LM Studio 和 Ollama 到底该选哪个 如果你想在本地部署并运行大语言模型,LM Studio 和 Ollama 到底该怎么选?AI 科普达人 New Machina 从两款工具的工作原理和功能特性出发,做了详细分析,并给出了自己的建议。 简单来说,LM Studio 是一款桌面应用,主打“开箱即用”。它提供图形界面,下载模型、发起对话、调整参数等操作,都可以在同一个窗口里完成。对于不想频繁使用命令行的用户来说,体验非常友好。 很多人会把它和 Ollama 放在一起比较,但这两款工具最初的设计思路其实完全不同:LM Studio 走的是“UI 优先”的可视化工作台路线,而 Ollama 更像是一个没有界面的后台引擎,重点在于性能和集成能力。不过,随着版本演进,两者的边界也在逐渐模糊。LM Studio 增加了无界面服务器模式,Ollama 也开始提供图形界面,功能上越来越接近。 尽管如此,它们之间仍然有几个关键差异。首先在性能上,Ollama 因为架构开销更低,通常会快 10% 到 20%。其次在 GPU 调用方面,Ollama 可以自动检测并调用硬件资源,而 LM Studio 则需要用户手动配置。API 兼容性上,两者都支持 OpenAI 风格的端点,但 Ollama 还额外提供了原生接口。尤其是在智能体系统或自动化工作流中,Ollama 的优势更明显:它默认以原生守护进程运行,支持后台自动切换模型,并发处理也更稳定,同时还支持 MCP。 如果你的主要需求是快速试用模型、对比不同模型的效果,LM Studio 的上手体验确实更方便。但如果你希望把本地模型深度嵌入工作流,甚至用于自动化场景,那么 Ollama 几乎是更合适的选择。 #LMStudio #Ollama #大语言模型
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Docling本地配置从入门到精通保姆级教程轻松OCR扫描件 🚀支持视觉大模型的开源PDF解析+OCR工具!Docling本地配置从入门到精通保姆级教程!支持LM Studio+InternVL3-9B与Gemini2.5 Pro轻松识别解析模糊PDF扫描文件 #docling #ocr #lmstudio #gemini #ai 🚀🚀🚀视频简介: ✅【企业知识库必备利器保姆级教程】免费开源神器docling震撼来袭!PDF秒变Markdown,扫描文档轻松识别,比付费工具还强大,支持调用InternVL3和Gemini 2.5 Pro模型 📄 本期视频将详细演示了IBM开源的docling PDF文档解析工具的使用方法! 🛠️ 视频分为三个部分: 1.基础使用- 用Python代码和命令行直接解析PDF转Markdown 2.本地模型 - 配合LM Studio调用InternVL3-9B模型处理扫描版PDF 3.云端API- 使用Gemini 2.5 Pro模型获得顶级OCR效果 💻 通过简单代码将复杂PDF文档成功转换为Markdown格式,连表格和图像都能完美保留。 🔬 针对扫描版PDF,视频展示了如何调用开源视觉模型InternVL3实现精准OCR识别。对于要求更高的场景,还演示了调用Gemini 2.5 Pro API,连模糊不清的扫描文档都能完美解析! ⚡ 通过docling配合视觉模型,企业知识库项目能轻松处理各种文档格式,大幅提升工作效率! 📋 视频详细讲解了每个步骤的代码实现,包括模型配置、API调用、批量处理等功能,适合开发者学习参考。 🎯 最终效果让人惊艳 - 连emoji表情、引用格式、模糊文字都能准确提取,成功率极高!
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Mac 本地跑 Qwen3.6-27B,我实测了 4 种方案 这期视频我系统测试了 Qwen3.6-27B 在 Mac 上的本地运行体验。 我一共体验了 4 种方式:Qwen Chat 官网版本、Unsloth 的 UD-Q5 GGUF、Unsloth MLX 6bit 搭配 DFlash,以及最后速度最让我满意的 MTPLX 4bit 方案。 这次重点不是只看跑分,而是看它在真实任务里的表现:网页复刻、交通仿真、3D 魔尺、礼物包装助手、仓库分拣系统、体素艺术场景、写作、推理和幻觉识别。整体来看,Qwen3.6-27B 的编码和创作能力确实很强,尤其在 MTPLX 上,本地速度可以跑到 40 tok/s 以上,对 Mac 用户来说体验提升非常明显。 当然,它也不是完美的。比如复杂 3D 场景会出现穿模、逻辑不稳定、动效不准确等问题;MTPLX 当前也不支持图像识别。但如果你想在 Mac 上本地运行一个速度快、质量不错、适合 AI 编程和日常任务的 27B 模型,Qwen3.6-27B 很值得尝试。 本期会聊到: - Qwen3.6-27B 为什么值得关注 - Mac 上运行 27B 稠密模型的真实速度 - GGUF、MLX、DFlash、MTPLX 的体验差异 - MTPLX 的安装和 Open WebUI 接入体验 - 4bit 模型在编码、写作和推理任务中的表现 - 我目前更推荐哪一种本地运行方案 如果你也在 Mac 上折腾本地大模型、AI 编程模型或 Qwen 系列模型,这期可以作为一个实际体验参考。 时间戳 00:00 开场:为什么这期要测 Qwen3.6-27B 02:21 Mac 上运行 Qwen3.6-27B 的几种新方案 05:00 官网版本与 Unsloth GGUF 10:37 Unsloth MLX 6bit + DFlash 16:34 MTPLX 上手 20:50 写作、推理、幻觉识别测试 #Qwen #Qwen36 #Qwen3_6_27B #本地大模型 #Mac本地部署 #AI编程
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