Ollama vs LM Studio: công cụ AI cục bộ nào phù hợp với bạn?

Nếu bạn đã quyết định chạy các mô hình AI trên máy của mình, gần như chắc chắn bạn đã bắt gặp hai cái tên quen thuộc: Ollama và LM Studio. Đây là hai trong số những cách phổ biến nhất để chạy mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ vào năm 2026, và hầu hết các hướng dẫn đều sẽ nói với bạn rằng một công cụ "tốt hơn" công cụ kia. Đó là cách đặt vấn đề sai.

Chúng được tạo ra cho những nhóm người khác nhau. Hãy chọn dựa trên cách bạn thực sự làm việc, chứ không phải một ảnh chụp kết quả benchmark. Bài viết này phân tích những khác biệt thực tế, đối tượng phù hợp với từng công cụ và cách kết nối công cụ bạn chọn với trình duyệt để có thể trò chuyện với bất kỳ trang web nào bằng mô hình cục bộ của mình.

Không tài trợ, không tiếp thị liên kết. Chúng tôi chỉ muốn bạn sử dụng được AI cục bộ, và chúng tôi hỗ trợ cả hai công cụ.

Tóm gọn trong một câu

Ollama ưu tiên tự động hóa; LM Studio ưu tiên khám phá. Ollama lấy CLI và API cục bộ làm trọng tâm, dù hiện nay cũng đã có ứng dụng chat cho macOS và Windows. LM Studio lấy giao diện desktop làm trọng tâm, dù CLI lms và daemon llmster hiện nay cũng đáp ứng tốt nhu cầu vận hành headless.

Nếu bạn thường xuyên làm việc trong terminal và muốn một công cụ có thể điều khiển bằng script để các công cụ khác giao tiếp, Ollama sẽ rất hợp với bạn. Nếu bạn muốn bấm một nút, duyệt mô hình bằng giao diện trực quan và không bao giờ phải dùng dòng lệnh, LM Studio là cánh cửa dễ bước vào hơn.

Cả hai đều miễn phí cho hoạt động suy luận cục bộ và chạy trên macOS, Windows cùng Linux, với một ngoại lệ quan trọng: các phiên bản LM Studio hiện tại không hỗ trợ máy Mac dùng chip Intel. Cả hai đều hỗ trợ những dòng mô hình open-weight phổ biến như Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek và Gemma, nhưng danh mục, định dạng, mức lượng tử hóa, mẫu prompt và thiết lập mặc định của runtime không hoàn toàn giống nhau. Các cuộc trò chuyện cục bộ được giữ trên máy của bạn; mô hình đám mây, tính năng tìm kiếm web và công cụ từ xa tùy chọn sẽ gửi dữ liệu liên quan ra khỏi thiết bị. Vì vậy, bạn không phải lựa chọn giữa "tốt" và "tệ". Bạn đang lựa chọn một quy trình làm việc.

Ollama: lựa chọn mặc định của lập trình viên

Ollama chạy một dịch vụ cục bộ và cung cấp cả CLI lẫn API. Bạn có thể tải xuống và chạy một mô hình chỉ bằng hai lệnh:

ollama pull llama3.2
ollama run llama3.2

Điều khiến Ollama trở thành lựa chọn mặc định của lập trình viên không phải là tính năng chat, mà là mọi thứ xung quanh nó:

• Dễ tích hợp. Ollama cung cấp API cục bộ trên cổng 11434, vì vậy script, trình soạn thảo và tiện ích trình duyệt có thể sử dụng nó mà không cần mở cửa sổ chat. Dịch vụ có thể tiếp tục chạy, nhưng theo mặc định, mô hình sẽ được giải phóng khỏi bộ nhớ sau năm phút, nên yêu cầu tiếp theo vẫn có thể phải chờ mô hình được nạp lại.
• Dễ tự động hóa bằng script. Quy trình cài đặt có thể lặp lại, Dockerfile, pipeline CI và triển khai dịch vụ đều phù hợp với thiết kế ưu tiên câu lệnh của Ollama. Docker image chính thức hỗ trợ các cấu hình CPU, NVIDIA, AMD ROCm và Vulkan, dù Docker Desktop trên macOS không thể chuyển tiếp GPU Apple vào container.
• Cũng có mô hình đám mây. Ollama có thể gửi yêu cầu đến các mô hình được lưu trữ tùy chọn qua cùng một giao diện, nhờ đó bạn có thể dùng suy luận cục bộ cho công việc nhạy cảm và thuê thêm năng lực tính toán khi cần. Tên và tình trạng cung cấp của các mô hình đám mây có thể thay đổi, vì vậy hãy kiểm tra danh mục mô hình đám mây hiện tại của Ollama thay vì dựa vào một thẻ mô hình cũ.

