LM Studio vs Ollama, cuál elegir para usar IA local en 2026

LM Studio vs Ollama se decide por tu forma de trabajar. LM Studio es una app de escritorio donde buscas un modelo, lo descargas con un clic y empiezas a chatear. Ollama es un servicio que corre en segundo plano con una API para que otras apps y tus scripts lo usen. Desde julio de 2025 también tiene su propia ventana de chat.

Los dos son gratis, los dos ejecutan modelos abiertos como Qwen, Gemma, Llama o DeepSeek en tu computadora y los dos funcionan sin internet una vez descargado el modelo. Así que la elección depende de la comodidad, el control y lo que quieras construir. Aquí tienes una tabla comparativa, pruebas de velocidad con su método, qué envía cada uno a internet y una recomendación clara según tu caso.

Qué es LM Studio y qué es Ollama

Los dos sirven para ejecutar modelos de lenguaje (LLM) en local, o sea, el mismo tipo de IA que usa ChatGPT pero guardado en tu disco y funcionando con el procesador y la tarjeta gráfica de tu equipo. Ninguno crea modelos. Los descargan de catálogos públicos y los ponen a funcionar.

Por dentro LM Studio y Ollama se parecen bastante. Ambos usan llama.cpp, un motor de código abierto que ejecuta modelos en formato GGUF. En las Mac con Apple Silicon también pueden usar MLX, el framework de aprendizaje automático de Apple, que suele ser más rápido en ese hardware.

La diferencia está en lo que hay alrededor del motor. LM Studio es una app de escritorio con buscador de modelos, ventana de chat, chat con documentos y un servidor local que activas cuando lo necesitas. En cambio Ollama es de código abierto con licencia MIT. Corre en segundo plano, ofrece una API en el puerto 11434 y suma una app de chat sencilla para Mac y Windows.

¿LM Studio usa Ollama? No. Son programas distintos y cada uno guarda los modelos en su propia carpeta. Por eso un modelo que bajas en uno no aparece en el otro.

LM Studio vs Ollama frente a frente

Esta tabla compara los dos en lo que más pesa en el uso diario, con datos de octubre de 2026.

En pocas palabras LM Studio lo reúne todo en una ventana y Ollama funciona como la tubería que usan otros programas. Por eso mucha gente instala los dos: LM Studio para probar modelos y Ollama para servir el que se queda.

Instalación y uso diario

LM Studio si prefieres hacer clic

Instalas la app, abres el buscador de modelos, escribes un nombre como "Qwen" y eliges un tamaño. LM Studio marca los archivos que probablemente no caben en tu memoria, lo que ahorra mucha prueba y error al empezar. Luego cargas el modelo y chateas.

También trae lo que casi todos buscan después. Puedes arrastrar PDF o archivos de texto al chat, comparar dos conversaciones en Split View (vista dividida) y exportar un chat como PDF, Markdown o texto plano. Si necesitas una API, activas el servidor en la sección para desarrolladores y conectas cualquier app compatible con la API de OpenAI a localhost:1234.

Eso sí, tiene sus contras. El código es cerrado, así que no puedes revisarlo ni cambiarlo. Y la versión para Mac pide Apple Silicon, por lo que las Mac con Intel quedan fuera.

Ollama si trabajas con la terminal o tus propias apps

Con un solo comando empiezas a chatear después de instalarlo:

ollama run gemma3

Ollama descarga el modelo, lo arranca y deja el servicio activo en segundo plano. Por eso interfaces como Open WebUI, los plugins de editores de código y tus scripts pueden llamarlo cuando quieran. Además hay una imagen oficial de Docker para servidores caseros y en la nube.

La app de Ollama para Mac y Windows cubre lo básico. Puedes chatear, arrastrar PDF o archivos de texto y mandar imágenes a los modelos que las aceptan.

Pero buscar modelos es más limitado. Casi siempre los eliges por nombre en la biblioteca de Ollama. Los ajustes finos van en variables de entorno o en un Modelfile (un pequeño archivo de configuración). Ojo también con la ventana de contexto. La FAQ de Ollama indica 4,096 tokens por defecto, unas pocas páginas de texto, así que los documentos largos se cortan si no la aumentas.

¿Cuál es más rápido, LM Studio u Ollama?

Con el mismo archivo de modelo la velocidad es prácticamente igual. Las diferencias que se ven por ahí vienen del motor y del formato del archivo, no de la app.

Sigma no hizo pruebas propias para este artículo, así que la tabla muestra dos pruebas públicas con su configuración. Los tokens por segundo (tok/s) miden qué tan rápido aparece el texto y el tiempo al primer token es la espera antes de que empiece.

En la primera prueba se usó el mismo archivo GGUF en los dos y la velocidad de generación quedó empatada. LM Studio empezó a responder antes con el modelo ya cargado. Pero las dos esperas fueron de menos de una quinta parte de segundo, así que apenas se nota.

La segunda prueba comparó formatos distintos, por eso mide más MLX contra llama.cpp que LM Studio contra Ollama. MLX generó texto cerca de un 46% más rápido, mientras que Ollama empezó a responder antes.

