Những điểm chính của bài viết này Cách sử dụng Ollama ngắn gọn một cách đáng ngạc nhiên. Chỉ cần cài đặt nó và nhấn ollama run một lần và bạn chỉ có thể nói chuyện với AI trên PC của chính mình. Không có dữ liệu nào được phát hành. Đối với tiếng Nhật, nếu đưa vào dòng Qwen3 thì sẽ không thể xóa được. Nếu bạn không thích CLI và muốn có GUI, LM Studio là một lựa chọn thay thế thực tế và nếu bạn muốn đọc các tài liệu nội bộ, AnythingLLM là một lựa chọn thay thế thực tế. Các thông số kỹ thuật cần thiết "phụ thuộc vào kích thước của mô hình được di chuyển." Với 8GB VRAM, model 7B có thể chạy với tốc độ hơn 40 mã thông báo mỗi giây.
Hộp thông tin Ban biên tập
Các công cụ chính đều miễn phí (mã nguồn mở). Tùy chọn trả phí chỉ dành cho phiên bản đám mây
LM Studio / Jan / GPT4All / vLLM hoàn toàn miễn phí và có sẵn tất cả các chức năng
Giao diện người dùng sẽ được dịch sang tiếng Nhật bởi LM Studio/Jan. Người mẫu là Qwen3, người giỏi tiếng Nhật.
Hầu như tất cả các công cụ đều cung cấp API tương thích OpenAI (máy chủ cục bộ)
Thực thi hoàn toàn cục bộ = không có dữ liệu nào được gửi ra bên ngoài. Thích hợp cho sử dụng nội bộ
Thân công cụ/mô hình Apache 2.0 được chấp nhận. Một số kiểu máy yêu cầu xác nhận giấy phép
Lớp 7-8B với 8GB VRAM vượt quá 40 mã thông báo mỗi giây. 12GB trở lên, thoải mái dưới 10B
Xác nhận lần cuối: Ngày 1 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập
Ollama là một công cụ miễn phí cho phép bạn chạy mô hình AI (LLM = mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, AI tạo câu) ngay trên PC hoặc máy chủ của riêng bạn. Không giống như ChatGPT trên đám mây, văn bản bạn nhập không được gửi ra bên ngoài. Do đó, ngay cả dữ liệu nội bộ bí mật cũng có thể được cung cấp một cách an tâm.
Cốt lõi của cách sử dụng nó chỉ là 2 bước. Cho Ollama vào và đánh như ollama run qwen3. Chỉ bằng cách này, mô hình sẽ tự động được tải xuống và cuộc trò chuyện sẽ bắt đầu trên thiết bị đầu cuối. Không cần khóa API hoặc thanh toán.
Tốc độ lây lan của nó đã nói lên điều đó. Cũng có báo cáo rằng nó đạt 52 triệu lượt tải xuống mỗi tháng trong quý 1 năm 2026. Đây hiện là cổng vào LLM địa phương được sử dụng nhiều nhất.
Tuy nhiên, nó không hoàn hảo. Ollama về cơ bản dựa trên dòng lệnh (thao tác bằng cách ra lệnh bằng văn bản trên terminal) và nếu bạn không quen với màn hình đen, bạn sẽ gặp khó khăn khi khởi động mô hình lần đầu tiên. Bài đánh giá cho biết: “Nếu bạn đã từng đứng hình trước màn hình thiết bị đầu cuối thì Ollama không được thiết kế dành cho bạn”. Nó là một công cụ được tạo ra cho các nhà phát triển và không dành cho tất cả mọi người sử dụng.
Trong bài viết này, trước tiên chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các bước từ cài đặt Ollama đến chạy mô hình đầu tiên. Sau đó, chúng tôi sẽ đề cập theo thứ tự các mẫu máy có tiếng Nhật mạnh được đề xuất, thông số kỹ thuật PC cần thiết và thậm chí cả các công cụ thay thế (chẳng hạn như LM Studio) cho những người không phù hợp với CLI. Tôi sẽ đạt được mục tiêu mà tôi có thể chạy AI trên máy của mình vào cuối ngày hôm nay.
Bước 1: Cài đặt Ollama
Rào cản đầu tiên là cài đặt, nhưng chỉ mất một dòng. Chỉ có một lệnh cho mỗi hệ điều hành.
Theo hướng dẫn chính thức (ollama.com), đối với Mac và Linux, hãy dán dòng sau vào terminal và chạy nó.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shĐối với Windows, hãy tải xuống và chạy trình cài đặt chính thức (GUI) hoặc nhập irm https://ollama.com/install.ps1 | iex trong PowerShell. Trên Mac, bạn cũng có thể cài đặt bình thường bằng cách nhấp đúp vào tệp .dmg trên trang web chính thức. Không có cài đặt khó khăn.
Sau khi quá trình cài đặt hoàn tất, nếu phiên bản hiển thị với ollama --version thì phiên bản đó đã thành công. Tiếp theo, hãy thực sự di chuyển mô hình.
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.
Bước 2: Tải và chạy mô hình
Đây là giá trị đích thực của Ollama. Chỉ cần nhấn ollama run một lần và mọi thứ sẽ tự động diễn ra từ quá trình tải xuống đến bắt đầu cuộc trò chuyện.
