सबसे तेज़ कौन है: Ollama, LM Studio या Jan?

तीनों में से कोई भी स्पीड की तुलना प्रकाशित नहीं करता, और ToolsBharat ने इनकी जाँच नहीं की है। तीनों llama.cpp इस्तेमाल करते हैं, इसलिए स्पीड ज़्यादातर आपके हार्डवेयर, मॉडल के साइज़ और चुने गए quantization पर निर्भर करती है।

क्या Ollama, LM Studio और Jan फ़्री हैं?

लोकल मॉडल के लिए तीनों को डाउनलोड करना और इस्तेमाल करना फ़्री है। Ollama (MIT) और Jan (Apache 2.0) ओपन सोर्स हैं। LM Studio प्रोप्राइटरी है: इसकी शर्तें निजी और आंतरिक व्यावसायिक इस्तेमाल की अनुमति देती हैं और कहती हैं कि कुछ सुविधाएँ पेड हो सकती हैं।

क्या ये बिना इंटरनेट के चलते हैं?

हाँ, मॉडल डाउनलोड हो जाने के बाद। मॉडल खोजने, डाउनलोड करने और ऐप अपडेट के लिए इंटरनेट चाहिए।

क्या Claude Code या Codex के साथ लोकल मॉडल इस्तेमाल कर सकते हैं?

Ollama के दस्तावेज़ में इसका सीधा तरीका है: ollama launch claude या ollama launch codex इन टूल्स को Ollama मॉडल के साथ शुरू करता है। LM Studio के दस्तावेज़ में भी Codex और Claude Code के इंटीग्रेशन का ज़िक्र है।

Ollama vs LM Studio vs Jan: कौन-सा लोकल AI ऐप चुनें?

सीधा जवाब

Ollama, LM Studio और Jan, तीनों Llama, Gemma, Qwen, gpt-oss और DeepSeek-R1 जैसे ओपन मॉडल डाउनलोड करके आपके अपने PC पर चलाते हैं। तीनों ओपन-सोर्स llama.cpp इंजन पर बने हैं, इसलिए असली फ़र्क इस्तेमाल के तरीके, लाइसेंस और दूसरे टूल्स से जुड़ने में है। ToolsBharat ने इनकी स्पीड नहीं जाँची है, और तीनों में से कोई भी कंपनी स्पीड की तुलना प्रकाशित नहीं करती, इसलिए यह गाइड सिर्फ़ उनके अपने दस्तावेज़ों की बातों की तुलना करती है।

आमने-सामने तुलना

लाइसेंस और सोर्स कोड

Ollama: ओपन सोर्स, MIT लाइसेंस।
LM Studio: प्रोप्राइटरी। इसकी शर्तें ऐप को "solely for Your personal and / or internal business purposes" इस्तेमाल करने का लाइसेंस देती हैं, और बताती हैं कि कुछ सुविधाएँ पैसे लेकर दी जा सकती हैं। इसके साथ आने वाला lms कमांड-लाइन टूल MIT लाइसेंस वाला है।
Jan: ओपन सोर्स, Apache 2.0 लाइसेंस।

इस्तेमाल का तरीका

Ollama: ट्रे आइकन के साथ बैकग्राउंड में चलता है। ज़्यादातर काम ollama कमांड से होता है (जैसे ollama run gemma4) या उससे जुड़ने वाले दूसरे ऐप से। इसका ollama launch कमांड Claude Code, Codex और OpenCode जैसे कोडिंग टूल्स को Ollama मॉडल से जोड़ देता है।
LM Studio: पूरा डेस्कटॉप ऐप। Discover टैब से Hugging Face पर मॉडल खोजें, Chat टैब में मॉडल से बात करें, और दस्तावेज़ जोड़कर उनसे ऑफ़लाइन चैट करें। यह MCP सर्वर से भी जुड़ सकता है।
Jan: ChatGPT जैसा डेस्कटॉप ऐप। यह Hugging Face के लोकल मॉडल चलाता है, और अपनी key डालने पर OpenAI, Anthropic, Mistral और Groq जैसे क्लाउड प्रोवाइडर से भी जुड़ सकता है। इसमें custom assistants और MCP का सपोर्ट है।

Windows की ज़रूरतें (हर कंपनी के अपने दस्तावेज़ से)