Sự đánh đổi là quy trình quản lý mô hình và tích hợp của Ollama vẫn ưu tiên câu lệnh. Các ứng dụng macOS và Windows hiện đã có tính năng chat, tải xuống, đính kèm tệp và thiết lập độ dài ngữ cảnh, nhưng LM Studio vẫn mạnh hơn nhiều về khả năng khám phá mô hình bằng giao diện trực quan và tinh chỉnh chi tiết.

Hãy chọn Ollama nếu bạn viết code, tự động hóa công việc, muốn các công cụ khác giao tiếp với mô hình của mình hoặc đơn giản là thích bàn phím hơn chuột.

LM Studio: lựa chọn trực quan, dễ tiếp cận

LM Studio là một ứng dụng desktop được trau chuốt. Bạn chỉ cần tải xuống và mở ứng dụng là sẽ thấy một danh mục mô hình có thể tìm kiếm cùng cửa sổ chat hoàn chỉnh. Không cần terminal.

Những điểm nổi bật của LM Studio:

• Khám phá mô hình. LM Studio tìm kiếm các mô hình được hỗ trợ từ Hugging Face và danh mục tuyển chọn riêng, nhờ đó bạn có thể so sánh các mức lượng tử hóa và tải xuống chỉ bằng một cú nhấp. Khi đang tìm lời giải cho câu hỏi "rốt cuộc mình nên chạy mô hình nào?", công cụ này cung cấp nhiều thông tin hơn một danh mục chỉ có trong terminal.
• Thực sự thân thiện. Các thanh trượt cho phép điều chỉnh độ dài ngữ cảnh, mức GPU offload và tham số sinh nội dung, còn giao diện chat hoàn chỉnh có thể sử dụng ngay. Ngay cả khi chưa từng mở terminal, bạn vẫn có thể nhanh chóng chạy một mô hình đủ mạnh.
• Tinh chỉnh phần cứng. LM Studio cung cấp các tùy chọn GPU offload, lựa chọn từng GPU, độ dài ngữ cảnh, Flash Attention và nhiều thiết lập nạp mô hình khác. Công cụ này cũng có thể ước tính mức sử dụng RAM và VRAM trước khi nạp.
• Công cụ MCP. LM Studio có thể kết nối với MCP server cục bộ hoặc từ xa để bổ sung những khả năng như tìm kiếm web và đọc trang. Mô hình có thể vẫn chạy cục bộ, nhưng các công cụ sử dụng mạng không tạo thành một quy trình ngoại tuyến.
• Cũng đã trưởng thành để phục vụ lập trình viên. GUI không còn là cánh cửa duy nhất. LM Studio đi kèm CLI lms, còn llmster là daemon headless được khuyến nghị cho máy Linux, giàn GPU và các hình thức triển khai dịch vụ khác. Docker image chính thức vẫn là bản xem trước kỹ thuật chỉ hỗ trợ CPU.

Sự đánh đổi là LM Studio sử dụng mã nguồn độc quyền và vẫn ưu tiên trải nghiệm desktop, trong khi cách đóng gói Docker của công cụ này chưa hoàn thiện bằng Ollama. Tuy nhiên, khả năng hỗ trợ headless nguyên bản không còn mang tính thử nghiệm, và LM Studio có thể chạy một server cục bộ có thể cấu hình với cổng mặc định là 1234. Ollama vẫn là lựa chọn mặc định đơn giản hơn cho hạ tầng; LM Studio là bàn làm việc mạnh hơn để lựa chọn và tinh chỉnh mô hình.

Hãy chọn LM Studio nếu bạn muốn có GUI, vẫn đang tìm hiểu xem mình thích những mô hình nào hoặc chỉ muốn cách bắt đầu ít gây e ngại nhất.