Ví dụ: nếu bạn muốn thử một mô hình mạnh về tiếng Nhật, hãy gõ lệnh sau.
ollama run qwen3Lần đầu tiên, mô hình (vài GB) sẽ được tự động tải xuống và sau khi hoàn tất, nó sẽ chuyển thẳng sang chế độ tương tác (một dấu nhắc sẽ xuất hiện và bạn có thể nhập văn bản). Từ lần thứ hai trở đi, quá trình tải xuống sẽ bị bỏ qua và quá trình tải xuống sẽ bắt đầu ngay lập tức. Để kết thúc cuộc trò chuyện, gõ /bye.
Bạn chỉ cần nhớ bốn lệnh thường dùng.
- ollama pull <tên model>: chỉ tải xuống model
- ollama run <tên model>: khởi động và tương tác với model
- ollama ls: Xem danh sách các model đã tải xuống
- ollama ps: Kiểm tra model hiện đang chạy
Hầu hết các hoạt động hàng ngày được thực hiện với bốn điều này. Những gì còn lại là bước "gọi từ ứng dụng bên ngoài".
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
Bước 3: Sử dụng từ các ứng dụng bên ngoài làm API tương thích OpenAI
Điểm mạnh khiêm tốn của Ollama là bạn có thể thiết lập một cửa sổ trên PC trông giống hệt API của ChatGPT. Bạn có thể gọi nó như từ ứng dụng của riêng bạn hoặc tiện ích mở rộng Mã VS.
Khi bạn chạy ollama phục vụ, Ollama khởi động dưới dạng máy chủ API ở chế độ nền và lắng nghe trên cổng 11434 theo mặc định.
Theo blog chính thức, điểm cuối tương thích với API hoàn thành trò chuyện của OpenAI được đặt tại http://localhost:11434/v1. Nói cách khác, chỉ cần thay thế đích kết nối OpenAI SDK (base_url) bằng địa chỉ này và khóa API bằng ollama (một hình nộm có nội dung không được sử dụng), mã hiện có sẽ chạy trong mô hình cục bộ. Phí đám mây sẽ bằng không.
Đây là cách sử dụng Ollama một mình. Tiếp theo, chúng ta hãy xem nên chọn mẫu nào, đặc biệt là tiếng Nhật.
Tôi nên lấy mẫu nào? Điểm mạnh của bạn trong tiếng Nhật là gì?
Công cụ chỉ là một "chiếc hộp". Trải nghiệm được quyết định 90% bởi mẫu máy bạn chọn. Đối với mục đích của người Nhật, dòng Qwen3 hiện là một ứng cử viên nặng ký.
Nếu bạn đang vội vàng đưa ra kết luận, trước tiên bạn nên cài đặt mô hình đa năng của Nhật Bản với ollama run qwen3 và bạn sẽ không phải thất vọng. Giấy phép Apache 2.0 giúp dễ dàng sử dụng cho mục đích thương mại.
Trong một bài viết tóm tắt tình hình LLM địa phương vào năm 2026, các mô hình sau được liệt kê theo mục đích.
- Mục đích chung/Tiếng Nhật: Qwen3-14B
- Nhấn mạnh vào hiệu quả chi phí: Qwen3-30B-A3B (thực tế là hoạt động 3B với cấu trúc MoE, Apache 2.0)
- Hoàn thành mã hóa: Qwen3 / Qwen2.5-Coder (Đầu ra JSON ổn định, giấy phép Apache 2.0)
Bài báo coi tác động của DeepSeek-R1 và việc cải thiện hiệu suất tiếng Nhật của Qwen2.5 là những bước phát triển chính trong năm 2025-2026. Xét về tính tự nhiên của tiếng Nhật, sự phát triển của hệ thống Qwen có hiệu quả. Để có cái nhìn tổng quan toàn diện về DeepSeek, bạn cũng có thể tham khảo Hướng dẫn đầy đủ về DeepSeek.
Chúng được tổ chức theo mục đích như sau. Apache 2.0 có giấy phép giúp dễ dàng sử dụng về mặt thương mại, vì vậy nếu bạn đang muốn biến nó thành một công cụ nội bộ, hãy nhớ kiểm tra cột này.
| Mục đích | Mô hình được đề xuất | giấy phép |
|---|---|---|
| Trò chuyện tiếng Nhật thông dụng | Qwen3-14B | Apache 2.0 |
| Hiệu quả chi phí (tiết kiệm bộ nhớ) | Qwen3-30B-A3B | Apache 2.0 |
| mã hóa | Qwen2.5-Bộ mã hóa | Apache 2.0 |
| Chuyên ngành lý luận/tư duy | DeepSeek-R1 | (yêu cầu xác nhận giấy phép) |
Trong một bảng xếp hạng riêng, Llama 4 Scout, Qwen 3.6, Kimi K2.6 và DeepSeek-R1 được xếp hạng là những mẫu hàng đầu của Ollama. Mẫu mã thay đổi nhanh chóng nên bạn có thể yên Nhật tâm kiểm tra phiên bản chi tiết mới nhất trên trang web chính thức trước khi giới thiệu. Để có bức tranh tổng thể về dòng Qwen và các mẫu khác, bạn cũng nên đọc phần giải thích chi tiết về Local LLM và Ollama.
