Lokaal een LLM draaien: Ollama vs llama.cpp vs LM Studio (2026)
Een eerlijke vergelijking van de drie populairste manieren om een open-source large language model lokaal te draaien — op snelheid, gemak, features en privacy.
De afgelopen twee jaar is het ecosysteem van open-source LLMs enorm gegroeid. Waar je in 2023 nog een server met meerdere A100's nodig had, draaien degelijke modellen als Llama 3, Mistral en Gemma tegenwoordig op een MacBook of een enkele consumenten-GPU. Maar welke tool kies je om ze aan de praat te krijgen?
In deze gids vergelijken we Ollama, llama.cpp en LM Studio — de drie populairste opties — op basis van installatie-gemak, performance, ecosysteem en flexibiliteit.
1. Ollama — gemak dient de mens
Ollama is dé keuze als je binnen vijf minuten een werkend lokaal LLM wilt hebben. Eén binary installeren, ollama pull llama3 draaien, klaar. Onder de motorkap gebruikt het llama.cpp, maar het verbergt de complexiteit.
Voordelen
- Eén commando installatie (macOS, Linux, Windows)
- Modellen direct uit de registry halen met
ollama pull - REST API out-of-the-box, OpenAI-compatible
- Sterke cross-platform ondersteuning
Wanneer kies je Ollama?
Als je een snelle lokale chatbot, RAG-pipeline of dev-omgeving wilt opzetten zonder gedoe met quantisatie en flags. Perfect voor prototyping en persoonlijk gebruik.
2. llama.cpp — maximale controle
llama.cpp is de C++ referentie-implementatie. Het is de motor onder Ollama, LM Studio en tientallen andere tools, maar je kunt het ook direct gebruiken voor maximale controle over performance, geheugen en quantisatie.
Voordelen
- Optimale quantisatie (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0, etc.)
- Draait op zwakke hardware (inclusief Raspberry Pi)
- CUDA, Metal, ROCm, Vulkan, SYCL support
- Geen externe runtime nodig
Wanneer kies je llama.cpp?
Als je edge devices voedt, exacte controle over performance nodig hebt, of maximale tokens/seconde uit je hardware wilt persen. Niet voor beginners.
3. LM Studio — desktop GUI voor non-developers
LM Studio is een Electron desktop app waarmee je modellen kunt downloaden, chatten en als OpenAI-compatible server kunt draaien — allemaal zonder terminal.
Voordelen
- Mooie, intuïtieve UI
- Ingebouwde model browser (Hugging Face integratie)
- OpenAI-compatible lokale server
- Geen command-line kennis vereist
Wanneer kies je LM Studio?
Als je lokaal met LLMs wilt experimenteren maar geen developer bent, of als je snel verschillende modellen wilt vergelijken zonder configuratiebestanden.
Vergelijking op een rij
| Kenmerk | Ollama | llama.cpp | LM Studio |
|---|---|---|---|
| Installatie | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Performance | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Flexibiliteit | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Beginners | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| API | ✅ | ⚠️ (via server) | ✅ |
Conclusie
Er is geen "beste" keuze — het hangt af van je doel:
- Snel aan de slag? → Ollama
- Maximale performance of edge? → llama.cpp
- Geen terminal, mooie UI? → LM Studio
Voor de meeste developers raden we Ollama aan als startpunt. Als je later meer controle nodig hebt, kun je altijd naar llama.cpp of LM Studio overstappen — de modellen (GGUF) zijn compatibel.
Bekijk de volledige directory van LLM-tools om zelf te vergelijken.