So sánh trực tiếp

Hiệu năng: hệ điều hành, RAM và GPU tạo ra khác biệt gì

Không có câu trả lời chung nào thực sự trung thực cho câu hỏi "Công cụ nào nhanh hơn?" Khi cả hai ứng dụng chạy cùng một tệp GGUF qua backend llama.cpp tương tự với cùng ngữ cảnh và mức GPU offload, phần cứng và thiết lập thường quan trọng hơn trình khởi chạy. Phiên bản runtime vẫn có thể khác nhau, vì vậy hãy benchmark chính xác mô hình của bạn thay vì áp dụng kết quả từ một mức lượng tử hóa hoặc máy tính khác.

Hãy bắt đầu từ bộ nhớ, không phải số lượng tham số

Trọng số mô hình, ngữ cảnh hoặc KV cache, phần chi phí bộ nhớ của runtime, dữ liệu đầu vào thị giác và các yêu cầu đồng thời đều tiêu tốn bộ nhớ. Một tệp mô hình vừa đủ chỗ trên ổ đĩa vẫn có thể không nạp được, còn việc tăng độ dài ngữ cảnh có thể cần thêm vài gigabyte. Ollama cảnh báo rõ rằng ngữ cảnh lớn hơn cần nhiều bộ nhớ hơn, trong khi LM Studio có thể chạy lms load --estimate-only <model> trước khi nạp.

Các kích thước tệp mô hình Q4 ước tính dưới đây hữu ích cho việc lập kế hoạch, nhưng không phải cam kết:

Hãy chừa bộ nhớ cho hệ điều hành, trình duyệt và bộ nhớ đệm ngữ cảnh. Các mô hình mixture-of-experts cũng có thể không tuân theo những quy tắc này vì tổng số tham số, số tham số hoạt động và trọng số được lưu trữ mô tả những khía cạnh khác nhau.

macOS: Apple Silicon và máy Mac dùng chip Intel

Apple Silicon thường là cấu hình laptop dễ sử dụng nhất vì GPU có thể truy cập cùng vùng bộ nhớ hợp nhất với CPU. Cả hai công cụ đều tăng tốc suy luận qua Metal; LM Studio còn có thể chạy các mô hình MLX được hỗ trợ. Dung lượng bộ nhớ hợp nhất quyết định mô hình nào có thể nạp, còn băng thông bộ nhớ giúp chip Pro, Max hoặc Ultra sinh nội dung nhanh hơn chip cơ bản có dung lượng bộ nhớ tương đương. Thế hệ chip, kiến trúc mô hình, mức lượng tử hóa và ngữ cảnh vẫn rất quan trọng, vì vậy chỉ riêng tên gọi "M-series" không phải là một chỉ số hiệu năng.

Ollama hỗ trợ macOS 14+ trên chip Apple M-series với khả năng tăng tốc bằng CPU và GPU, đồng thời hỗ trợ máy Mac dùng chip Intel chỉ với suy luận bằng CPU. LM Studio yêu cầu macOS 14+ và Apple Silicon; máy Mac dùng chip Intel không được hỗ trợ. Do đó, trên máy Mac dùng chip Intel, Ollama là lựa chọn duy nhất giữa hai công cụ này, nhưng tốc độ sinh nội dung chỉ bằng CPU thường sẽ chậm hơn nhiều so với khả năng tăng tốc Metal trên Apple Silicon.

Windows và Linux: NVIDIA, AMD, Intel và chỉ dùng CPU

Với GPU rời, cấu hình nhanh nhất thường là mô hình lớn nhất có thể nằm hoàn toàn trong VRAM mà không phải chuyển bớt layer sang RAM hệ thống. CPU/GPU offload một phần cho phép chạy mô hình lớn hơn, nhưng việc truyền tải tác vụ qua bus có thể làm giảm tốc độ.