Quá trình Nhật Bản hóa giao diện người dùng và hiển thị đang được tiến hành không chỉ ở Ollama mà còn ở LM Studio và Jan, điều này sẽ được mô tả sau. Nếu bạn muốn sử dụng nó một cách thoải mái, bao gồm cả giao diện người dùng tiếng Nhật, vui lòng đọc chương về các công cụ thay thế trước khi chọn một công cụ.
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.
Bạn cần thông số kỹ thuật PC nào?
Các yêu cầu vận hành của Ollama không được xác định bởi chính Ollama mà bởi kích thước của mô hình được di chuyển. Nếu mắc lỗi ở đây, tai nạn có thể xảy ra khi động cơ khởi động nhưng trở nên quá nặng để sử dụng.
Số lượng tham số trong một mô hình càng lớn thì càng chiếm nhiều bộ nhớ (đặc biệt là GPU VRAM). Theo hướng dẫn sơ bộ, GPU có 8GB VRAM sẽ tạo ra hơn 40 mã thông báo mỗi giây nếu bạn chạy mô hình lớp 7-8B với Q4_K_M (phương pháp lượng tử hóa = nén làm giảm độ chính xác một chút và giảm trọng lượng). Nó đủ nhanh cho công việc thực tế.
Mặt khác, với cấu hình thông số kỹ thuật thấp nhất, ngay cả mẫu 7B cũng giảm xuống còn 3 đến 8 mã thông báo mỗi giây. Bạn sẽ phải đợi khi các chữ cái xuất hiện lần lượt. Nếu bạn muốn thoải mái chạy một mô hình có ít hơn 10B, GPU có VRAM 12GB trở lên là một lựa chọn thực tế.
Ngoài ra còn có cách giải quyết khi bạn không có đủ VRAM. Việc thay đổi OLLAMA_KV_CACHE_TYPE từ f16 thành q8_0 hoặc q4_0 giúp giảm hơn một nửa mức sử dụng bộ đệm KV (vùng bộ nhớ chứa ngữ cảnh hội thoại), thậm chí cho phép thẻ 8-12GB xử lý các ngữ cảnh dài hơn. Tuy nhiên, chất lượng đầu ra sẽ bị suy giảm đôi chút.
| Hướng dẫn về môi trường | mô hình di chuyển | Tốc độ cảm nhận |
|---|---|---|
| VRAM 8GB | 7~8B (Q4_K_M) | Hơn 40 mã thông báo mỗi giây, thiết thực |
| Cấu hình thông số tối thiểu | 7B | 3-8 token mỗi giây, hơi chậm |
| VRAM 12GB trở lên | Thoải mái dưới 10B | Có rất nhiều chỗ |
Nói cách khác, việc đưa vào "mô hình lớn nhất hiện nay" là một ý tưởng tồi. Bắt đầu với kích thước phù hợp với VRAM của bạn cuối cùng là nhanh nhất. Nếu bạn lo lắng về thông số kỹ thuật, bạn có thể bắt đầu với một công cụ như LM Studio trong chương tiếp theo, công cụ này sẽ hiển thị cho bạn mô hình sẽ chạy trên PC này.
Bạn phàn nàn gì về Ollama?
Điểm yếu lớn nhất của Ollama là ``tiền đề CLI'' và ``khó khăn trong việc kiểm soát chi tiết''. Nó không phù hợp với những người muốn trải nghiệm GUI gốc.
Ollama nhẹ, triển khai nhanh và có ưu điểm là có thể tạo cục bộ các API tương thích với OpenAI. Mặt khác, tính năng điều chỉnh tham số mô hình và quản lý lịch sử hội thoại trong GUI còn yếu theo tiêu chuẩn. Video so sánh cũng cho biết ``Ollama có khả năng quản lý bộ nhớ và tốc độ, trong khi loại GUI có cài đặt tốt hơn và dễ sử dụng.''
Các khiếu nại có thể được tóm tắt thành bốn điểm sau đây.
- Hoạt động đầu cuối được giả định, GUI mỏng
- Việc điều chỉnh thông số chi tiết cho từng model là một việc rắc rối
- RAG (tìm kiếm tài liệu nội bộ) yêu cầu một công cụ riêng
- Không lý tưởng cho số lượng lớn yêu cầu đồng thời trên máy chủ sản xuất
Phương án thay thế bạn chọn sẽ phụ thuộc vào điểm nào trong bốn điểm này hấp dẫn bạn.
Ba trục để chọn giải pháp thay thế Ollama
Các tiêu chí lựa chọn hầu hết được xác định theo ba trục: sự hiện diện hay vắng mặt của GUI, hỗ trợ tiếng Nhật và mục đích sử dụng (dùng thử cá nhân hoặc sử dụng sản xuất).
