내 PC에서 AI를 실행하려고 검색하면 Ollama와 LM Studio가 함께 등장합니다. 그런데 “하나는 터미널, 다른 하나는 화면으로 쓰는 프로그램”이라는 설명만으로 고르기에는 두 도구가 많이 달라졌습니다. Ollama에도 macOS·Windows용 대화 앱이 있고, LM Studio 역시 로컬 서버와 개발 기능을 제공합니다.
Ollama vs LM Studio의 선택 기준은 내가 반복할 작업입니다. 문서를 넣고 답변을 비교할지, Python·자동화 프로그램이 모델을 호출하게 만들지부터 정하면 설치 후 시행착오가 줄어듭니다. 이 글은 공식 기능과 재현 가능한 비교 절차를 정리한 선택 가이드이며, 두 앱을 같은 장비에서 측정한 속도 순위를 제시하지 않습니다.
Ollama vs LM Studio, 먼저 알아둘 공통점
두 프로그램은 AI 모델 그 자체가 아니라 모델을 내려받고 실행하는 도구입니다. 음악 재생 앱을 바꿔도 같은 음원을 재생할 수 있는 것처럼, 앱 이름과 모델 이름은 구분해야 합니다. 답변 품질은 모델, 양자화, 프롬프트, 입력 길이의 영향을 함께 받습니다.
무료 설치와 무료 운영은 같은 뜻이 아닙니다
로컬 실행에는 저장 공간, 메모리, 전력, 관리 시간이 들어갑니다. 앱의 로컬 기능과 별도의 클라우드 서비스 요금도 구분해야 합니다. 모델마다 사용 조건이 다르므로 상업용 문서 처리나 서비스에 사용할 때는 모델 카드의 라이선스를 확인합니다.
사용 목적별 비교표
| 비교 항목 | Ollama | LM Studio |
|---|---|---|
| 첫 사용 방식 | 데스크톱 앱 또는 명령줄 | 모델 탐색·대화·설정을 앱에서 확인 |
| 문서 활용 | 앱에서 파일을 첨부하는 흐름 제공 | 문서 첨부 대화 기능 제공 |
| 모델 관리 | 모델 이름·태그를 중심으로 관리 | 지원 모델 검색과 다운로드 옵션 탐색 |
| 개발 연결 | 로컬 API와 명령줄 중심의 연동 | 로컬 서버와 OpenAI 유사 API 연동 |
| 성능 판단 | 모델·설정·하드웨어 조건을 맞춰 비교 | 모델·설정·하드웨어 조건을 맞춰 비교 |
Ollama 공식 앱 소개에는 파일 첨부와 문맥 길이 설정이 안내되어 있습니다. LM Studio 공식 문서는 모델 검색·다운로드, 문서 대화, 로컬 서버 기능을 설명합니다. 따라서 GUI가 필요하다는 이유만으로 Ollama를 제외하거나, API가 필요하다는 이유만으로 LM Studio를 제외할 필요는 없습니다.
예시 1: PDF 업무 문서를 요약하려는 경우
월간 보고서를 읽고 핵심 항목을 찾는 작업이라면 첫 비교 대상은 응답 속도보다 원문을 정확하게 인용하는지입니다. 처음에는 개인정보가 없는 짧은 텍스트 문서로 시작하면 PDF 추출 오류와 모델 이해 오류를 나눠 확인할 수 있습니다.
같은 문서와 같은 질문으로 비교하기
프로젝트: 고객 문의 분류 자동화
담당자: 김민수
예산: 300만 원
완료 예정일: 11월 15일
미확정 항목: 외부 API 사용량
질문:
1. 담당자와 완료 예정일을 원문 그대로 적어 주세요.
2. 확정된 예산과 미확정 비용을 구분해 주세요.
3. 원문에 없는 수치는 추정하지 말고 '정보 없음'이라고 적어 주세요.이 입력에서 확인할 정답은 담당자 ‘김민수’, 완료 예정일 ‘11월 15일’, 예산 ‘300만 원’입니다. 외부 API의 정확한 비용은 제공되지 않았습니다. 이는 평가용 입력과 정답 기준이며 실제 모델이 출력했다고 기록한 문장이 아닙니다. 두 프로그램에서 같은 모델과 설정으로 실행한 답변을 이 기준과 대조합니다.
긴 PDF를 넣을 때는 문맥 길이를 늘리기 전에 짧은 문서로 정상 처리를 확인합니다. 문맥을 늘리면 메모리 요구량도 늘 수 있습니다. 표·스캔 이미지·머리말이 섞인 PDF에서는 텍스트 추출 품질도 함께 확인해야 합니다. 원문이 제대로 읽히지 않았다면 모델만 바꿔도 같은 문제가 반복됩니다.
