Cách sử dụng LM Studio và phí LLM địa phương | Hướng dẫn đầy đủ để chạy AI miễn phí (phiên bản 2026)

Bạn sử dụng ChatGPT càng nhiều thì phí của bạn sẽ càng tăng. Tôi hơi lo ngại khi đăng tài liệu nội bộ của công ty lên đám mây. Chắc hẳn có nhiều người tiếp tục sử dụng nó với tình trạng như vậy.

Câu trả lời rất đơn giản. Nếu bạn chạy AI trên máy tính thì cả hai sẽ biến mất. Công cụ được sử dụng là "LM Studio".

Các điểm chính của bài viết này - LM Studio là một ứng dụng máy tính để bàn miễn phí cho phép bạn hoàn thành LLM cục bộ từ khám phá đến tải xuống đến thực thi bằng một ứng dụng. - Phí về cơ bản là bằng không. Chi phí duy nhất liên quan là hóa đơn tiền điện cho PC và chính PC để chạy nó. - Nếu là model nhẹ, nó cũng sẽ hoạt động trên MacBook Air. Đối với các dòng máy nặng, bộ nhớ (VRAM) trở thành rào cản. -Sự khác biệt giữa Ollama và LM Studio là bạn chọn nó trên màn hình hay sử dụng lệnh. Đối với người mới bắt đầu, LM Studio là sự lựa chọn duy nhất. ・Nó không phải là mạnh nhất vì nó miễn phí. Vui lòng đọc với giả định rằng nó sẽ được sử dụng đúng cách với AI trên đám mây.

Hộp thông tin Ban biên tập

Không có phí sử dụng hoặc phí mã thông báo (hầu như miễn phí)

Giao diện người dùng lấy tiếng Anh làm trung tâm/Nếu bạn chọn mẫu máy tương thích với tiếng Nhật, bạn có thể nói chuyện bằng tiếng Nhật.

Bạn có thể thiết lập miễn phí máy chủ cục bộ tương thích OpenAI.

Xác nhận lần cuối: Ngày 19 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

LLM cục bộ có nghĩa là chạy một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (phần chính của AI đã học được nhiều câu) trên máy tính của riêng bạn. Ngay cả khi bạn không kết nối Internet, AI sẽ chỉ phản hồi trong PU của bạn. Đây là điểm khác biệt mang tính quyết định so với ChatGPT dựa trên đám mây.

Tóm lại LM Studio là gì?

LM Studio là một ứng dụng chuyên dụng để chạy các mô hình AI nguồn mở trên máy tính của bạn. Bạn có thể khởi động AI ngay từ màn hình ứng dụng mà không cần nhập bất kỳ lệnh cài đặt khó khăn nào.

Có ba hệ điều hành được hỗ trợ: Windows, macOS và Linux. Theo thông tin chính thức từ LM Studio, nó được thiết kế để cho phép bạn tìm kiếm mô hình, tải xuống và trò chuyện trên một màn hình (kể từ tháng 7 năm 2026).

Điểm mà người mới bắt đầu thường gặp rắc rối với LLM địa phương là "thiết lập môi trường". Cài đặt Python, sắp xếp các thư viện, viết tệp cấu hình...đây là nơi 90% công việc được hoàn thành. LM Studio loại bỏ hoàn toàn quá trình này.

Đầu tiên, chúng ta hãy nhìn vào bức tranh tổng thể về những gì chúng ta có thể làm cụ thể.

Bạn có thể làm gì	Nói một cách đại khái
Tìm kiếm mô hình/DL	Chọn AI bạn muốn từ danh sách trong ứng dụng và thả nó
trò chuyện	Trò chuyện trực tiếp trên màn hình tương tự ChatGPT
máy chủ cục bộ	Thiết lập “cửa sổ” gọi AI từ phần mềm khác miễn phí
quản lý người mẫu	Chuyển/xóa AI bị rơi trên màn hình

Nói cách khác, tất cả công việc cần thiết để chạy AI đều được bao gồm trong ứng dụng này. Tiếp theo, hãy nói về tiền, đó là điều quan trọng nhất.