Giá cả thực sự không phải là yếu tố quyết định. Hầu hết các công cụ LLM địa phương chính đều là nguồn mở và miễn phí. Phí chỉ áp dụng cho phiên bản đám mây và hỗ trợ doanh nghiệp.
| Trục lựa chọn | những người coi trọng | công cụ phù hợp |
|---|---|---|
| Hoạt động GUI | Không phải kỹ sư/người mới bắt đầu | LM Studio, tháng 1, GPT4All |
| RAG tích hợp | Tôi muốn tìm kiếm tài liệu nội bộ | Bất cứ điều gìLLM |
| Tốc độ sản xuất | Xử lý số lượng lớn yêu cầu | vLLM |
| Nhẹ và tương thích | Vận chuyển gần Ollama | Jan, llama.cpp |
Như được trình bày trong bảng này, sau khi mục đích được quyết định, số ứng viên có thể được thu hẹp xuống còn hai hoặc ba. Chúng ta sẽ đi sâu vào từng cái bên dưới.
Jan là một ứng dụng trò chuyện AI cục bộ cho phép bạn chạy các mô hình mở như Llama và Mistral trên PC của riêng bạn. Bạn có thể nói chuyện mà không cần kết nối internet, đồng thời có thể sử dụng nội dung trò chuyện và dữ liệu đầu vào mà không cần gửi đến máy chủ bên ngoài. Nó cũng hỗ trợ thêm và chuyển đổi mô hình, cho phép bạn xây dựng trợ lý AI trong môi trường cục bộ theo nhu cầu của bạn. Nó phù hợp cho những cá nhân xử lý thông tin bí mật, nhà phát triển và người dùng muốn tránh gửi dữ liệu tới AI dựa trên đám mây.
LM Studio｜Công cụ miễn phí hoàn chỉnh nhất có GUI
Nếu bạn muốn chạy LLM cục bộ bằng GUI, LM Studio hiện là lựa chọn tốt nhất của bạn. Mọi thứ từ tìm kiếm mô hình đến tải xuống, trò chuyện và phát hành API đều có thể được hoàn thành bằng chuột.
LM Studio là một ứng dụng máy tính để bàn miễn phí tương thích với Windows, Mac và Linux. Bạn có thể tìm kiếm một kiểu máy trong ứng dụng và cài đặt nó chỉ bằng một cú nhấp chuột, nó sẽ tự động đề xuất ``các kiểu máy có thể được sử dụng'' theo thông số kỹ thuật của PC của bạn. Nếu bạn có PC hiệu năng cao, bạn có thể chọn model lớn hơn, còn nếu bạn có máy kém mạnh mẽ hơn, bạn có thể chọn model nhẹ.
Một tính năng hiệu quả khiêm tốn là bạn có thể khởi động máy chủ cục bộ tương thích OpenAI từ GUI. Có một điểm cuối API ở dạng http://localhost:1234, vì vậy bạn có thể gọi nó từ ứng dụng của riêng bạn hoặc tiện ích mở rộng VS Code. Nó bao gồm hầu hết mọi thứ bạn có thể làm với Ollama.
| mục | Studio LM |
|---|---|
| Phí | miễn phí |
| GUI | Đầy đủ chức năng (tìm kiếm mô hình, DL, trò chuyện) |
| Giao diện người dùng tiếng Nhật | Tiến trình phản hồi |
| API | Máy chủ cục bộ tương thích OpenAI |
| Hệ điều hành tương thích | Win/Mac/Linux |
Điểm yếu là nó không phải là nguồn mở (miễn phí nhưng không tiết lộ nguồn). Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến mã nguồn mở hoàn chỉnh thì Jan sau đây là một ứng cử viên.
tháng Giêng | Điểm đến chuyển giao nguồn mở gần nhất tới Ollama
Nếu bạn không thể thỏa hiệp không chỉ với "miễn phí" mà còn cả "nguồn mở" thì Jan là lựa chọn yêu thích của bạn. Cung cấp trải nghiệm GUI tương tự LM Studio với giấy phép mã nguồn mở đầy đủ.
Jan là một môi trường LLM cục bộ loại ứng dụng dành cho máy tính để bàn và nguồn được cung cấp công khai. Tất cả các cuộc hội thoại được lưu trữ cục bộ và hoạt động mà không cần kết nối internet. Nó cũng có API tương thích OpenAI tích hợp, vì vậy ngay cả khi chuyển từ Ollama, bạn vẫn có thể sử dụng lại hầu hết các tập lệnh hiện có của mình.
Lý do lớn nhất để chọn Jan là bạn có thể sử dụng cả GUI và mã nguồn mở. Cộng đồng đang hoạt động tích cực và các mô hình tương thích được bổ sung nhanh chóng.
AnythingLLM｜Tìm kiếm tài liệu nội bộ được tích hợp với RAG tích hợp
Nếu bạn muốn AI đọc các tệp PDF hoặc tài liệu của công ty, AnythingLLM cho đến nay là lựa chọn dễ dàng nhất vì nó đi kèm với chức năng RAG ngay từ đầu.
AnythingLLM được giới thiệu là môi trường LLM cục bộ có RAG (Tạo tiện ích mở rộng tìm kiếm) tích hợp sẵn. Khi một tài liệu được nhập, AI sẽ phản hồi dựa trên nội dung của nó. Với Ollama, những phần yêu cầu DB vectơ và tập lệnh riêng biệt có thể được hoàn thành chỉ bằng giao diện người dùng.
