Si quieres ejecutar IA en tu propio ordenador, la decisión práctica se reduce a dos nombres: Ollama y LM Studio. Los dos son gratis, los dos ejecutan los mismos modelos abiertos (Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek…) y los dos funcionan en Windows, Mac y Linux. La diferencia no está en el «qué», sino en el «cómo» — y elegir bien depende de cómo trabajas tú. Los usamos a diario; esta es la comparativa honesta.
La diferencia de fondo: terminal vs ventanas
- Ollama es minimalista: se maneja desde la terminal (
ollama run llama3) y se queda corriendo como servicio. Ligero, rápido de instalar, pensado para encadenarlo con otras herramientas. - LM Studio es visual: una aplicación de ventanas con buscador de modelos integrado, chat con pestañas y ajustes con deslizadores. Cero comandos.
- Ambos pueden servir una API local compatible con la de OpenAI, así que cualquier app que hable con ChatGPT puede hablar con tu modelo local.
Dónde gana Ollama
- Automatización e integraciones: es el estándar de facto — la mayoría de tutoriales, scripts y herramientas (incluidos flujos con n8n o agentes) asumen Ollama.
- Ligereza: sin interfaz que consuma recursos; ideal para dejarlo de fondo o en un servidor casero.
- Reproducibilidad: un comando es un comando: fácil de documentar, compartir y repetir.
Dónde gana LM Studio
- Facilidad absoluta: buscar modelo, clic en descargar, clic en cargar, chatear. Es la puerta de entrada perfecta si la terminal te echa para atrás.
- Explorar modelos: el catálogo integrado (descarga de Hugging Face) muestra tamaños, variantes y si caben en tu RAM — quita mucho trabajo de investigación.
- Ajustes visibles: temperatura, contexto, GPU offload… todo con controles visuales en vez de flags.
Nuestra recomendación
- ¿Primera vez con IA local? LM Studio. En cinco minutos estás chateando y entiendes qué modelo cabe en tu máquina.
- ¿Quieres automatizar o conectar apps? Ollama. Su ecosistema y su ligereza lo hacen mejor cimiento.
- ¿Los dos? Es perfectamente válido: LM Studio para explorar modelos y Ollama como motor de tus automatizaciones. No compiten por los mismos momentos.
- Nuestra elección personal: Ollama como servicio permanente + LM Studio cuando queremos probar un modelo nuevo sin pensar.
Preguntas frecuentes
¿Cuál va más rápido?
Con el mismo modelo y la misma máquina, el rendimiento es muy similar: ambos usan tecnología de inferencia equivalente. La velocidad la marca tu hardware y el tamaño del modelo, no la app.
¿Sirven los mismos modelos para ambos?
Sí — ambos ejecutan modelos abiertos en formatos estándar. Si un modelo está en uno, casi seguro está (o se puede cargar) en el otro.
¿Cuánta RAM necesito?
Con 8 GB puedes mover modelos pequeños (3-4B) y con 16 GB vas cómodo con los de 7-8B. Lo explicamos en detalle en nuestra guía de IA local.
Conclusión
Ollama y LM Studio no son rivales: son dos puertas a la misma casa. Elige según tu comodidad con la terminal y empieza — lo importante es dar el paso. Aquí tienes la guía completa para ejecutar IA en tu ordenador, qué es DeepSeek (uno de los modelos abiertos estrella) y por qué lo local es imbatible en privacidad.
