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llama.cpp vs Ollama でローカル LLM をデプロイ

llama.cpp と Ollama でローカル LLM をデプロイ を料金・機能・強み・弱みの面で正面から比較。

項目llama.cppOllama でローカル LLM をデプロイ
編集部スコア4.8 / 54.6 / 5
料金無料オープンソース無料オープンソース
メリット
  • +ほぼどこでも動き Python 不要
  • +多くのツールが依拠する基盤エンジン
  • +多くのローカルツールが基盤とする参照エンジン
  • +非常に簡単に始められる
  • +プライベートで無料、API 費用なし
  • +1 コマンドでモデルをローカルに導入・実行
デメリット
  • CLI 中心で GUI は別ツール任せ
  • コマンドライン優先で、UI は自分で組み合わせる
  • 量子化モデルはサイズと引き換えに品質が落ちる
  • ハードウェア(VRAM/RAM)に制約
  • 品質はハードウェアで動かせる範囲に制限される
  • モデルのダウンロードは数 GB に及ぶことがある
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編集部の結論

llama.cpp は多くのローカル LLM ツールを支える基盤 C/C++ 推論エンジンで、最大のパフォーマンスチューニングとハードウェア制御を提供。Ollama は llama.cpp をユーザーフレンドリーな CLI にラップ。最大パフォーマンスと低レベル制御なら llama.cpp、使いやすさと迅速なモデル実験なら Ollama。

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