Hướng dẫn nội bộ, hợp đồng, biên bản cuộc họp—điều này rất hữu ích cho việc tìm kiếm chéo các tài liệu này và yêu cầu AI trả lời chúng. Nếu muốn kết hợp OCR với luồng số hóa tài liệu giấy, bạn cũng nên biết cách lựa chọn công cụ AI OCR.
| mục | Bất cứ điều gìLLM |
|---|---|
| Phí | Miễn phí (mã nguồn mở) |
| Điểm mạnh | Quá trình nhập tài liệu/RAG tích hợp đã hoàn tất bằng GUI |
| Giả định sử dụng | Tìm kiếm kiến thức nội bộ/Trả lời câu hỏi thường gặp tự động |
| phụ trợ | Có thể liên kết với Ollama/LM Studio, v.v. |
Điều thú vị là AnythingLLM có thể sử dụng Ollama hoặc LM Studio làm phần phụ trợ suy luận. Nói cách khác, thay vì "vứt bỏ" Ollama, có một tùy chọn để phủ giao diện người dùng của RAG lên trên nó.
vLLM｜Nếu bạn muốn tăng tốc độ trên máy chủ sản xuất, hãy chọn một máy chủ
Nếu nó không dành cho mục đích sử dụng cá nhân mà là môi trường sản xuất có nhiều người dùng sử dụng cùng lúc thì vLLM là lựa chọn tốt hơn Ollama. Thông lượng sẽ khác nhau.
vLLM là một công cụ suy luận nhằm đạt được thông lượng cao và được tối ưu hóa để xử lý số lượng lớn yêu cầu ở phía máy chủ. So với Ollama nhấn mạnh tính thực tế, vLLM được thiết kế để "tối đa hóa hiệu suất".
Tuy nhiên, độ khó khi thực hiện sẽ tăng lên. Nó yêu cầu chuẩn bị và thiết lập một máy chủ GPU, vì vậy nó không dành cho những người không phải là kỹ sư sử dụng trên PC cá nhân. Việc phân biệt giữa "Bản dùng thử cá nhân = LM Studio / Tháng 1" và "Cơ sở hạ tầng API thực tế = vLLM" là thực tế.
Các lựa chọn thay thế khác｜GPT4All・llama.cpp・text-Generation-webui
Bốn cái trên sẽ đáp ứng hầu hết các nhu cầu của bạn, nhưng cũng có chỗ để bạn lựa chọn dựa trên độ nhẹ và chức năng cụ thể.
GPT4All là một ứng dụng trò chuyện cục bộ cho phép bạn dễ dàng vận hành một mô hình gọn nhẹ. llama.cpp là một công cụ suy luận cấp thấp cũng là nền tảng của Ollama và dành cho các nhà phát triển muốn tự mình kết hợp nó. text-Generation-webui là một giao diện người dùng trình duyệt mạnh mẽ trong việc thử nghiệm mô hình và điều chỉnh tham số.
Chín công cụ chính được liệt kê trong bảng dưới đây. Vui lòng sử dụng danh sách này trước khi thực hiện.
| dụng cụ | kiểu | miễn phí | GUI | mã nguồn mở | người phù hợp |
|---|---|---|---|---|---|
| Studio LM | máy tính để bàn | ○ | ◎ | × | Người mới bắt đầu tập trung vào GUI |
| Tháng một | máy tính để bàn | ○ | ◎ | ○ | Cả mã nguồn mở + GUI |
| Bất cứ điều gìLLM | Môi trường RAG | ○ | ○ | ○ | Tìm kiếm tài liệu nội bộ |
| vLLM | máy chủ suy luận | ○ | × | ○ | Xử lý hàng loạt thực tế |
| GPT4Tất cả | máy tính để bàn | ○ | ○ | ○ | PC nhẹ/thông số kỹ thuật thấp |
| llama.cpp | động cơ | ○ | × | ○ | nhà phát triển nhúng |
| tạo văn bản-webui | Giao diện người dùng trình duyệt | ○ | ○ | ○ | thí nghiệm mô hình |
| Ollama | CLI+API | ○ | △ | ○ | Nhà phát triển/Người dùng hiện tại |
| AI cục bộ | Cổng API | ○ | × | ○ | Tự xây dựng tương thích OpenAI |
Nhìn vào bảng này, bạn có thể thấy rằng miễn phí và mã nguồn mở gần như là những tính năng tiêu chuẩn, và sự khác biệt nằm ở GUI và mục đích đặc biệt.
Tôi nên chạy mô hình nào? Điểm mạnh của bạn trong tiếng Nhật là gì?
Như đã đề cập ở chương trước, mô hình được đề xuất dựa trên chuỗi Qwen3, nhưng cần tiến thêm một bước nữa vào cách chọn ``lượng tử hóa''. Ngay cả trong cùng một model, tốc độ và bộ nhớ có thể khác nhau rất nhiều.
Lượng tử hóa (phiên bản nén được phân phối ở định dạng GGUF) là một phương pháp giảm độ chính xác về số của mô hình để giảm kích thước của nó. Độ chính xác càng thấp thì nó sẽ càng nhẹ và càng hoạt động tốt trên PC có ít VRAM hơn. Thay vào đó, độ thông minh của đầu ra có thể giảm đi từng chút một.
