Ollama と SGLang の比較

どちらもモデルサービングに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。

基本情報の比較

モデルのダウンロード、量子化、OpenAI互換サーバーの提供までを引き受け、ローカルモデルをコマンド1つの距離に置きます。ローカル推論を前提とした開発の出発点として妥当な選択です。ただし多数の同時ユーザーへの配信では、スループット重視のサーバーのほうが明確に有利です。

プレフィックスキャッシュは、長く同一のシステムプロンプトを多数の呼び出しが共有するエージェント用途でこそ効きます。レスポンスをスキーマに一致させる制約付きデコーディングにも強みがあります。この領域の主な比較対象はvLLMです。自分のトラフィック特性で双方を計測することを勧めます。

コマンド1つでモデルを実行 — ollama run gemma4のように指定すれば重みの取得からチャット開始までを引き受け、実行できるモデルの一覧はollama.com/libraryにあります。
コーディングエージェントをローカルで動かす — ollama launch claudeでClaude Codeの連携をローカルモデル相手に起動でき、Codex、Copilot CLI、OpenCode、Droid、DeepSeek Harnessも同じ方式で立ち上げられます。
自作アプリから呼び出す — http://localhost:11434/api/chatにmodelとmessages、streamを含むJSONを渡すREST APIがあり、pip install ollamaとnpm i ollamaで公式クライアントも導入できます。
メッセージングアプリのアシスタントにする — ollama launch openclawでOpenClawが起動し、WhatsAppやTelegram、Slack、Discordから手元のOllamaを個人用アシスタントとして呼び出せます。

共通プロンプトの再利用 — RadixAttentionによるプレフィックスキャッシュが同一の先頭トークン列のKVを保持するため、長いシステムプロンプトを共有する呼び出しの再計算を省けます。
スキーマに沿った出力の強制 — 制約付きデコーディングにより、ツール呼び出しのJSONなど決まった形式に一致する応答を生成できます。
NVIDIA以外の環境でも動かす — PyPIのsglangを導入して推論サーバを立てられます。NVIDIA GPU（GB200/B300/H100/A100など）のほか、AMD MI355/MI300、Intel Xeon CPU、Google TPU、Ascend NPUに対応します。
OpenAI SDKからそのまま呼ぶ — OpenAI APIと互換性があり、Hugging Faceのモデルも大半をそのまま読み込めるため、既存のOpenAI SDK向けコードを書き換えずに接続できます。
RLのロールアウト基盤として使う — 強化学習との連携を標準で備え、AReaL、Miles、slime、Tunix、verlといったポストトレーニングのフレームワークからロールアウト用の推論バックエンドとして利用されています。