Comparativa de Herramientas LLM Locales 2025
LM Studio lidera en facilidad de uso con su interfaz gráfica intuitiva, pero Ollama destaca por su simplicidad CLI y API robusta. Ambas herramientas permiten cargar modelos descargables de Hugging Face (GGUF/quantizados) en Windows y Linux, con soporte GPU (NVIDIA/AMD/Intel).
Comparativa principal
| Característica | LM Studio | Ollama | GPT4All | Jan.ai | AnythingLLM |
|---|---|---|---|---|---|
| Plataformas | Windows, Linux, macOS | Windows, Linux, macOS | Windows, Linux, macOS | Windows, Linux, macOS | Windows, Linux, macOS |
| Interfaz | GUI excelente, chat inmediato | CLI principal + OpenWebUI GUI | GUI simple | GUI moderna, estable | GUI con RAG avanzado |
| Modelos soportados | GGUF extenso (Hugging Face) | GGUF, miles pre-empaquetados | GGUF curados | GGUF múltiples proveedores | GGUF + RAG docs |
| GPU Aceleración | NVIDIA/CUDA, Vulkan (AMD/Intel) | CUDA, ROCm, Vulkan | CUDA básico | CUDA, Vulkan | CUDA vía Ollama |
| API OpenAI-compatible | Sí, server local | Sí, nativo y extensible | Sí, con logs | Sí, buena logging | Sí, no estándar |
| Facilidad instalación | Muy fácil (instalador) | Muy fácil (un comando) | Fácil (instalador) | Muy fácil | Media (Docker opt.) |
| Gestión chats/docs | Básica (chats sin grupos) | Buena con OpenWebUI | Básica | Buena, estable | Excelente RAG/multi-doc |
| Recursos (RAM/VRAM) | Optimizado inteligente | Eficiente | Eficiente CPU | Buena optimización | Pesado con RAG |
| Licencia | Mixta + ToS restrictivo | MIT (open-source) | MIT | AGPL | MIT |
| Mejor para | Principiantes, pruebas rápidas | Desarrolladores, API/servers | CPU-only, simple | Uso diario estable | Documentos/RAG |
Recomendaciones por caso de uso
- Principiantes/uso rápido: LM Studio por su GUI pulida y detección automática hardware.
- Desarrollo/API: Ollama por su CLI potente, extensibilidad y rendimiento en producción.
- CPU-only/bajo consumo: GPT4All, eficiente sin GPU.
- Estabilidad diaria: Jan.ai, "just works" con buena UX.
- RAG/documentos: AnythingLLM, maneja múltiples docs y búsquedas.
Ollama + OpenWebUI es la opción más versátil para Linux/Windows, con comunidad activa y benchmarks superiores en velocidad. Verifica compatibilidad GPU (CUDA 12+ recomendado) antes de instalar.
Requisitos de hardware recomendados (2025)
Para modelos comunes como Llama 3.1 8B (Q4), Mixtral 8x7B (Q4) y Gemma 2 9B (Q4_K_M). Todos soportan CPU, pero GPU acelera 5-20x.
| Herramienta | CPU mínima | RAM mínima | GPU recomendada | VRAM por modelo | Notas |
|---|---|---|---|---|---|
| LM Studio | Intel i5/AMD Ryzen 5 (6+ cores) | 16GB (8B Q4), 32GB (13B+) | NVIDIA RTX 3060 12GB / RTX 4060 8GB AMD RX 6700 XT 12GB |
6-8GB (8B Q4) 12-16GB (70B Q4) |
Vulkan para AMD/Intel, CUDA prioritario. Muy optimizado. |
| Ollama | Intel i3/Ryzen 3 (4+ cores) | 8GB (8B Q4), 16GB (13B) | NVIDIA RTX 3060 12GB / A4000 AMD RX 7600 8GB (ROCm) |
5-7GB (8B Q4) 10-14GB (70B Q4) |
Más eficiente en RAM. CUDA 11.8+, ROCm 6.1+. |
| GPT4All | Intel i3/Ryzen 3 (4 cores) | 8GB (7B Q4), 16GB (13B) | NVIDIA GTX 1660 6GB / RTX 3050 | 4-6GB (7B Q4) 10GB (34B Q4) |
Excelente en CPU-only. CUDA básico, sin ROCm. |
| Jan.ai | Intel i5/Ryzen 5 (6 cores) | 16GB (8B), 32GB (13B+) | NVIDIA RTX 3070 8GB / RTX 4060 Ti | 6-8GB (8B Q4) 12GB (70B Q4) |
Vulkan completo (AMD/Intel). Buena multi-GPU. |
| AnythingLLM | Intel i5/Ryzen 5 (6 cores) | 16GB base + 8GB/modelo | NVIDIA RTX 3070 12GB (vía Ollama) | Igual que Ollama | Pesado con RAG (docs). Docker recomendado. |
Configuraciones por tamaño de modelo
Modelos pequeños (3-8B Q4_K_M): RTX 3060 6GB / 16GB RAM
Modelos medianos (13-34B Q4_K_M): RTX 4070 12GB / 32GB RAM
Modelos grandes (70B Q4_K_S): RTX 4090 24GB / 64GB+ RAM
CPU-only (hasta 13B): i7/Ryzen 7 + 32GB DDR5
Optimización por SO/hardware
Windows:
- Mejor: NVIDIA + CUDA 12.4 (LM Studio/Ollama)
- AMD: Vulkan (LM Studio/Jan.ai)
- Intel Arc: Vulkan (Jan.ai/LM Studio)
Linux (Debian/Ubuntu recomendado):
- NVIDIA: CUDA toolkit oficial + Ollama/LM Studio
- AMD: ROCm 6.2 (Ollama/Jan.ai) o Vulkan
- Más eficiente, drivers directos
RAM crítica: Usa Q4_K_M o Q5_K_M para balance calidad/velocidad. Modelos Q2_K dan ~2x velocidad pero pierden precisión.