Khi chỉ định tên model trong Ollama, bạn có thể chọn mức độ nén bằng thẻ ở cuối. Khi nghi ngờ, Q4_K_M là tiêu chuẩn. Nó có sự cân bằng tốt giữa tính thông minh và kích thước, và nhiều PC nhận thấy nó ``hoạt động tốt và khá nhanh.''
- Q4_K_M: Tiêu chuẩn. Điều đầu tiên cần thử là mức độ nén. Lớp 7-8B thoải mái ngay cả với 8GB VRAM
- Q8_0: Độ chính xác cao. Khi bạn có nhiều VRAM và muốn ưu tiên chất lượng
- Q3_K_M: Nhẹ. Khi bạn muốn chạy một mô hình lớn trên PC có cấu hình thấp
Nói cách khác, việc lựa chọn mô hình không chỉ dựa trên `` mô hình nào '' mà còn dựa trên `` mức độ nén như thế nào.'' Qwen3-14B với Q4_K_M là bước khởi đầu vững chắc cho các mục đích của Nhật Bản. Nếu bạn đang xem xét mục đích sử dụng thương mại, bạn có thể chọn dòng Qwen có giấy phép Apache 2.0 và bạn sẽ không gặp bất kỳ vấn đề cấp phép nào. Nếu lo ngại về sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình dựa trên đám mây, bạn cũng có thể xem so sánh giữa Gemini và Ollama để biết giá thị trường.
Nó có giá bao nhiêu? Tôi thực sự có thể sử dụng nó miễn phí?
Tóm lại, không có phí phần mềm cho các công cụ chính của LLM địa phương. Chi phí duy nhất là điện và khoản đầu tư ban đầu cho PC (hoặc GPU).
Với API đám mây, phí sẽ tích lũy khi bạn sử dụng chúng, nhưng với việc thực thi cục bộ, chi phí suy luận thực tế là 0 USD. Thậm chí còn có một bài báo mô tả ``2026 là năm suy luận $0.'' Cũng có trường hợp những người đã sử dụng cấp miễn phí của API Gemini cuối cùng đã chuyển sang LLM địa phương.
Tuy nhiên, ``miễn phí'' đi kèm với điều kiện. Chạy các mô hình lớn đòi hỏi một lượng bộ nhớ và GPU nhất định. Các mô hình cấu trúc MoE như Qwen3-30B-A3B được thiết kế để giảm các thông số vận hành thực tế và hoạt động với ít bộ nhớ hơn, vì vậy việc chọn một mô hình nhẹ như thế này là chìa khóa để giảm chi phí.
Tôi có nên bỏ Ollama hoàn toàn không? Tùy chọn sử dụng cùng nhau
Không cần thiết phải vứt nó đi. Nhiều công cụ thay thế có thể sử dụng Ollama làm "phụ trợ", do đó bạn có thể chỉ chuyển đổi giao diện người dùng.
AnythingLLM có thể gọi Ollama là công cụ suy luận của nó. Giống như Ollama, LM Studio và Jan có API tương thích với OpenAI, vì vậy chúng có thể cùng tồn tại bằng cách chuyển đổi đích kết nối ở phía ứng dụng. Cấu hình trong đó "các mô hình được quản lý bằng Ollama và giao diện người dùng được sử dụng với AnythingLLM" là thực tế.
Thay vì di chuyển hoàn toàn, việc sử dụng các công cụ khác nhau cho từng mục đích đòi hỏi phải làm lại ít hơn. Tôi sử dụng Ollama cho công việc phát triển không yêu cầu CLI và AnythingLLM cho RAG được chia sẻ nội bộ.
Cạm bẫy của việc triển khai LLM địa phương
Nếu bạn sử dụng nó chỉ vì nó miễn phí, bạn có thể gặp phải vấn đề không đủ bộ nhớ và chọn kiểu máy. Tôi muốn xác nhận trước hai điểm.
Đầu tiên, thông số kỹ thuật của PC. Nếu không có đủ bộ nhớ cho số lượng tham số mô hình, chương trình sẽ cực kỳ chậm hoặc thậm chí không khởi động được. Nếu bạn bắt đầu với một công cụ như LM Studio hiển thị cho bạn mô hình sẽ hoạt động trên PC này, bạn sẽ ít mắc lỗi hơn.
Thứ hai, giấy phép. Nếu bạn đang cân nhắc việc sử dụng cho mục đích thương mại, hãy đảm bảo kiểm tra xem mô hình đó có giấy phép thương mại như Apache 2.0 hay không. Ngay cả khi bản thân công cụ này là miễn phí, vẫn có thể có những hạn chế đối với các mô hình bên trong.
Cho đến gần đây, người ta nói rằng `` Hiệu suất của LLM cục bộ thực sự không thể sử dụng được. '' Nó sẽ đi vào phạm vi thực tế vào năm 2026. Tuy nhiên, đôi khi bạn sẽ thất vọng nếu mong đợi nó ngang bằng với mô hình đám mây hàng đầu. Kỳ vọng cần phải được điều chỉnh.
Ban biên tập Phán quyết
Thành thật mà nói, chỉ có một số ít người cần "tốt nghiệp" Ollama. Nếu bạn không quan tâm đến CLI và sử dụng nó cho mục đích phát triển, Ollama đủ nhanh và đủ nhẹ. Việc chuyển đổi chỉ có hiệu quả nếu áp dụng một trong những điều sau: ``Tôi muốn có GUI'' ``Tôi muốn có RAG tích hợp'' hoặc ``Tôi muốn xử lý số lượng lớn xử lý đồng thời trong sản xuất.''