Trên Windows x64, cả hai công cụ đều hỗ trợ suy luận cục bộ bằng CPU và GPU, còn LM Studio yêu cầu AVX2 và khuyến nghị có ít nhất 16GB RAM cùng 4GB VRAM riêng. LM Studio cũng có tài liệu về khả năng hỗ trợ Windows ARM nguyên bản; hãy kiểm tra các gói nền tảng hiện tại của Ollama trước khi chọn công cụ này cho máy Windows ARM. Linux cung cấp nhiều lựa chọn nhất cho vận hành không giao diện và container, với các gói x64 và ARM64 cho cả hai công cụ. NVIDIA nhìn chung dễ thiết lập trên cả hai hệ điều hành desktop, trong khi thiết bị AMD được hỗ trợ và yêu cầu trình điều khiển khác biệt nhiều hơn giữa Windows và Linux.

Theo hướng dẫn ước tính sơ bộ cho VRAM riêng, 4GB-8GB phù hợp với mô hình nhỏ, 12GB-16GB là mục tiêu tốt cho các bản lượng tử hóa 7B-14B, còn 24GB mở ra nhiều lựa chọn 20B-32B. Để chạy toàn bộ một bản lượng tử hóa 70B trên GPU, nhìn chung bạn cần VRAM cấp máy trạm hoặc nhiều GPU. Luôn kiểm tra ma trận GPU hiện tại của Ollama và yêu cầu hệ thống của LM Studio, vì khả năng tương thích với AMD và GPU NVIDIA đời cũ phụ thuộc vào trình điều khiển cùng thế hệ thiết bị cụ thể.

Cách so sánh Ollama và LM Studio công bằng

Hãy dùng chính xác cùng một tệp GGUF và mức lượng tử hóa, prompt, độ dài ngữ cảnh, thiết lập lấy mẫu cùng mức GPU offload. Hãy chạy mô hình một lần để quá trình nạp mô hình không làm sai lệch tốc độ sinh, sau đó lặp lại prompt ít nhất ba lần. Hãy so sánh cả tốc độ xử lý prompt lẫn số token được sinh mỗi giây, đồng thời theo dõi mức sử dụng bộ nhớ và xem tất cả các layer có nằm trên GPU hay không. Với Ollama, ollama ps cho biết tỷ lệ phân chia CPU/GPU và ngữ cảnh đang hoạt động. Với LM Studio, hãy dùng công cụ ước tính khi nạp và nhật ký dành cho lập trình viên.

Nếu một công cụ chậm hơn đáng kể khi các thiết lập đã giống nhau, trước tiên hãy kiểm tra phiên bản runtime, backend GPU, Flash Attention, độ dài ngữ cảnh và xem có phần nào của mô hình phải chuyển về chạy trên CPU hay không.

Sự thật thẳng thắn: bạn không cần chọn một công cụ mãi mãi

Rất nhiều người dùng cả hai. Hãy dùng LM Studio để khám phá và thử nghiệm mô hình bằng giao diện trực quan, sau đó tái tạo cấu hình trong Ollama khi bạn cần quy trình viết script và triển khai đơn giản hơn của công cụ này. Hai công cụ có thể cùng tồn tại trên một máy và sử dụng các cổng mặc định khác nhau, dù các tệp mô hình đã tải xuống không được tự động dùng chung.

Và có một điểm quan trọng hơn mà những bài so sánh kiểu này thường bỏ sót: công cụ bạn dùng để chạy mô hình không phải là công cụ bạn sẽ dành cả ngày làm việc trong đó. Ollama và LM Studio chỉ là các bộ máy vận hành. Điều bạn thực sự muốn là sử dụng mô hình đó cho công việc thực tế, chẳng hạn như trang đang mở trước mắt bạn ngay lúc này.

Dù chọn công cụ nào, hãy kết nối nó với trình duyệt

Một mô hình cục bộ trong terminal hoặc cửa sổ chat desktop rất hữu ích. Một mô hình cục bộ có thể đọc trang web bạn đang xem, bài nghiên cứu, hợp đồng, tài liệu, bảng giá của đối thủ và trả lời các câu hỏi về những nội dung đó mà không cần bạn sao chép rồi dán lại hữu ích ở một tầm khác.

Đó là điều SurfMind thực hiện. Đây là tiện ích trình duyệt có thể đọc trang bạn đang xem và cho phép bạn thực sự trò chuyện về trang đó bằng bất kỳ mô hình nào bạn chọn. SurfMind ưu tiên hỗ trợ mô hình cục bộ, vì vậy hoạt động với cả Ollama lẫn LM Studio. Dưới đây là cách kết nối từng công cụ.

