Ollama と vLLM 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
| 基本情報の比較 | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| ライセンス | MIT | Apache-2.0 |
| 言語 | Go | Python, CUDA |
| 提供形態 | ローカル実行 / セルフホスト | セルフホスト / ローカル実行 |
| 成熟度 | 安定 | 安定 |
| スター | 179k | 89.1k |
| 直近7日間のスター増加数 | +21 ★ | +23 ★ |
| フォーク | 17.4k | 20.7k |
| オープンIssue | 3.7k | 6.7k |
| 最終コミット | 2026年8月15日 | 2026年8月15日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
Ollama
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。
詳細を見る →vLLM
PagedAttentionと継続バッチングにより、素朴な実装よりはるかに多くの同時リクエストを1枚のGPUで捌けます。エージェントは呼び出し回数が多くなりがちなため、この差が効いてきます。OpenAI互換エンドポイントを備えており、多くのエージェントフレームワークはベースURLの変更だけで接続できます。一方でGPUメモリの見積もりやモデルのロード時間など、運用面の作業は相応に発生します。
詳細を見る →できること
Ollama
- 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。
vLLM
- GPU1枚あたりの同時処理数 — PagedAttentionと継続バッチングにより、素朴な逐次処理よりはるかに多くのリクエストを1枚のGPUで同時に捌けます。
- 既存クライアントをそのまま接続 — OpenAI互換のAPIサーバを備えるため、多くのエージェントフレームワークはベースURLの変更だけで接続先を切り替えられます。Anthropic Messages APIとgRPCにも対応します。
- 手持ちのハードウェアで動かす — uv pip install vllmで導入でき、NVIDIA・AMD・IntelのGPUに加えてx86/ARM/PowerPCのCPUでも動作します。Google TPU、Intel Gaudi、Huawei Ascend、Apple Siliconなどはハードウェアプラグインとして提供されます。
- 量子化してカードに載せる — FP8、MXFP8/MXFP4、NVFP4、INT8、INT4、GPTQ/AWQ、GGUF、compressed-tensorsといった量子化形式のまま配信できるため、扱えるモデルの上限がカードのメモリ容量だけで決まるわけではありません。
- 出力形式の固定とツール呼び出し — 構造化出力の生成にはxgrammarとguidanceを利用でき、ツール呼び出しや推論過程を切り出すパーサも同梱されています。