LM Studio là một ứng dụng dành cho máy tính để bàn cho phép bạn tìm kiếm và tải xuống các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn có dung lượng mở trên PC và chạy các cuộc trò chuyện trong môi trường cục bộ của bạn. Bạn có thể thu thập và đọc các mô hình cũng như kiểm tra phản hồi bằng giao diện người dùng hội thoại từ GUI, đồng thời nó hỗ trợ định dạng GGUF và các mô hình MLX cho Apple Silicon. Nếu bạn khởi động nó như một máy chủ cục bộ, bạn có thể kết nối với các ứng dụng và công cụ phát triển của riêng mình thông qua API tương thích OpenAI và nó cũng có thể được sử dụng cho các cuộc trò chuyện nhập tài liệu và cho mục đích RAG. Thích hợp cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhân viên công ty muốn xác minh tài liệu bí mật và mã nội bộ mà không cần gửi đến dịch vụ bên ngoài.

Phí LLM địa phương có thực sự miễn phí không?

Tóm lại, không có phí hoặc phí sử dụng ứng dụng cho mỗi cuộc trò chuyện với AI. Đây là điều đặc biệt.

ChatGPT và Claude dựa trên đám mây là những hệ thống sẽ khiến bạn tốn nhiều tiền hơn khi sử dụng chúng nhiều hơn. Đặc biệt, khi phát triển bằng API (cửa sổ gọi AI từ phần mềm khác), sẽ phải trả phí mỗi lần xử lý một khối ký tự (mã thông báo). Bạn càng sử dụng nó, nó sẽ càng tích lũy nhiều hơn.

Với LLM địa phương, khoản phí trả cho mỗi lần sử dụng này bằng không. Ngay cả khi bạn nghe nó 10.000 lần một ngày, giá sẽ không thay đổi.

Tuy nhiên, có một cách chính xác để nói "miễn phí". Không phải là không có tiền mà là cách tiêu tiền khác nhau.

Loại chi phí	AI đám mây	LLM địa phương (LM Studio)
Phí sử dụng ứng dụng	Có sẵn phí hàng tháng (có gói miễn phí)	miễn phí
Tính phí cho mỗi cuộc trò chuyện	Có (trả tiền khi bạn sử dụng)	không có
đầu tư ban đầu	Hầu như không cần thiết	Yêu cầu PC và bộ nhớ
hóa đơn tiền điện	không cần thiết	Phải mất (thời gian hoạt động của PC)

Để tóm tắt bảng bằng một từ, LLM cục bộ là mô hình trong đó bạn trả tiền cho PC trước và sau đó sử dụng miễn phí.

Vì vậy, đây là các tiêu chí. Nếu bạn chỉ sử dụng nó để thắp sáng vài lần một tháng thì một đám mây có cấp miễn phí là đủ. "Việc sử dụng không giới hạn" cục bộ sẽ hiệu quả hơn đối với những người sử dụng một lượng lớn API mỗi ngày, xử lý dữ liệu bí mật và sử dụng API thường xuyên trong quá trình phát triển.

So sánh chi phí cục bộ và đám mây đặc biệt quan trọng đối với những ai muốn tự động hóa phản hồi truy vấn nội bộ bằng AI. Nếu trước tiên bạn muốn biết mức hòa vốn ở quy mô hoạt động, hãy đọc Cách chọn Công cụ hỗ trợ khách hàng AI và sau đó bạn sẽ thất vọng về thông tin về giá sau đó.

Tôi cũng muốn đọc nó

TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)

TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng

Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

Hướng dẫn cài đặt LM Studio

Để cài đặt, chỉ cần tải xuống và mở. Phải mất ít hơn 5 phút.

Tải xuống trình cài đặt cho hệ điều hành của bạn từ trang web chính thức của LM Studio
Khởi động trình cài đặt và làm theo hướng dẫn
mở ứng dụng

Cho đến thời điểm này, nó giống như một ứng dụng bình thường. Không có khó khăn nào cả.

Đối với Mac, việc xử lý AI sẽ nhanh hơn nếu được trang bị Apple Silicon (chip M1 trở lên). Trong trường hợp của Windows, việc có bo mạch đồ họa (GPU) NVIDIA sẽ giúp mọi việc trở nên thoải mái hơn nhiều. Lý do cho điều này sẽ được giải thích trong phần "Thông số kỹ thuật bắt buộc" sau này.

Màn hình ngay sau khi cài đặt chưa chứa phần chính của AI. Bước tiếp theo là chọn mô hình AI để di chuyển và thả nó.

