Por el equipo editorial de RunAIatHome. Benchmarks, compatibilidad y guias basadas en pruebas locales.
Ollama vs LM Studio: cuál elegir para correr IA en casa (2026)
Las dos herramientas gratuitas que dominan la IA local en 2026. Mismos modelos, mismo hardware — la diferencia está en para qué las uses. Aquí los datos para decidir sin adivinar.
Antes de elegir la herramienta: asegúrate de que tu GPU soporta el modelo que quieres correr. La calculadora de VRAM te dice exactamente si cabe, cuántos tokens/seg obtendrás y si necesitas offloading.
1. Tabla comparativa rápida
Si tienes prisa, aquí está el resumen. Los detalles debajo.
| Criterio | Ollama | LM Studio |
|---|---|---|
| Interfaz | CLI (terminal) | GUI (app de escritorio) |
| Instala modelos | Sí | Sí |
| API compatible OpenAI | Sí (puerto 11434) | Sí (puerto 1234) |
| Multi-plataforma | Mac / Linux / Windows | Mac / Linux / Windows |
| Uso en scripts / producción | Ideal | Limitado |
| Curva de entrada | Requiere terminal | Muy fácil (GUI) |
| Modelos custom | Sí (Modelfile) | Sí (archivos GGUF) |
| Soporte GPU AMD | Parcial (ROCm, Linux) | Mejor (Vulkan, Metal) |
| Servidor headless | Ideal | No |
| Precio | Gratis (MIT) | Gratis (Pro opcional) |
2. Ollama en profundidad
Ollama es un runtime ligero para modelos de lenguaje diseñado para funcionar desde terminal. Instalas, ejecutas un comando, y en segundos tienes un modelo respondiendo en tu máquina. La gracia es que también levanta una API REST automáticamente — el mismo formato que la API de OpenAI. Cualquier app que ya integre OpenAI puede apuntar a Ollama sin tocar el código.
Instalación
Un solo comando en Linux y macOS:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shEn Windows hay instalador gráfico disponible en ollama.com. Tras la instalación, el servicio arranca automáticamente en segundo plano.
Comandos básicos
# Descargar y arrancar un modelo
ollama run llama3.1
# Ver modelos instalados
ollama list
# Descargar sin ejecutar
ollama pull mistral
# Ejecutar en modo servidor (sin abrir chat interactivo)
ollama serve
Con ollama run tienes un chat directo en terminal.
Pero el uso más potente de Ollama es integrarlo con código. Expone la API en http://localhost:11434 — compatible
con el formato de la API de OpenAI, lo que significa que puedes usarlo con cualquier cliente Python, JavaScript o Rust
que ya soporte OpenAI sin modificar nada.
Modelfile: modelos custom
Una de las funciones más útiles de Ollama es el Modelfile — un fichero de configuración que permite
definir el system prompt, la temperatura, el contexto máximo y otras variables del modelo de una vez.
Creas tu propio "modelo" personalizado basado en uno existente. Útil cuando siempre usas el mismo
asistente con las mismas instrucciones: defines el Modelfile una vez y lo cargas con ollama run mi-asistente.
Soporte GPU
Primera clase. Detección automática, sin configuración extra. La combinación más robusta para Ollama.
Ollama usa Metal de forma nativa en Mac. La memoria unificada del M1/M2/M3/M4 funciona directamente como VRAM — sin configuración.
ROCm funciona solo en Linux y solo en GPUs de la serie RX 6000 y 7000. Si tienes Windows con AMD, LM Studio tiene mejor soporte vía Vulkan.
¿Cuándo elegir Ollama?
Si vas a integrar IA en código Python o JavaScript, si quieres un servidor IA en Linux sin pantalla, o si necesitas automatizar flujos con scripts. También si usas NVIDIA o Apple Silicon — el soporte es de primera clase. Guía completa en /guias/ollama.
3. LM Studio en profundidad
LM Studio es una aplicación de escritorio con interfaz gráfica. Descargas el instalador de lmstudio.ai, lo abres, y tienes un buscador de modelos integrado, un chat visual y un servidor local — todo sin tocar la terminal. Para alguien que acaba de descubrir que puede correr IA en casa, LM Studio elimina completamente la barrera de entrada.
