Ollama чи vLLM: який сервер моделей обрати?
Ollama чи vLLM: порівнюємо встановлення, залізо, паралельні запити, виклики інструментів і ліцензії за їхніми репозиторіями та просте правило вибору.
Обирайте Ollama, якщо хочете запустити модель на ноутбуці чи робочій станції за кілька хвилин. Обирайте vLLM, якщо обслуговуєте багато запитів одночасно на Linux-машинах із GPU і вам важлива пропускна здатність. Обидва проєкти відкриті, обидва надають API, який може викликати ваш агент, і вибір можна змінити пізніше, не переписуючи агента.
Факти нижче ми перевірили за репозиторіями самих проєктів у жовтні 2026 року. Заяв про швидкість тут немає: вимірюйте на своїй моделі та своєму обладнанні.
Чим Ollama відрізняється від vLLM?
Ollama є середовищем для локального запуску моделей із простим командним рядком і застосунком. vLLM за своїм README є відкритою бібліотекою для швидкого інференсу та обслуговування LLM, яка започаткована в Sky Computing Lab Каліфорнійського університету в Берклі. Один інструмент зроблено для зручності, інший для обслуговування навантаження.
| Ollama | vLLM | |
|---|---|---|
| Типовий користувач | Один розробник, невелика команда | Команда, що обслуговує багато користувачів або агентів |
| Ліцензія | MIT | Apache-2.0 |
| Встановлення | Shell-скрипт, PowerShell, інсталятор, Docker | uv pip install vllm, потім vllm download-kernels |
| Запуск моделі | ollama run gemma4 |
vllm serve <model> |
| Адреса за замовчуванням | 127.0.0.1:11434 | localhost:8000 |
| Платформи | macOS, Windows, Linux, Docker | Спершу Linux, а також кілька прискорювачів |
Чим вони відрізняються щодо заліза?
Ollama працює на macOS, Windows, Linux і в Docker, а як підтримуваний бекенд називає llama.cpp. Його реліз 0.40.0, опублікований 25 вересня, зробив MLX середовищем за замовчуванням на Apple Silicon. Це важливо, якщо ваша команда працює на Mac.
Швидкий старт vLLM вимагає Linux і Python від 3.11 до 3.14. README перелічує GPU від NVIDIA, AMD та Intel і кілька типів CPU, а для інших пристроїв, наприклад Google TPU, є плагіни. Apple Silicon працює через окремий проєкт vLLM-Metal. Якщо у вас переважно Mac, Ollama простіший шлях.
Хто краще справляється з багатьма користувачами?
Саме для цього існує vLLM. Його README перелічує PagedAttention для керування пам'яттю, безперервне пакетування (continuous batching), chunked prefill і prefix caching, а також кілька видів паралелізму між GPU.
Ollama теж уміє обробляти паралельні запити, і його обмеження видно. FAQ каже, що кожна модель за замовчуванням обробляє один запит за раз (OLLAMA_NUM_PARALLEL, за замовчуванням 1), моделі тримаються в пам'яті 5 хвилин, а на один GPU одночасно можуть завантажуватися до трьох моделей. Зайві запити стоять у черзі. Для одного розробника з агентом це нормально. Для команди це завдання на налаштування.
Як вони порівнюються для агентів і викликів інструментів?
Обидва підтримують виклики інструментів, але з різними зусиллями.
- Ollama: описи інструментів передаються в масиві
toolsна/api/chat, а документація розбирає одиночні виклики, паралельні виклики та повний цикл агента. Для моделей, які це підтримують, працює одразу. - vLLM: сервер треба запускати з
--enable-auto-tool-choiceі--tool-call-parserдля вашої моделі, а деяким моделям потрібен шаблон чату. Посібник із викликів інструментів також попереджає, що менші моделі часто помиляються з форматом. Натомість ви отримуєте такі опції, якtool_choice: "required"і структуровані виходи.
Для агентів одразу задайте вікно контексту. Документація Ollama рекомендує щонайменше 64 000 токенів для агентів і інструментів для коду, а його значення за замовчуванням залежить від VRAM (4k для карток менш ніж на 24 GiB).
Що з оновленнями та змінами, що ламають сумісність?
Обидва проєкти швидко рухаються, тож фіксуйте версії.
- Ollama випустив 0.40.0 25 вересня, а до 12 жовтня дійшов до 0.40.4 як пре-реліз. Версія 0.40.2 почала у фоновому режимі оновлювати моделі, завантажені раніше, зберігає резервні копії оригіналів, тож дисковий простір зростає, доки ви їх не видалите.
- Нотатки до vLLM 0.31.0 (5 жовтня) перелічують зміни, що ламають сумісність: прибрано
tokenizer_mode="slow", аquantization="fp8"замінено наfp8_per_tensor. Якщо ви скриптуєте прапорці vLLM, читайте нотатки перед кожним оновленням.
Який обрати?
- Один користувач, ноутбук, спроби з агентами: Ollama.
- Спільний GPU-сервер для кількох агентів або користувачів: vLLM.
- Команда на Mac: Ollama.
- Не впевнені: почніть з Ollama і переходьте, коли черги почнуть заважати.
Наш покроковий посібник із запуску локального сервера LLM для агентів показує налаштування для обох.
FAQ
Чи може vLLM працювати на Mac?
Не через основний шлях встановлення. Швидкий старт vLLM відсилає користувачів Apple Silicon до vLLM-Metal.
Чи безкоштовний Ollama для комерційного використання?
За README, він має ліцензію MIT. Ліцензію кожної завантаженої моделі читайте окремо, бо ліцензії моделей відрізняються.
Чи обидва пропонують API, сумісний з OpenAI?
README vLLM каже про це прямо. Документація Ollama містить сторінку про сумісність з OpenAI, але перевірте, які функції потрібні вашому агенту.
Чи можна запустити обидва?
Так. Деякі команди прототипують на Ollama, а розгортають на vLLM.
Переглядайте пов'язані інструменти в хабі AI Agents & Infrastructure. Ваш наступний крок: запустіть ті самі п'ять запитів на обох і порівняйте відповіді, а не бенчмарки.