Tải xuống mô hình và bắt đầu cuộc trò chuyện đầu tiên của bạn

Sau khi mở LM Studio, hãy chọn mô hình AI bạn muốn chạy từ màn hình tìm kiếm. Đây là phần khó hiểu nhất.

Trong lời giải thích của Gizmodo Japan, "Gemma 3n E4B" của Google được trích dẫn là một ví dụ chạy trên nhiều máy tính. Nếu bạn chọn một model nhẹ, bạn thậm chí có thể dùng thử trên một chiếc notebook mỏng như MacBook Air.

Câu trả lời đúng cho câu hỏi đầu tiên của bạn là chọn một mẫu nhẹ. Nếu bạn đột nhiên đánh rơi một mô hình khổng lồ, nó có xu hướng kết thúc buồn khi chỉ riêng quá trình tải xuống đã tiêu tốn hàng chục gigabyte và nó bị treo ngay cả khi bạn khởi động nó.

Thủ tục diễn ra như thế này.

Nhập tên model trên màn hình tìm kiếm (ví dụ: gemma, qwen, gpt-oss, v.v.)
Xem kích thước và lượng tử hóa (được mô tả bên dưới) và tải xuống
Tải mô hình trên màn hình trò chuyện
gõ tin nhắn

Sau khi tải xong, bạn có thể trò chuyện tương tự như ChatGPT. Việc nó hoạt động ngay cả khi mạng bị tắt là một tính năng thực sự ấn tượng.

Nếu bạn muốn sử dụng tiếng Nhật, hãy chọn mẫu thông thạo tiếng Nhật. Theo DevelopersIO, hiệu suất ngôn ngữ tiếng Nhật của dòng Qwen đã được cải thiện (tính đến năm 2026). gpt-oss, Gemma 3 và DeepSeek-R1 cũng được đặt tên là các tùy chọn phổ biến tại địa phương.

Tổ chức đến nay: LM Studio có 3 bước: “Vào, chọn mẫu và nói chuyện”. Không có phí trả theo mức sử dụng nên về cơ bản là miễn phí. Tuy nhiên, bạn sẽ cần một chiếc PC phù hợp để chạy nó. Tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về các yêu cầu.

Tôi cần những thông số kỹ thuật PC nào để chạy nó?

Sự thoải mái của LLM cục bộ phần lớn được quyết định bởi bộ nhớ (đặc biệt là GPU VRAM). Đây là trở ngại lớn nhất đối với LLM địa phương.

VRAM là bộ nhớ chuyên dụng mà bo mạch đồ họa có. Vì mô hình AI được chạy hoàn toàn trên bộ nhớ này nên mô hình càng lớn thì càng chiếm nhiều VRAM. Nếu nó không đầy hoàn toàn, nó sẽ trở nên cực kỳ chậm hoặc không khởi động.

Các giải thích hướng dẫn LLM địa phương thường nói về VRAM ở mức 4GB/8GB/16GB. Đây là cách nó mô tả đại khái trải nghiệm.

Hướng dẫn về bộ nhớ/VRAM	Cảm thấy giống như một mô hình di động	Mục đích
Khoảng 8GB	Chủ yếu là các mẫu nhẹ	Câu hỏi thử nghiệm/hàng ngày
Khoảng 16GB	Một mô hình cỡ trung sắp xuất hiện	Viết/Tóm tắt
24GB trở lên	Mô hình lớn quá	Phát triển/xử lý nặng

Bảng có một điểm chính. Bạn càng có nhiều bộ nhớ thì AI sẽ càng thông minh hơn và lớn hơn.

Các đặc điểm của Mac phát huy tác dụng ở đây. Bộ nhớ chính (bộ nhớ hợp nhất) của Apple Silicon được thiết kế để sử dụng chung cho quá trình xử lý AI. Do đó, máy Mac có nhiều bộ nhớ sẽ tương thích với LLM cục bộ. Windows được trang bị GPU của NVIDIA cũng mạnh mẽ nếu VRAM lớn.

Nếu bạn không chắc liệu nó có hoạt động trên PC của mình hay không, trước tiên hãy thử một mẫu nhẹ. Nếu bạn thả nó và di chuyển nó, bạn sẽ nhận được câu trả lời chỉ trong một lần bắn.

Tôi nên chọn lượng tử hóa nào (Q4/Q6/Q8)?

Lượng tử hóa là công nghệ giúp các mô hình AI nhẹ hơn và nén chúng để chúng có thể chạy với ít bộ nhớ hơn. Những từ không thể tránh khỏi khi nói về LLM địa phương.