Para tu perfil (Debian/AWS/Next.js): Ollama en Linux con NVIDIA Docker es ideal (API nativa para integrar en apps). Para pruebas rápidas, LM Studio en Windows/Debian.
Formatos de modelos soportados
Todos usan principalmente GGUF (formato estándar de llama.cpp para LLMs cuantizados), pero varían en compatibilidad secundaria.
| Herramienta | Formatos principales | Formatos secundarios | Notas |
|---|---|---|---|
| LM Studio | GGUF (Q4_K_M, Q5_K_S, etc.) | Safetensors (limitado), MLX (macOS) | Búsqueda Hugging Face integrada. Excelente soporte multi-cuantización. Conversión automática. |
| Ollama | GGUF (todos los quant) | Ninguno (solo GGUF puro) | Modelos pre-empaquetados en registry. Importa desde HF vía ollama create. Muy estricto. |
| GPT4All | GGUF | GPTQ (4-bit), AWQ (limitado) | Curados propios + HF. Buen soporte CPU quantizaciones extremas (Q2_K). |
| Jan.ai | GGUF, Safetensors | MLX, ONNX | Multi-proveedor (HF, Ollama registry). Conversión dinámica. |
| AnythingLLM | GGUF (vía Ollama backend) | Ninguno directo | Depende de Ollama/LocalAI. Configuración flexible pero menos directa. |
Detalle por formato clave
GGUF (todos):
- Q2_K, Q3_K_S/M, Q4_0/4_K_M/S, Q5_0/5_K_M/S, Q6_K, Q8_0, IQ quantizers.
- Compatible NVIDIA/AMD/CPU. Tamaños: 2-80GB según modelo/cuantización.
Safetensors (LM Studio, Jan.ai):
- Formato PyTorch seguro (sin pickle). Requiere conversión a GGUF para inferencia rápida.
- Útil para modelos "raw" de HF.
GPTQ/AWQ (GPT4All principalmente):
- Cuantización GPU NVIDIA específica. Más rápido en RTX pero menos portable.
Recomendaciones prácticas
Para tu uso (Debian/Next.js):
1. Descarga GGUF Q4_K_M desde Hugging Face (TheBloke repos)
2. Ollama: `ollama pull llama3.1:8b` (pre-optimizado)
3. LM Studio: Busca + download directo en app
4. GPT4All: Modelos curados en su launcher
Orden de facilidad:
LM Studio (1-click) > Ollama (CLI simple) > GPT4All (GUI curada)
GGUF Q4_K_M es el "sweet spot" universal: ~6GB VRAM para 8B modelos, 30-60 t/s en RTX 3060.
Comparativa de rendimiento entre LM Studio Ollama y GPT4All
Ollama destaca por su velocidad y eficiencia en producción, mientras LM Studio prioriza facilidad de uso con mejor rendimiento en GPU NVIDIA. GPT4All brilla en escenarios CPU-only pero queda rezagado en inferencia rápida.
Comparativa de rendimiento (Llama 3.1 8B Q4_K_M)
| Métrica | LM Studio | Ollama | GPT4All |
|---|---|---|---|
| Tokens/seg (NVIDIA RTX 3060) | 45-55 | 55-65 | 35-45 |
| Tokens/seg (CPU i7 12-core) | 12-15 | 15-18 | 18-22 |
| Latencia inicial (ms) | 800-1200 | 400-700 | 600-900 |
| RAM uso (8B modelo) | 6.2GB | 5.8GB | 5.5GB |
| VRAM uso (RTX 3060) | 6.5GB | 6.0GB | 6.8GB |
| Estabilidad sesiones largas | Buena | Excelente | Media |
| Multi-modelo simultáneo | Limitado | Excelente | Pobre |
Análisis por escenario
GPU NVIDIA (RTX 30/40 series)
Ollama > LM Studio > GPT4All
- Ollama: Máxima velocidad gracias a optimizaciones llama.cpp nativas + CUDA eficiente. Ideal para API/servers.
- LM Studio: Muy cerca de Ollama, excelente offloading GPU dinámico. Mejor UX para pruebas.
- GPT4All: Más lento por menor optimización CUDA.
CPU-only (i7/Ryzen 7)
GPT4All > Ollama > LM Studio
- GPT4All: Optimizado específicamente para CPU, mejor threading.
- Ollama: Eficiente pero enfocado en GPU.
- LM Studio: Consume más CPU overhead por GUI.
Linux vs Windows
- Linux: Ollama +20% más rápido (drivers directos).
- Windows: LM Studio paridad con Ollama, GPT4All estable.
Casos de uso recomendados
Desarrollo/API (Next.js/AWS): Ollama (55-65 t/s, API nativa OpenAI-compatible).
Pruebas rápidas/Debian desktop: LM Studio (interfaz pulida, detección auto hardware).
Entornos low-spec/CPU: GPT4All (18-22 t/s CPU, bajo consumo).
Para tu stack (Debian/AWS/Next.js): Ollama en servidor Linux + LM Studio para desarrollo local. Integra Ollama API directamente en tus apps Next.js/Firebase.
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