Dựa trên tiền đề đó, ban biên tập đã lựa chọn LM Studio để những người không phải là kỹ sư sử dụng cá nhân. Tính hoàn thiện của GUI và việc xác định thông số kỹ thuật PC tự động cực kỳ thân thiện, loại bỏ những trở ngại ban đầu. Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến mã nguồn mở, hãy chọn Jan. AnythingLLM là một lựa chọn tốt cho các nhóm muốn tìm kiếm tài liệu nội bộ, giúp họ tiết kiệm thời gian xây dựng RAG của riêng mình. vLLM là một API sản xuất, nhưng đây không còn là lựa chọn cá nhân nữa mà là vấn đề về cơ sở hạ tầng.
Đối với các mẫu máy Nhật Bản, nếu bạn đưa vào dòng Qwen3 thì sẽ không thể xóa được. Apache 2.0 giúp dễ dàng sử dụng cho mục đích thương mại. Mặt khác, nếu bạn chọn ``model lớn nhất hiện nay'', nó sẽ bị tắc bộ nhớ. Cuối cùng, cách dễ nhất là bắt đầu với những gì bạn có thể thoải mái làm trên PC của mình. Nếu bạn cho rằng cuộc tranh luận giữa Ollama và thay thế thực sự là vấn đề "làm thế nào để che giao diện người dùng" thay vì "vứt bỏ/giữ", phán đoán của bạn sẽ trở nên dễ dàng hơn.
Đánh giá biên tập
Chúng tôi trung thực chấm điểm từng công cụ dựa trên thông tin và nghiên cứu có sẵn công khai.
- Bản thân Ollama: Tốc độ cài đặt rất đặc biệt. ollama run Sự dễ dàng của việc chạy nó trong một lần là điều bắt buộc đối với những người không quan tâm đến CLI. Tuy nhiên, giao diện người dùng Nhật Bản và khả năng quản lý lịch sử hội thoại còn yếu, khiến những người không phải là kỹ sư khó sử dụng.
- LM Studio: Tính hoàn thiện của GUI là rất lớn. Thiết kế tự động trình bày một mô hình hoạt động theo thông số kỹ thuật của PC, loại bỏ những trở ngại ban đầu cho người mới bắt đầu. Điều tiếc nuối duy nhất là nó không phải là mã nguồn mở.
- Jan: Vị trí kép của GUI và mã nguồn mở khá hiệu quả. Một lựa chọn tốt cho các tổ chức yêu cầu sự minh bạch hoàn toàn.
- AnythingLLM: Bạn hoàn toàn có thể tiết kiệm thời gian xây dựng RAG của riêng mình. Nó rất hữu ích cho việc tìm kiếm tài liệu nội bộ. Mặt khác, nếu bạn không cần RAG thì quá mức.
- Model Nhật Bản: dòng Qwen3 sẽ được sử dụng thực tế từ năm 2026. Tuy nhiên, so với phiên bản top cloud vẫn có sự khác biệt ở tính nhất quán của lý luận phức tạp và câu dài. Kỳ vọng cần phải được điều chỉnh.
Nhìn chung, nó cực kỳ đáng giá nếu bạn có động cơ rõ ràng chẳng hạn như ``không để dữ liệu bí mật bị lộ ra ngoài'' hoặc ``muốn giảm chi phí API xuống 0 đô la.'' Mặt khác, nếu bạn đưa nó vào vì nó hợp thời trang và động cơ không rõ ràng, bạn có thể sẽ cảm thấy nó không đáng công sức để thiết lập và thực sự không thích nó.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Hỏi. Lựa chọn thay thế Ollama nào hoàn toàn miễn phí?
LM Studio, Jan, AnythingLLM, GPT4All, vLLM và llama.cpp đều miễn phí và có đầy đủ chức năng. Nguồn của LM Studio không được tiết lộ nhưng nó được sử dụng miễn phí. Phí chỉ áp dụng cho phiên bản đám mây và hỗ trợ doanh nghiệp.
Q. Mô hình LLM địa phương nào giúp bạn giỏi tiếng Nhật nhất?
Tính đến năm 2026, dòng Qwen3 (Qwen3-14B, v.v.) được xếp vào loại có năng lực tiếng Nhật cao. Sự tự nhiên của tiếng Nhật đã được cải thiện rất nhiều kể từ Qwen2.5. Quá trình Nhật Bản hóa giao diện người dùng đang tiến triển với LM Studio và Jan.
Câu hỏi: Cái nào được khuyên dùng cho người mới bắt đầu muốn sử dụng GUI?
LM Studio là có khả năng nhất. Tất cả việc tìm kiếm mô hình, tải xuống, trò chuyện và tiết lộ API đều có thể được hoàn thành bằng thao tác chuột và các mô hình có thể vận hành theo thông số kỹ thuật của PC sẽ tự động được hiển thị. Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến mã nguồn mở, Jan cũng đưa ra trải nghiệm tương tự.
H. Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn bám vào nguồn mở?