Bạn có thể đã từng thấy các ký hiệu như "Q4_K_M", "Q6_K", "Q8_0" và "BF16" sau tên mẫu máy. Con số này càng nhỏ thì mô hình sẽ càng nhẹ, nhanh hơn và hơi ngu ngốc hơn; con số này càng lớn thì nó sẽ càng nặng, chậm và thông minh hơn.

Việc giảm chất lượng ảnh của bức ảnh sẽ làm giảm dung lượng lưu trữ nhưng các chi tiết lại bị mờ - tương tự như ảnh đó.

Lượng tử hóa	cân nặng	khôn ngoan	Với một người như vậy
Q4_K_M	ánh sáng	Đủ thực tế	Nếu bạn bối rối thì đây chính là nó
Q6_K	Trung bình	Ở trên một chút	Tôi muốn cải thiện chất lượng một chút.
Q8_0	nặng	đắt	Có đủ bộ nhớ
BF16	nặng nhất	Hầu như không nén	Để xác minh/nghiên cứu

Để kết luận trước tiên, người mới bắt đầu sẽ không gặp vấn đề gì với "Q4_K_M". Trong nhiều cách giải thích, đây là tiêu chuẩn được nhắc đến đầu tiên như một thủ thuật thực tế.

Nếu bạn có đủ bộ nhớ, hãy thử Q6_K cấp độ tiếp theo và trải nghiệm sự khác biệt về độ thông minh. Điều thú vị về ẩm thực địa phương là bạn có thể tận mắt nhìn thấy sự khác biệt này.

Nên chọn LM Studio hay Ollama?

Mặc dù chúng là cùng một công cụ LLM cục bộ nhưng LM Studio và Ollama có "phong cách vận hành" hoàn toàn trái ngược nhau. Có nhiều cách khác nhau để lựa chọn ở đây.

Ollama là một công cụ nguồn mở cho phép bạn chạy AI trên Mac, Windows và Linux. Nó tập trung vào các hoạt động lệnh và phù hợp cho các nhà phát triển muốn di chuyển nhanh chóng. Nó được đặc trưng bởi khả năng dễ dàng xử lý các mô hình phổ biến như gpt-oss, DeepSeek-R1, Gemma 3 và Qwen3 thông qua các lệnh và API.

Mặt khác, LM Studio thực hiện mọi thứ trên màn hình (GUI). Bạn có thể chọn một mô hình bằng chuột và bắt đầu trò chuyện bằng nút.

trục so sánh	Studio LM	Ollama
hoạt động	Tập trung vào số lần nhấp vào màn hình	Lấy lệnh làm trung tâm
chủ thể	Người mới bắt đầu đến người dùng phổ thông	nhà phát triển
Lựa chọn mô hình	Trực quan từ danh sách	được chỉ định bởi lệnh
API	Máy chủ tương thích OpenAI	Được trang bị API theo tiêu chuẩn

Kết luận của bảng như sau. Nếu bạn muốn hoàn thành mọi thứ trên màn hình, hãy sử dụng LM Studio và nếu bạn không quan tâm đến thiết bị đầu cuối và muốn kết hợp nó vào quá trình phát triển của mình, hãy sử dụng Ollama.

LM Studio là sự lựa chọn tốt nhất cho những người chưa tự tin sử dụng máy tính hoặc muốn dùng thử trước để cảm nhận. Lý do bài viết này tập trung vào LM Studio là vì tỷ lệ bỏ học thấp.

Ollama là môi trường thực thi AI mã nguồn mở cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn trên PC cục bộ hoặc máy chủ của riêng bạn để trò chuyện và tạo văn bản. Bạn có thể lấy và khởi chạy các mô hình như Llama, Mistral, Code Llama, gpt-oss, v.v. bằng `ollama run` từ thiết bị đầu cuối và việc quản lý tệp mô hình có thể được hoàn thành bằng các lệnh. Vì nó có thể được gọi từ các ứng dụng thông qua API REST hoặc API tương thích với OpenAI nên nó cũng có thể được sử dụng để trò chuyện nội bộ, RAG và nhúng vào các công cụ hỗ trợ phát triển. Lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhóm doanh nghiệp muốn xử lý lời nhắc và câu trả lời cục bộ mà không cần gửi chúng đến một dịch vụ bên ngoài.