Nếu bạn chọn Ollama

Hãy cho phép các nguồn của tiện ích trình duyệt trước khi khởi động Ollama:

# Mac/Linux (interactive server)
OLLAMA_ORIGINS="chrome-extension://*,moz-extension://*,safari-web-extension://*" ollama serve

# Windows (PowerShell)
$env:OLLAMA_ORIGINS="chrome-extension://*,moz-extension://*,safari-web-extension://*"; ollama serve

Nếu ứng dụng desktop Ollama hoặc dịch vụ Linux đã chạy, hãy cấu hình OLLAMA_ORIGINS cho dịch vụ đó rồi khởi động lại thay vì mở thêm một server thứ hai. Khi biết ID của tiện ích SurfMind, việc dùng nguồn cụ thể của tiện ích này sẽ an toàn hơn so với cho phép tất cả tiện ích truy cập. Thiết lập này chỉ thay đổi quyền truy cập của nguồn trình duyệt; OLLAMA_HOST kiểm soát riêng việc server có lắng nghe bên ngoài localhost hay không.

Trong SurfMind, hãy mở bộ chọn mô hình → tab Custom → Add Custom Models, rồi chọn preset Ollama. SurfMind sẽ tự động điền mọi thông tin (http://localhost:11434/api/chat). Sau khi bạn lưu, các mô hình đã cài đặt sẽ xuất hiện và sẵn sàng để sử dụng. Hướng dẫn đầy đủ kèm ảnh chụp màn hình có trong hướng dẫn Ollama của chúng tôi.

Nếu bạn chọn LM Studio

LM Studio cung cấp một API tương thích với OpenAI. Hãy mở LM Studio, chuyển đến tab Developer, bật CORS để trình duyệt có thể truy cập, nạp một mô hình rồi khởi động server. Địa chỉ mặc định là http://localhost:1234, nhưng bạn có thể cấu hình cổng.

Trong SurfMind, hãy mở bộ chọn mô hình → tab Custom → Add Custom Models, rồi dùng preset chung OpenAI-compatible:

• API URL: http://localhost:1234/v1/chat/completions
• Models URL: http://localhost:1234/v1/models
• API Key Header: Không chọn khi tính năng xác thực của LM Studio bị tắt
• API Key: Để trống khi tính năng xác thực của LM Studio bị tắt

Theo mặc định, LM Studio không yêu cầu xác thực. Nếu bạn bật tính năng xác thực API của LM Studio, hãy chọn Authorization và nhập token đã tạo; SurfMind sẽ thêm kiểu xác thực Bearer. Sau khi bạn lưu, SurfMind sẽ liệt kê các mô hình đã nạp hoặc tất cả mô hình đã tải xuống khi tính năng nạp đúng lúc của LM Studio được bật. Hãy chọn một mô hình và bắt đầu trò chuyện với trang.

Vậy nên chọn công cụ nào?

• Bạn viết code hoặc tự động hóa công việc: Ollama.
• Bạn muốn thao tác bằng cú nhấp và tinh chỉnh chi tiết: LM Studio.
• Bạn có máy Mac dùng chip Intel: Ollama, với suy luận chỉ bằng CPU.
• Bạn muốn so sánh và ước tính mô hình trước khi nạp vào bộ nhớ: LM Studio.
• Bạn thực sự không thể quyết định: Cài LM Studio để khám phá và giữ Ollama cho các dịch vụ cùng script.

Dù chọn công cụ nào, lợi ích thực sự nằm ở việc đưa mô hình đó vào xử lý những trang bạn đọc hằng ngày. Hãy cài bộ máy bạn chọn ngay chiều nay, thêm nó vào SurfMind và mở bài viết tiếp theo mà đằng nào bạn cũng định đọc.

Câu hỏi thường gặp

Ollama hay LM Studio tốt hơn?

Không công cụ nào tốt hơn một cách tuyệt đối. Ollama tốt hơn nếu bạn muốn một dịch vụ cục bộ có thể điều khiển bằng script để các công cụ khác gọi đến. LM Studio tốt hơn nếu bạn muốn một ứng dụng desktop thân thiện với khả năng duyệt mô hình bằng giao diện trực quan và các tùy chọn nạp chi tiết. Nhiều người dùng LM Studio để khám phá mô hình và Ollama để phục vụ chúng.