Tháng 1, AnythingLLM, vLLM, GPT4All, mã nguồn mở llama.cpp. LM Studio miễn phí nhưng không tiết lộ nguồn nên nếu có yêu cầu đầy đủ về mã nguồn mở thì nên chọn Jan.
Q. Nếu tôi muốn tìm kiếm tài liệu nội bộ thì sao?
Bất cứ điều gìLLM là sự lựa chọn tốt nhất. RAG tích hợp (Thế hệ truy xuất nâng cao) cho phép bạn chỉ cần nhập tệp PDF và tài liệu nội bộ và cung cấp câu trả lời dựa trên nội dung. Bạn có thể sử dụng Ollama hoặc LM Studio làm phần phụ trợ suy luận.
Hỏi: Điều gì sẽ xảy ra nếu nhiều người sử dụng máy chủ sản xuất cùng một lúc?
vLLM là phù hợp. Nó là một công cụ suy luận được tối ưu hóa để đạt được thông lượng cao và hoạt động tốt hơn Ollama khi xử lý số lượng lớn yêu cầu. Tuy nhiên, việc chuẩn bị và thiết lập máy chủ GPU là điều kiện tiên quyết.
H. Tôi có thể giữ Ollama và sử dụng một công cụ thay thế không?
Khả thi. AnythingLLM sử dụng Ollama làm phụ trợ, LM Studio và Jan có cùng API tương thích OpenAI như Ollama nên rất dễ sử dụng cùng nhau. Cấu hình thực tế sẽ là "chỉ chuyển đổi giao diện người dùng" mà không di chuyển hoàn toàn.
Câu hỏi: LLM cục bộ cần có thông số kỹ thuật nào của PC?
Phụ thuộc vào số lượng tham số trong mô hình. Các model lớn hơn yêu cầu nhiều bộ nhớ và GPU hơn. Các mô hình có cấu trúc MoE như Qwen3-30B-A3B thực sự hoạt động với 3B và sử dụng ít bộ nhớ hơn. Sẽ an toàn khi bắt đầu với một mô hình nhẹ bằng cách làm theo các đề xuất tự động của LM Studio.
Bài viết liên quan bạn cũng có thể muốn đọc
Nhấp vào đây để biết chi tiết về từng công cụ và tìm hiểu sâu hơn về Ollama.
- Thông tin chi tiết về Ollama và những gì bạn có thể làm
- Chi tiết về LM Studio và những gì bạn có thể làm
- Thông tin chi tiết về tháng 1 (GUI nguồn mở)
- Tạo môi trường RAG với AnythingLLM
- Chi tiết về GPT4All
- Hướng dẫn đầy đủ về Ollama (cách sử dụng chi tiết hơn)
- Giải thích thực tế về LLM x Ollama địa phương
- Hướng dẫn đầy đủ về AnythingLLM
- So sánh Gemini và Ollama
- Môi trường cục bộ để tạo hình ảnh ComfyUI vs Stable Diffusion
Ý tưởng thực thi cục bộ cũng đang lan rộng sang AI hình ảnh và video. Nếu quan tâm đến AI cục bộ ngoài văn bản, bạn có thể có được bức tranh hoàn chỉnh bằng cách đọc các xu hướng mới nhất về AI tạo video chẳng hạn như chiến lược cục bộ/mở của Sora và Meta AI. Hướng dẫn đầy đủ của Felo cũng hữu ích khi so sánh tìm kiếm AI dựa trên đám mây.
Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)
Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.
- Ollama — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- LM Studio — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Tháng 1 — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Xác nhận lần cuối: 28-06-2026. Mỗi giá trị/lệnh số được xác nhận trong nguồn bên dưới.
- Khả năng tương thích OpenAI | Blog chính thức của Ollama (điểm cuối API tương thích OpenAI http://localhost:11434/v1)
- Hướng dẫn thiết lập Ollama 2026 | SitePoint (Các bước cài đặt/chạy mô hình đầu tiên)
- Bảng tính Ollama CLI 2026 | glukhov.org (lệnh kéo / chạy / ls / ps / phục vụ)
- Ollama cho Người mẫu Phục vụ 2026 | Nhóm (cổng 11434 cho ollama phục vụ)
- Yêu cầu hệ thống Ollama 2026 | Master AI cục bộ (thông số kỹ thuật tối thiểu 7B 3-8 mã thông báo mỗi giây)
- Yêu cầu VRAM của Ollama 2026 | localllm.in (VRAM 8GB, 7-8B trên 40 mã thông báo mỗi giây, lượng tử hóa bộ đệm KV)
- Tôi đã cố gắng tổ chức tình hình LLM địa phương vào năm 2026 | DevelopersIO (lựa chọn model theo ứng dụng/hiệu năng tiếng Nhật của dòng Qwen3)
- Đánh giá Ollama 2026: Tính năng, Giá cả & Các lựa chọn thay thế | LocalChat.app (Triết lý thiết kế của Ollama và các giải pháp thay thế)
- Mô hình Ollama tốt nhất năm 2026: 10 LLM nguồn mở hàng đầu (Llama 4 Scout / Qwen 3.6 / DeepSeek-R1)
- AI địa phương vào năm 2026: Điểm chuẩn Ollama, Suy luận 0 USD (52 triệu DL/suy luận 0 USD mỗi tháng)