Flujo de trabajo típico
Buscar modelo
La pestaña "Discover" permite buscar por nombre o por compatibilidad con tu VRAM. Filtra por tamaño, quantización y tipo de tarea.
Descargar
Un clic descarga el modelo GGUF directamente de HuggingFace. LM Studio gestiona la carpeta de modelos automáticamente.
Chatear o activar servidor
Chat directo en la interfaz, o activar el servidor local para exponer la API en localhost:1234 compatible con el formato OpenAI.
API local
LM Studio también expone una API REST en http://localhost:1234.
El formato es compatible con la API de OpenAI, igual que Ollama. La diferencia es que para
activarlo hay que ir a la pestaña "Local Server" y pulsar "Start Server". No arranca automáticamente
al iniciar el sistema como hace Ollama.
Soporte GPU
Primera clase, igual que Ollama. Detección automática.
LM Studio usa Vulkan para AMD, que funciona en Windows y Linux. No necesitas ROCm. Si tienes una AMD en Windows, LM Studio es la opción clara.
Igual de bueno que Ollama en Mac. La interfaz gráfica de LM Studio es especialmente cómoda en macOS.
Si no hay GPU compatible, LM Studio corre en CPU con AVX2. Lento (2–5 tok/s para modelos 7B), pero funcional para exploración.
¿Cuándo elegir LM Studio?
Si no te gusta la terminal, si quieres explorar y comparar decenas de modelos con interfaz visual, o si tienes GPU AMD en Windows. También si eres nuevo en IA local — la experiencia de usuario es mucho más accesible que Ollama para alguien que no viene del mundo dev.
4. Rendimiento: ¿hay diferencia real?
La pregunta más frecuente. La respuesta directa: prácticamente no. Ambas herramientas usan llama.cpp como motor de inferencia — el mismo código C++ compilado para tu plataforma. Las diferencias de tokens/seg entre Ollama y LM Studio con el mismo modelo, quantización y GPU son inferiores al 5% en condiciones equivalentes.
| GPU | Modelo | Ollama (tok/s) | LM Studio (tok/s) |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | Llama 3.1 8B Q4 | ~95 | ~92 |
| RTX 3060 (12 GB) | Llama 3.1 8B Q4 | ~30 | ~29 |
| RTX 4090 (24 GB) | Mistral 7B Q4 | ~110 | ~107 |
| M4 Max 48GB | Llama 3.1 8B Q4 | ~64 | ~62 |
Las pequeñas diferencias (2–5%) vienen de cómo cada herramienta configura el contexto por defecto y el batching. No son diferencias que notes en uso real. Lo que sí notas es si el modelo cabe o no en tu VRAM — para eso, revisa nuestra guía de cuánta VRAM necesito para IA con tablas por modelo y quantización.
El hardware manda. El 95% de tu velocidad depende de la GPU, no de la herramienta. Usa la calculadora de VRAM para saber exactamente cuántos tokens/seg obtendrás con tu configuración concreta.
5. Casos de uso concretos: cuál elegir
Sin rodeos — para cada situación, cuál es la herramienta correcta y por qué.
"Quiero hacer chat con IA sin tocar la terminal"
LM Studio. Instala, abre, busca un modelo, descarga y chatea. Sin comandos. Sin configuración.
"Quiero integrar IA en mi código Python"
Ollama. La API en localhost:11434 es compatible con el SDK de OpenAI — cambias una línea de base_url y listo. Ollama arranca automáticamente con el sistema, por lo que tu script siempre tiene el endpoint disponible.
"Quiero un servidor IA en Linux sin pantalla (headless)"
Ollama, sin duda. Se instala como servicio del sistema, arranca solo, expone la API y no necesita entorno gráfico. LM Studio requiere escritorio — no sirve para servidor.
"Quiero explorar 50 modelos distintos y comparar respuestas"
LM Studio. El buscador integrado de modelos es excelente. Ves tamaños, quantizaciones, fuente. Cambiar de un modelo a otro es cuestión de segundos desde la GUI.
"Quiero personalizar el system prompt y la temperatura del modelo"
Ollama (Modelfile). Defines una vez el comportamiento del modelo, lo guardas como Modelfile y lo cargas con un nombre propio. LM Studio también permite ajustarlo en la GUI, pero no es persistente entre sesiones de la misma forma.