Kết hợp phát triển với chức năng máy chủ cục bộ

LM Studio có một số tính năng đơn giản nhưng mạnh mẽ. Máy chủ cục bộ tương thích OpenAI.

Đây là chức năng tạo ra một "cửa sổ" cho phép bạn gọi AI đang chạy trên PC của mình từ phần mềm khác. Hơn nữa, cửa sổ này có dạng giống với API của OpenAI (công ty ChatGPT).

Điều gì làm bạn hạnh phúc? Nhiều công cụ phát triển trên thế giới được tạo ra với tiền đề là “đánh vào API của OpenAI”. Cửa sổ LM Studio có hình dạng tương tự, vì vậy chỉ cần trỏ kết nối đến LM Studio và các công cụ hiện có của bạn sẽ chạy trên AI cục bộ.

Ví dụ: nó giới thiệu cách kết nối công cụ mã hóa AI dòng lệnh "Codex CLI" với mô hình cục bộ trong LM Studio. Điều này cho phép bạn kết hợp AI vào quá trình phát triển của mình mà không phải trả phí API đám mây.

Càng nhiều người sử dụng AI trong quá trình phát triển thì "cửa sổ thanh toán không trả tiền khi sử dụng" này càng trở nên có giá trị. Bạn có thể sử dụng nó mà không cần do dự ở giai đoạn nguyên mẫu.

Người phù hợp với LM Studio và người không phù hợp

Hãy chia nhỏ câu chuyện thành một dạng có thể đánh giá được. Không được khuyến khích cho tất cả mọi người.

người phù hợp

Không muốn tiết lộ dữ liệu bí mật ra bên ngoài (xử lý tài liệu nội bộ và thông tin cá nhân)
Phí đám mây ngày càng tăng do sử dụng nhiều AI mỗi ngày.
Tôi muốn chạy nó ngay cả trong môi trường internet không ổn định.
Tôi không giỏi xây dựng môi trường và muốn hoàn thiện nó bằng các thao tác trên màn hình.

Người không phù hợp

Chỉ sử dụng một vài lần một tháng (đám mây miễn phí là đủ)
Tôi muốn luôn sử dụng AI hiệu suất cao nhất (có những trường hợp nó không tốt bằng mô hình đám mây lớn mới nhất)
PC của tôi có bộ nhớ thấp và tôi không có ý định thay thế nó.

Thành thật mà nói, LLM cục bộ không phải là "sự thay thế toàn bộ đám mây". Vì lợi ích riêng tư và chi phí, đó là một lựa chọn tốt để giảm bớt hiệu suất một chút và giữ cho nó luôn tiện dụng. Đối với những người có thể tạo ra sự khác biệt này, nó sẽ là một công cụ phi thường.

Thông tin càng nhạy cảm, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi, thì càng có nhiều nhân viên địa phương tham gia. Nếu bạn muốn tìm hiểu về các thiết kế kết hợp hỗ trợ dựa trên đám mây và có người lái, việc so sánh các công cụ hỗ trợ khách hàng AI sẽ hữu ích.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

Nếu bạn đang xem xét một LLM cục bộ, sẽ dễ dàng lựa chọn hơn bằng cách xem xét các công cụ liền kề.

So sánh kỹ lưỡng giữa LM Studio và Ollama — Bạn có thể quyết định xem mình thích màn hình hay lệnh hơn.
Danh sách các lựa chọn thay thế LM Studio — các tùy chọn khác cạnh nhau
Danh sách các lựa chọn thay thế Ollama - so sánh dành cho nhà phát triển
Chi tiết riêng về LM Studio — Chi tiết về chức năng và thông số kỹ thuật
Chi tiết riêng của Ollama — bức tranh tổng thể về hoạt động chỉ huy

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q. LM Studio có hoàn toàn miễn phí không?

Bản thân ứng dụng có thể được tải xuống miễn phí và không tính phí cho mỗi cuộc trò chuyện. Chi phí duy nhất liên quan là hóa đơn tiền điện cho PC và chính PC để chạy nó. Không cần phải lo lắng về việc tích lũy tiền do thanh toán theo mức sử dụng. Tuy nhiên, việc sử dụng thương mại phải tuân thủ giấy phép cho từng mô hình AI đang vận hành.