예시 2: Python이나 자동화에서 반복 호출하려는 경우
매일 들어오는 문의를 분류한다면 사람이 채팅창에 붙여넣는 방식보다 API 호출이 작업에 맞습니다. 이때는 시작·중지 방법, 모델 이름 고정, 오류 처리, 응답 형식을 확인합니다. 로컬 주소로 요청하더라도 연결한 외부 도구가 데이터를 전송할 수 있으므로 전체 처리 경로를 확인합니다.
앱의 속도 숫자를 같은 기준으로 읽기
Ollama API는 생성 토큰 수와 생성 시간을 응답 통계로 제공합니다. 시간 단위는 나노초입니다. 아래 코드는 가상의 통계값을 초당 토큰 수로 바꾸는 계산이며 Python에서 실행한 결과입니다.
eval_count = 120
eval_duration = 4_000_000_000 # 나노초 단위의 예제 생성 시간
tokens_per_second = eval_count / (eval_duration / 1_000_000_000)
print(f"{tokens_per_second:.1f} tokens/s")30.0 tokens/s30.0이라는 숫자는 이 입력값의 계산 결과입니다. 특정 Mac이나 RTX GPU의 벤치마크가 아닙니다. 다운로드·모델 로딩·입력 처리 시간은 생성 속도와 따로 기록해야 합니다. 짧은 답변을 자주 요청하는 작업에서는 첫 응답까지 기다리는 시간도 중요합니다.
모델 선택이 프로그램 선택보다 먼저인 경우
Ollama vs LM Studio 비교에서 모델을 다르게 고르면 프로그램 차이와 모델 차이가 섞입니다. 같은 계열의 모델, 가능한 한 같은 양자화 수준, 같은 문맥 길이로 비교합니다. 지원 파일 형식이나 런타임이 다르면 완전히 동일한 실험이 되지 않는다는 점도 기록합니다.
7B·13B 같은 파라미터 규모와 4비트 양자화의 관계는 7B·13B·70B 및 VRAM 계산 글에서 확인할 수 있습니다. 모델 두 개를 동시에 올리기보다 하나씩 실행하고, 비교를 끝낸 모델을 내려 메모리를 확보하는 방식으로 시작합니다.
영상으로 확인하는 설치·사용 흐름
영상에서는 모델을 선택하고 대화를 시작하는 흐름을 확인합니다. 설치 파일은 영상 설명란의 재배포 파일보다 각 프로그램 공식 사이트에서 받습니다. 화면 구성과 모델 목록은 버전에 따라 달라질 수 있습니다.
어떤 쪽으로 시작할지 결정하는 세 가지 질문
- 가장 자주 할 일은 무엇인가요? 문서와 대화를 확인하는 작업인지, 다른 프로그램이 반복 호출하는 작업인지 적습니다.
- 선택한 모델이 내 메모리에 들어가나요? 앱 다운로드 크기가 아니라 모델·캐시·실행 버퍼까지 확인합니다.
- 설정 변경 후 결과를 재현할 수 있나요? 모델 버전, 양자화, 질문, 생성 길이를 함께 기록합니다.
Ollama vs LM Studio를 고를 때 첫 달부터 장비를 추가 구매할 필요는 없습니다. 현재 PC에서 작은 모델로 실제 작업 한 가지를 끝내고, 부족한 것이 속도인지 메모리인지 기능인지 구분하면 다음 비용을 정할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
두 프로그램을 함께 설치해도 되나요?
같은 PC에 함께 설치해 비교할 수 있습니다. 모델 저장 경로와 파일 중복으로 디스크가 더 사용될 수 있고, 동시에 모델을 실행하면 메모리를 나눠 사용하게 됩니다.
인터넷을 끊어도 쓸 수 있나요?
필요한 모델을 받은 뒤 로컬 추론을 하는 기능과, 다운로드·검색·클라우드 모델·외부 도구를 사용하는 기능을 구분해야 합니다. LM Studio는 공식 문서에서 모델 대화·문서 대화·로컬 서버의 오프라인 동작을 안내합니다.
회사 문서는 로컬 AI에 넣으면 모두 안전한가요?
로컬 모델 여부 외에 로그 저장, 접근 권한, 백업 위치, 연결된 도구의 전송 대상을 확인해야 합니다. 회사의 문서 처리 기준도 적용됩니다.