"Tengo GPU AMD en Windows y quiero buen rendimiento"
LM Studio. Soporte Vulkan para AMD que funciona en Windows sin necesidad de instalar ROCm. Ollama en Windows con AMD es mucho más complejo de configurar.
"Soy developer y quiero la herramienta más ligera posible"
Ollama. El proceso de Ollama consume <50 MB de RAM en idle. LM Studio al tener GUI necesita más recursos base. Para servidores o máquinas con poca RAM libre, Ollama es más eficiente.
6. ¿Y si uso los dos?
No son excluyentes. Muchos usuarios con algo de experiencia en IA local terminan usando ambos para distintas cosas: Ollama para desarrollo y scripts, LM Studio para exploración y chat visual. El hardware es el mismo, los modelos son los mismos — simplemente cambia la interfaz.
Lo único que hay que tener en cuenta: no los ejecutes simultáneamente con el mismo modelo cargado. Cada uno carga el modelo en VRAM — si los dos intentan cargar el mismo modelo, compiten por memoria. Usa uno a la vez sin problema. Si quieres ambos activos a la vez, asegúrate de que los modelos que cargan sean diferentes y tu VRAM tenga margen (la calculadora de VRAM te ayuda a ver si tienes margen).
El setup habitual de developer
- • Ollama siempre activo: servicio del sistema, API disponible en localhost:11434. Scripts y aplicaciones apuntan aquí.
- • LM Studio bajo demanda: lo abres cuando quieres probar un modelo nuevo, comparar respuestas o explorar la librería. Lo cierras al terminar.
- • Sin conflictos de puertos: Ollama usa 11434, LM Studio usa 1234. Pueden coexistir sin problema siempre que no carguen el mismo modelo en VRAM simultáneamente.
GPUs recomendadas para Ollama y LM Studio
La herramienta importa poco si tu GPU no aguanta. Estas son las GPUs con mejor relación VRAM/precio para IA local:
7. Conclusión: no hay ganador absoluto
Después de llevar dos años usando ambas herramientas, la respuesta honesta es: depende de quién eres. Si eres developer y la terminal es tu casa, Ollama es superior en todo lo que importa para ti: integración, automatización, servidor headless, scripts. Si no vienes del mundo de la programación o simplemente quieres explorar sin fricciones, LM Studio te da todo lo que necesitas sin abrir ningún terminal.
Lo que no cambia entre las dos: el rendimiento depende de tu GPU. Un RTX 3060 con LM Studio genera los mismos tokens/seg que un RTX 3060 con Ollama. La herramienta no acelera el hardware — solo lo expone.
| Tu perfil | Recomendación |
|---|---|
| Developer, scripting, integración | Ollama |
| Explorador, usuario no técnico | LM Studio |
| GPU AMD en Windows | LM Studio |
| Servidor Linux headless | Ollama |
| Ambas cosas | Los dos (no son excluyentes) |
¿Tu GPU soporta los modelos que quieres correr?
Antes de elegir herramienta, verifica que tu hardware aguanta el modelo. La calculadora de VRAM te dice exactamente si cabe, cuántos tokens/seg obtendrás y qué pasa si activas offloading.
Calcular mi GPU ahora →Fuentes
Hardware recomendado
GPUs verificadas para correr modelos en local — actualizado en 2026. Ambas herramientas (Ollama y LM Studio) funcionan igual de bien con estas GPUs.
€269
RTX 3060 12GB — La más versátil
Pros
- 12 GB VRAM — corre 7B a 30 tok/s
- Compatible con Ollama y LM Studio
- CUDA completo
Cons
- No alcanza para modelos 30B+
€299
RTX 4060 8GB — Compacta y eficiente
Pros
- Modelos 7B fluidos en Ollama y LM Studio
- Solo 115W de consumo
- Ideal para equipos de escritorio compactos
Cons
- 8 GB limita contextos muy largos
€499
RTX 4070 Super 12GB — Para modelos grandes
Pros
- 12 GB GDDR6X — 30B Q4 cómodo
- 504 GB/s bandwidth
- Gran rendimiento en Ollama API
Cons
- Precio más elevado
€249
Intel Arc B580 12GB — Alternativa económica
Pros
- 12 GB VRAM a precio muy competitivo
- LM Studio tiene soporte Vulkan
- Bajo consumo
Cons
- Sin CUDA — menos rendimiento en Ollama
- Ecosystem menos maduro
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