H. Tôi có thể sử dụng nó trên PC làm việc của mình không?

Mặc dù về mặt kỹ thuật có thể thực hiện được nhưng trước tiên bạn cần kiểm tra chính sách bảo mật và giấy phép mô hình của công ty bạn. Việc dữ liệu không thoát ra ngoài phù hợp hơn với các công ty nhưng trước tiên bạn phải thông qua hệ thống thông tin để xin phép cài đặt phần mềm.

Q. Tôi có thể nói chuyện bằng tiếng Nhật được không?

Nếu bạn chọn mẫu máy hỗ trợ tiếng Nhật thì bạn có thể trò chuyện bằng tiếng Nhật. Bản thân giao diện người dùng chủ yếu bằng tiếng Anh nhưng thao tác rất đơn giản. Nếu bạn chọn dựa trên khả năng sử dụng tiếng Nhật, chúng tôi khuyên bạn nên thử các mẫu có xếp hạng cao bằng tiếng Nhật, chẳng hạn như dòng Qwen và Gemma.

Q. Nó có thể hoạt động mà không cần internet không?

Khi bạn tải xuống mô hình, nó sẽ hoạt động hoàn toàn ngoại tuyến. AI có thể được sử dụng ngay cả trên máy bay và vào những ngày internet không hoạt động. Đây là cảm giác an toàn lớn nhất với LLM địa phương.

H. Đây có phải là sự thay thế cho ChatGPT không?

Nó phụ thuộc vào mục đích. Nó đủ thiết thực để xử lý các bản tóm tắt, bản nháp và tài liệu nội bộ. Mặt khác, đối với những suy luận và nhiệm vụ khó khăn nhất liên quan đến thông tin mới nhất, vẫn có những tình huống ưa chuộng các mô hình đám mây lớn. Việc sử dụng là thực tế.

Q. Tôi nên bắt đầu với mô hình nào?

Bạn không thể sai lầm khi bắt đầu với phiên bản Q4_K_M mẫu nhẹ. Các model nhỏ hơn như Gemma và Qwen sẽ hoạt động trên nhiều PC. Sẽ an toàn hơn khi thử các mô hình lớn hơn từng chút một khi chúng di chuyển, theo thứ tự này.

Q. LM Studio và Ollama có thể sử dụng cùng nhau được không?

Có thể. Trên thực tế, tôi sử dụng LM Studio khi tôi muốn thử nó trên màn ảnh và Ollama khi tôi muốn kết hợp nó vào quá trình phát triển. Vì cả hai đều miễn phí nên bạn có thể thử cả hai và chọn loại phù hợp với làn da của mình.

Ban biên tập Phán quyết

LM Studio là sự lựa chọn hoàn hảo cho lần giới thiệu đầu tiên của bạn về LLM địa phương. Lý do rất đơn giản: nó loại bỏ điểm thất bại lớn nhất là xây dựng môi trường với các thao tác trên màn hình. Điều này cực kỳ nhẹ nhàng so với các công cụ khác.

Giá trị đồng tiền cũng rõ ràng. Vì không tính phí trả cho mỗi lần sử dụng cho mỗi cuộc trò chuyện nên đây là một lựa chọn đặc biệt cho những người sử dụng AI nhiều hàng ngày hoặc những người không thể tiết lộ dữ liệu bí mật. Bạn càng sử dụng nó nhiều thì sự khác biệt giữa nó và đám mây sẽ càng mở ra.

Tuy nhiên, đừng mong đợi quá nhiều. Miễn là nó hoạt động trong tay bạn, bạn không thể mong đợi nó thông minh như các mô hình đám mây quy mô lớn mới nhất. Ngoài ra còn có rào cản vật lý của bộ nhớ PC. Nó sẽ chỉ thu hút những người có thể coi nó như một công cụ lấy đi quyền riêng tư và chi phí bằng cách ảnh hưởng một chút đến hiệu suất.

Đầu tiên, tôi tải xuống phiên bản Q4 của model nhẹ và thử chạy ngoại tuyến. Chỉ với một lần chụp, bạn có thể biết nó có phù hợp với mục đích của mình hay không.

Nếu bạn muốn đọc tiếp, tôi khuyên bạn nên so sánh LM Studio và Ollama, điều này cho phép bạn quyết định cái nào phù hợp nhất với mình giữa các loại màn hình và lệnh. Đây sẽ là yếu tố quyết định cuối cùng trước khi thực hiện.