LM Studio có CLI không?

Có. LM Studio đi kèm lms, một công cụ dòng lệnh có thể tải xuống và nạp mô hình, khởi động và dừng server, cũng như quản lý một phiên bản LM Studio từ xa qua mạng. Kể từ phiên bản 0.4, daemon độc lập llmster cũng cung cấp khả năng vận hành hoàn toàn không giao diện. Chỉ Docker image vẫn ở trạng thái xem trước kỹ thuật, chứ bản thân khả năng vận hành headless thì không.

Tôi có thể dùng Ollama và LM Studio cùng lúc không?

Có. Hai công cụ có thể được cài đặt cạnh nhau và dùng các cổng mặc định khác nhau: Ollama dùng 11434, còn LM Studio dùng 1234. Cổng của LM Studio có thể cấu hình được, vì vậy đừng gán nó trùng với cổng của Ollama. Các tệp mô hình đã tải xuống được lưu riêng, nên mô hình được tải trong công cụ này sẽ không tự động có sẵn trong công cụ kia.

Ollama có an toàn không?

Mã nguồn của Ollama là mã nguồn mở, và hoạt động suy luận cục bộ không gửi prompt hoặc phản hồi đến Ollama. Các mô hình đám mây và tính năng web tùy chọn sẽ xử lý dữ liệu liên quan bên ngoài thiết bị. API cục bộ không có cơ chế xác thực, vì vậy hãy giữ nó ở localhost trừ khi bạn bổ sung proxy có xác thực và các biện pháp kiểm soát mạng phù hợp. OLLAMA_ORIGINS kiểm soát những nguồn trình duyệt nào có thể gọi API; OLLAMA_HOST kiểm soát những giao diện mạng mà API sẽ lắng nghe.

LM Studio có miễn phí không?

LM Studio miễn phí cho mục đích cá nhân và sử dụng nội bộ trong doanh nghiệp, bao gồm cả server cục bộ, nhưng ứng dụng desktop sử dụng mã nguồn độc quyền. Mã nguồn của Ollama miễn phí và dùng giấy phép MIT. Suy luận cục bộ không tính phí theo token, trong khi hiện nay cả hai sản phẩm đều cung cấp tùy chọn suy luận đám mây trả phí. Trọng số của từng mô hình có giấy phép và điều khoản sử dụng riêng.

Ollama và LM Studio có dùng cùng mô hình không?

Hai công cụ hỗ trợ nhiều mô hình giống nhau, nhưng không hoàn toàn trùng khớp. Cả hai đều chạy được nhiều mô hình GGUF; LM Studio còn hỗ trợ mô hình MLX trên Apple Silicon, trong khi Ollama có thể nhập các mô hình GGUF và Safetensors được hỗ trợ bên cạnh các gói trong thư viện riêng. Ngay cả khi mô hình nền giống nhau, mức lượng tử hóa, mẫu prompt, độ dài ngữ cảnh, thiết lập mặc định của bộ lấy mẫu và phiên bản runtime khác nhau vẫn có thể làm thay đổi chất lượng cùng tốc độ.

Tôi có cần GPU để chạy mô hình cục bộ không?

Không, nhưng khả năng tăng tốc rất quan trọng. Suy luận chỉ bằng CPU hoạt động tốt nhất với các mô hình lượng tử hóa nhỏ và đủ RAM hệ thống. Apple Silicon sử dụng GPU tích hợp qua Metal, trong khi các GPU NVIDIA và AMD được hỗ trợ sử dụng backend tăng tốc chuyên dụng trên Windows cùng Linux. Dung lượng RAM hoặc VRAM khả dụng quyết định mô hình nào có thể nạp; băng thông bộ nhớ, GPU offload, độ dài ngữ cảnh và kiến trúc mô hình ảnh hưởng lớn đến tốc độ. Hãy xem phần hiệu năng ở trên để biết các phân hạng phần cứng thực tế.

---

Hãy chọn công cụ AI cục bộ của bạn. Sau đó, hướng nó đến toàn bộ web.

Dùng SurfMind miễn phí →