请教 Mac studio 部署 ai ，用 ollama 还是 lm studio 更好一点？不甚了解，希望懂得朋友可以在给出答案的同事稍微讲一下理由 ！～
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21 replies • 2025-09-10 12:06:54 +08:00
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Surechun May 15, 2025
非技术人员用 ollama ，部署简单，常用的模型都有。而 LM 一般给技术人员去折腾的，模型量会比 ollama 多一些，模型的选择源多一些（直接去 Hugging Face 下载模型用）
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ZiChun May 15, 2025
我的建议是 lmstudio 。我这边 M4 Max 使用 lmstudio 部署 mlx 格式的 qwen-30b-a3b 能有 95t/s ，ollama 部署 qwen-30b-a3b 大概是 75t/s 。
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fredweili May 15, 2025
我用 ollama ，简单，模型也比较丰富
不做微调之类的，主要学 MCP 和 Agent |
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G200 May 15, 2025
mlx 格式优先，选 lm studio
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icestraw May 15, 2025
我建议 API 。mac 性能太低，模型太小不实用，太大跑不动，ram 装得下并发也低，训练也跑不动。除了玩一下子没啥大用。
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heyjei May 15, 2025
lm studio 不是更简单嘛。
在一些网络隔离的环境下，独立部署是非常有必要的。 |
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234ygg May 15, 2025
性能太低，没有部署价值，api 或网页版很便宜
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duvet May 16, 2025
API 比电费便宜，除非想自己微调或者担心隐私问题没必要本地部署
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slowgen May 17, 2025
用 LM Studio ，配合 MLX 和 DWQ 量化（最新的一个量化方法，质量很好）很不错，开 KV Cache 也方便，我拿 M2 Ultra 跑 Qwen3-30B-A3B-DWQ 的 4bit 版可以到 105token/s ，Qwen3-235B-A22B-DWQ 的 4bit 版本也能到 32token/s
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SakuraYuki May 19, 2025
ollama 省事
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yyluxe OP @SakuraYuki 好的 多谢
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