LM Studio
Una aplicación de escritorio para descargar modelos y conversar con ellos sin tocar la terminal. Funciona en macOS, Windows y Linux y puede servir los modelos con una API parecida a la de OpenAI, en tu equipo o en tu red. Por dentro usa MLX y llama.cpp. Ideal para probar modelos y para quien prefiere ventanas.
Ollama
Un programa gratuito con licencia MIT que se instala con un comando y ejecuta un modelo con `ollama run`. Tiene una API local en el puerto 11434 y una imagen de Docker, así que pasa con facilidad del portátil a un servidor. Ideal para un equipo pequeño o para conectar un modelo local a n8n o a un asistente. Lo contamos a fondo en Ollama: qué es y cómo montar una IA en local.
vLLM
Una librería para servir modelos de forma rápida y eficiente: gestiona mejor la memoria (PagedAttention) y agrupa las peticiones que llegan a la vez, lo que le permite atender a muchos usuarios con la misma tarjeta. Ofrece un servidor compatible con la API de OpenAI y con la de Anthropic. Funciona en tarjetas NVIDIA y AMD y en procesadores. Ideal cuando la IA local es un servicio para toda la empresa o para tus clientes.
Cuál elegir
- Una persona que quiere probar: LM Studio.
- Un equipo pequeño, o un modelo para n8n o un asistente interno: Ollama.
- Muchos usuarios a la vez, o un servicio para clientes: vLLM, en un servidor con tarjeta gráfica.
Y una cosa que no depende de la herramienta: el modelo tiene que caber en la memoria. Lo explicamos en Qué ordenador necesitas para una IA local.
Cuándo no compensa
- Montar vLLM para tres personas. Ollama da de sobra y es más sencillo de mantener.
- Usar LM Studio como servidor de empresa. Es una aplicación de escritorio: para dar servicio, mejor Ollama o vLLM en un servidor.
- Cambiar de herramienta sin medir. Prueba con tus tareas y tus usuarios antes.
Qué haríamos nosotros
Probar con Ollama las tareas reales; si un modelo abierto llega, medir cuántos usuarios y cuántas peticiones a la vez vais a tener y elegir con eso entre Ollama y vLLM, y el equipo justo. Lo hacemos en Dimensionado de hardware e inferencia (1100 €) y lo montamos en IA local y on-premise. La comparativa técnica completa, con SGLang y llama.cpp, en Ollama, vLLM, SGLang o llama.cpp. Sin IVA.
Preguntas frecuentes
¿Qué es mejor, Ollama o LM Studio?
Para probar con ventanas, LM Studio; para tener un modelo funcionando con su API, en un portátil o en un servidor, Ollama.
¿Qué diferencia hay entre Ollama y vLLM?
Ollama es la forma más sencilla de ejecutar un modelo con su API. vLLM está pensado para servir un modelo a muchos usuarios a la vez, aprovechando mejor la tarjeta gráfica.
¿Son gratuitos?
Ollama es gratuito con licencia MIT. LM Studio se descarga de su web y vLLM se instala como librería: revisa las condiciones de cada uno para usarlos en una empresa.
Fuentes
- [1]LM Studio, documentación.
https://lmstudio.ai/docs/app - [2]Ollama, repositorio oficial en GitHub.
https://github.com/ollama/ollama - [3]vLLM, documentación.
https://docs.vllm.ai/en/latest/
Consultadas el 28 de octubre de 2026.