, ollama pull qwen3:8b, branche Open WebUI sur le port 11434, et l'assistant est toujours prêt. Le même cabinet, pour évaluer s'il doit passer à un 14B ou à un MoE, ouvre LM Studio sur le portable du gérant, télécharge les candidats, lance le benchmark, prend la décision — puis déplace le modèle choisi sur Ollama. Ils sont complémentaires, pas concurrents.
Verdict
- Développeurs et serveurs : Ollama. Sans discussion.
- Exploration et usage desktop : LM Studio.
- Matériel incertain : commencez par LM Studio pour mesurer les jetons/s, puis passez en production sur Ollama.
- Budget temps : utilisez les deux — ils ne s'excluent pas, et la migration de l'un à l'autre change un port.
Les modèles conseillés pour votre RAM fonctionnent identiquement sur les deux runtimes ; et si un modèle ne passe pas sur votre matériel, le calcul de mémoire dit pourquoi avant même d'essayer.
Sources
Article généré par IA
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