【官方常见问题精选】欢迎在下方补充你的经验或追问。

这四个工具定位不同，没有绝对的好坏，看你的使用场景：

• Ollama：命令行为主，安装简单，一行命令拉取并运行模型，自带本地 API，适合新手和快速试用。
• LM Studio：图形界面，可以在界面里搜索、下载、对话，也能开启本地服务器，适合不想碰命令行的用户。
• llama.cpp：底层推理引擎，参数最灵活，支持 CPU、CUDA、Metal、Vulkan 等多种后端，适合想精细调优、跑在各种硬件上的用户。Ollama 和 LM Studio 的底层都与它有关。
• vLLM：面向服务端的高吞吐推理框架，擅长多用户并发，主要在 Linux + NVIDIA GPU 上使用，适合团队或产品级部署。

简单的选择思路：

• 自己一个人玩、想快速跑起来：Ollama 或 LM Studio。
• 想榨干硬件性能、用特殊量化或参数：llama.cpp。
• 要给多人或多个应用同时提供服务：vLLM（需要较完整的 GPU 环境）。

补充几点：

• 这些工具大多提供 OpenAI 兼容接口，所以后期换工具时，应用代码改动通常不大。
• 模型格式不完全相同：llama.cpp 系用 GGUF，vLLM 通常直接用 Hugging Face 的 safetensors 权重。

你现在在用哪一个？遇到了什么问题？欢迎留言交流。