Ollama: Windows 10 22H2 या नया। NVIDIA GPU के लिए ड्राइवर 551.61+। AMD Radeon के लिए ROCm v7 या Vulkan। ऐप के लिए कम से कम 4 GB डिस्क।
LM Studio: x64 या ARM (Snapdragon X Elite)। x64 पर AVX2 ज़रूरी। कम से कम 16 GB RAM और कम से कम 4 GB dedicated VRAM की सलाह।
Jan: Windows 10 या नया। AVX2 वाला x64, या ARM64। कम से कम 8 GB RAM (16 GB की सलाह)। NVIDIA, AMD या Intel Arc GPU के लिए कम से कम 6 GB VRAM। कम से कम 10 GB खाली जगह।

दूसरे ऐप्स के लिए लोकल API

Ollama: http://localhost:11434, साथ में OpenAI और Anthropic जैसे endpoints।
LM Studio: localhost या लोकल नेटवर्क पर OpenAI जैसे endpoints, और बिना स्क्रीन वाली मशीनों के लिए headless मोड (llmster)।
Jan: localhost:1337 पर OpenAI जैसा सर्वर।

प्राइवेसी, कंपनियों के अपने शब्दों में

Ollama: "We don't see your prompts or data when you run locally." वैकल्पिक क्लाउड मॉडल Ollama के सर्वर पर चलते हैं। OLLAMA_NO_CLOUD=1 से क्लाउड सुविधाएँ बंद की जा सकती हैं।
LM Studio: "Nothing you enter into LM Studio when chatting with LLMs leaves your device." मॉडल खोजने, डाउनलोड करने और ऐप अपडेट जाँचने में इंटरनेट लगता है।
Jan: इसके Windows इंस्टॉल पेज के मुताबिक़ Jan सारा डेटा लोकल रखता है और "Nothing is sent to the cloud"। डेटा AppData\Roaming\Jan\data में रहता है। अगर आप कोई क्लाउड प्रोवाइडर जोड़ते हैं, तो वे चैट उस प्रोवाइडर के पास जाती हैं।

स्टेप-बाय-स्टेप कैसे चुनें

अपना प्रोसेसर जाँचें। अगर आपके x64 CPU में AVX2 नहीं है, तो LM Studio और Jan इसे ज़रूरी बताते हैं, इसलिए Ollama आज़माएँ।
अपनी मेमोरी देखें। 8 GB RAM और बिना ग्राफ़िक्स कार्ड के, तीनों में से कोई भी सिर्फ़ छोटे मॉडल ही संभालेगा। LM Studio की अपनी सलाह 16 GB की है।
तय करें कि आप कैसे काम करना पसंद करते हैं। क्लिक करना पसंद है? LM Studio या Jan लें। कमांड लिखना पसंद है, या लोकल मॉडल को Claude Code, Codex या VS Code से जोड़ना है? Ollama लें।
तय करें कि ओपन सोर्स आपके लिए मायने रखता है या नहीं। रखता है तो Ollama या Jan लें। LM Studio क्लोज़्ड सोर्स है।
क्या उसी विंडो में क्लाउड मॉडल भी चाहिए? Jan कई क्लाउड प्रोवाइडर से जुड़ता है। Ollama अपने क्लाउड मॉडल देता है।
शुरुआत में एक ही ऐप इंस्टॉल करें। हर ऐप का अपना मॉडल फ़ोल्डर होता है, इसलिए तीनों इंस्टॉल करके एक ही मॉडल तीन बार डाउनलोड करने से डिस्क बेवजह भरती है।

एक ऐप से दूसरे पर जाते समय आने वाली दिक़्क़तें

Port already in use: अगर दो ऐप एक साथ लोकल सर्वर चला रहे हैं, तो जिसे इस्तेमाल नहीं कर रहे उसे बंद करें। Ollama पोर्ट 11434 इस्तेमाल करता है और Jan 1337।
डिस्क भर रही है: हर ऐप में बेकार मॉडल डिलीट करें। Ollama में ollama rm <model>। Jan में मॉडल उसके डेटा फ़ोल्डर में रहते हैं।
हर ऐप में मॉडल धीमा है: यह हार्डवेयर की सीमा है, ऐप की नहीं। छोटा मॉडल या कम quantization, जैसे 4-bit विकल्प, आज़माएँ।

शुरू करने के लिए तैयार हैं? देखें Windows पर Ollama कैसे इंस्टॉल करें या DeepSeek-R1 को लोकल कैसे चलाएँ।