En una PC con Windows o Linux los dos usan llama.cpp, así que espera resultados parecidos con el mismo archivo y los mismos ajustes. Entonces importan más tus ajustes que la app: el tamaño del modelo, la cuantización (cuánto se comprime el modelo) y cuánto cabe en tu tarjeta gráfica.

LM Studio vs Ollama en Mac

En Mac antes la respuesta era fácil. LM Studio admite modelos MLX desde hace tiempo y por eso las comparaciones viejas lo dan como más rápido. Pero en marzo de 2026 Ollama también empezó a ejecutar modelos con MLX, primero con un modelo de Qwen y luego con más. Así que antes de culpar a una app revisa qué formato estás usando.

Privacidad y qué se queda en tu computadora

En modo local ni LM Studio ni Ollama envían tus prompts a ningún lado. La FAQ de Ollama dice que no ven tus prompts ni tus datos cuando lo usas en local. La política de privacidad de LM Studio dice que tus mensajes, tu historial y tus documentos nunca salen de tu sistema.

Pero ahora los dos tienen funciones en la nube y la línea entre local y nube puede estar a un clic. Esta tabla muestra qué sale de tu equipo en cada caso.

Los modelos en la nube sirven cuando tu equipo no puede con un modelo grande. Aun así un prompt enviado a la nube sale de tu equipo. Ollama dice que no registra ni entrena con esas solicitudes y que las procesa sobre todo en Estados Unidos. LM Studio también dice que sus proveedores en la nube procesan las solicitudes sin guardarlas. Son promesas que no puedes comprobar por tu cuenta, a diferencia de un modelo que funciona sin conexión.

Si quieres que Ollama sea solo local, tiene un modo para eso. Define OLLAMA_NO_CLOUD=1 o agrega "disable_ollama_cloud": true a su archivo server.json. Con eso se apagan los modelos en la nube y la búsqueda web.

Mantén tu API local en local

Investigadores de SentinelOne y Censys encontraron 175,000 servidores de Ollama accesibles desde internet en 130 países. Cerca de la mitad podía ejecutar código o llamar a herramientas externas, según SecurityWeek.

Por defecto los dos solo escuchan en tu propia computadora (127.0.0.1), según la FAQ de Ollama y la documentación de LM Studio. El problema empieza cuando alguien abre el servidor a la red y se olvida.

Licencia y precio

LM Studio y Ollama son gratis para ejecutar modelos en tu propio equipo. La diferencia está en la licencia.

El código de Ollama es abierto con licencia MIT, así que cualquiera puede revisarlo, cambiarlo o meterlo en un producto. Si tu empresa solo permite herramientas de código abierto, ya tienes la respuesta.

LM Studio, en cambio, es de código cerrado. Desde el 8 de julio de 2025 es gratis en casa y en el trabajo sin licencia aparte, según el blog de LM Studio. Hay opciones de pago para empresas que necesitan inicio de sesión único y control sobre qué modelos usa su equipo.

Ollama solo cobra por la nube. A octubre de 2026 sus planes en la nube son Free con uso ligero, Pro por 20 dólares al mes (200 dólares al año con pago anual) y Max por 100 dólares al mes. Ejecutar modelos en local sigue sin límite en todos los planes.

LM Studio u Ollama, ¿cuál elegir?

Elige según lo que vas a hacer la primera semana, no por la lista de funciones.

• ¿Nuevo en la IA local? Empieza con LM Studio. Buscas, descargas y chateas sin tocar la terminal.
• ¿Quieres comparar modelos? Otra vez LM Studio. Cambiar de modelo y de tamaño en una sola ventana es más rápido que bajarlos por nombre.
• ¿Vas a crear una app, un agente o un entorno para programar? Usa Ollama. Su API siempre activa es lo que esperan casi todas las herramientas.
• ¿Tienes un servidor en casa o usas Docker? Ollama, por su imagen oficial y su diseño sin ventana.
• ¿Tu trabajo exige código abierto? De los dos solo Ollama lo cumple.

Si ninguno te convence, hay más herramientas de IA local. GPT4All y Jan son apps de escritorio de código abierto parecidas a LM Studio. Open WebUI le da a Ollama una interfaz tipo ChatGPT en tu navegador. Y llama.cpp por su cuenta da el mayor control si no te molesta la línea de comandos.

IA privada sin administrar modelos

No todo el mundo quiere lidiar con archivos de modelos, cuantizaciones y puertos. Si buscas sobre todo un asistente privado para escribir, resumir y resolver dudas, una IA local dentro del navegador te alcanza.

Sigma es un navegador gratis basado en Chromium que incluye Eclipse, un modelo de IA local que funciona en tu equipo y sin conexión. Tus prompts y tu historial se quedan en tu computadora. También procesa PDF en local y está disponible para Windows y macOS.

Ten claros los límites. Eclipse está pensado para chatear en el navegador, no para comparar modelos ni para dar una API a tus scripts. Su velocidad también depende de tu equipo. Así que si quieres probar modelos o construir con ellos, LM Studio u Ollama siguen siendo mejores.