Ollama vs LM Studio vs Jan：本機 AI 三選一，新手該裝哪個

先講結論

完全不寫程式、想要點兩下就能用：裝 Jan。它最像「本機版 ChatGPT 桌面 App」，介面熟悉、設定少。

想用過 ChatGPT、有點電腦底子、想看模型細節：裝 LM Studio。它有完整的模型管理介面、能看 GPU 用量、能調參數。

會用終端機、想接其他工具（VS Code、Open WebUI、LibreChat）、想搞一台本機 AI 伺服器：裝 Ollama。它沒介面，但所有「接本機模型」的工具預設都吃它。

老實說三個都免費、都開源、都跑得動 Llama、Qwen、Gemma、Mistral 這些主流模型。差別在「你習慣什麼介面、要不要接其他工具」。

三個工具各自是什麼

[Ollama](/articles/github-tools/ollama) 是「跑本機模型的引擎」，沒有圖形介面，你得用終端機輸入 ollama run llama3.2。它輕、快、相容性最好，幾乎所有「接本機模型」的 AI 工具都把 Ollama 當預設後端。Mac、Windows、Linux 都有。

[LM Studio](/articles/github-tools/lm-studio-local-ai-windows-beginner-guide) 是「有圖形介面的本機模型管理工具」，可以在介面裡逛 Hugging Face、下載模型、調溫度與長度、看 GPU 用量。介面像是 ChatGPT + 模型管理員的混合體。

[Jan](/articles/github-tools/jan-local-ai-chatgpt-desktop-guide) 走的是「桌面 App 版 ChatGPT」路線，UI 乾淨、操作簡單。設定少、模型挑選簡化，新手最不容易卡關。

哪個對新手最友善？

真的完全沒碰過電腦進階操作的人：Jan > LM Studio > Ollama

Jan 裝完打開就是聊天介面，第一個模型是預設好的，按鈕點下去就會自動下載。LM Studio 介面比較豐富但不亂，模型也是清單選單下拉。Ollama 你要先學 ollama pull、ollama run 這幾個指令，雖然不難但門檻就是有。

不過坦白說，會被 Ollama 嚇到的新手，可能也不會真的長期用本機 AI。所以如果你只是「好奇本機 AI 是什麼，玩兩天就好」，先裝 Jan 試水溫；想要認真用、之後可能接 Open WebUI 或 LibreChat，那一開始就裝 Ollama 反而省事。

模型管理：誰的選擇最多？

工具	主要模型來源	容易換模型嗎
Ollama	Ollama Library + 自訂 GGUF	終端機一行指令切換
LM Studio	Hugging Face 直接整合	介面點選最直觀
Jan	Hugging Face 整合（精選）	簡化版選單，選擇少但不亂

LM Studio 在「找冷門模型」這件事上最強，可以在介面直接搜 Hugging Face 上的任何 GGUF 模型。Jan 反過來，模型清單是精選過的，避免新手選到跑不動或品質差的版本。Ollama 介於兩者之間 — 官方 library 有主流模型，但要用罕見模型得自己 import。

Mac、Windows、Linux 支援差別

Mac（Apple Silicon）：三個都跑得很順，Mac 的統一記憶體對本機模型友善，Mac M 系列跑本機 AI 細節看這篇。Ollama 的 Metal 加速最成熟，LM Studio 也支援 MLX 引擎（Apple Silicon 專用，速度快）。

Windows：有 NVIDIA 顯卡的話三個都順。沒獨立顯卡只有內顯的話，LM Studio 最會「擠出效能」，它的 CPU 模式調得不錯。Ollama 在 Windows 上要 Windows 10 21H2 以上。

Linux：Ollama 是 Linux 上的本地之王，幾乎所有自架方案都基於它。LM Studio 有 Linux 版但不是它的主場。Jan 也有 Linux 版但用的人最少。

速度與資源用量

實測同樣跑 Llama 3.1 8B 量化模型，在 M2 Mac 24GB 上：

Ollama：載入快，回答開始輸出最快（約 1 秒）
LM Studio：MLX 引擎下速度和 Ollama 接近，預設 llama.cpp 引擎稍慢
Jan：底層也是 llama.cpp，速度和 LM Studio 預設模式差不多

結論：速度差別不大，新手感覺不出來。 真正影響速度的是你的 RAM 和模型大小，不是工具選誰。

隱私與資料安全

三個都是「完全本機跑」，模型載入後不會上傳對話。但有幾個細節：

Ollama 預設只開 localhost，外部連不到，但如果你手動改設定開放網路，就可能被掃機器人盯上
LM Studio 有 server 模式，按下去會開一個本機 API 給其他工具用，這個 API 預設只在 localhost
Jan 也有 server 模式，邏輯類似 LM Studio

只要不主動開放外網連線，三個都是安全的。

真實限制與要注意的事

三個都不是「跑出來就好用」：本機模型小於 7B 的中文表現都不太行，13B 起跳才能接近 ChatGPT 的體感。沒夠 RAM 就硬要跑大模型，回答會慢到讓你關掉
三個都不能「同時跑很多模型」：每次只能一個模型佔記憶體。要切換得先卸載再載入
三個都會「越用越占空間」：模型檔案大（7B 約 4-5GB、13B 約 8GB、70B 約 40GB），定期清理 SSD 空間
三個都不適合「跑訓練」：它們是推論工具，要 fine-tune 還是要 LoRA、Axolotl 之類的訓練框架

適合三種人

完全不想看終端機的人：Jan，介面熟悉、設定最少
想看 GPU 用量、想調參數、想找冷門模型的人：LM Studio
想搭其他工具（VS Code AI、自架聊天介面）的人：Ollama 一定要裝

我會怎麼選

如果是我幫家人裝，直接給他們 Jan，連教學都省下。

如果是我自己用，Ollama 一定裝（要接 Open WebUI、LibreChat 都得有它），LM Studio 偶爾開（玩冷門模型時用）。

三個一起裝完全沒衝突，硬碟空間夠就裝起來都試。佔不到 1GB 的 App 體積（模型檔另算）。

想開始跑本機 AI？兩步走

先用 [我電腦能不能跑本機 AI](/articles/ai-basics/local-ai-hardware-ram-vram-cpu-guide) 確認硬體：8GB RAM 跑 3B、16GB 跑 7B、24GB 跑 13B
選一個裝起來試：

完全新手：Jan
想看細節：LM Studio
之後要接工具：Ollama

不要三個一起裝、一起試。一次只比較一件事，玩一週覺得不夠用再換。

下一步可以先看什麼

Ollama 入門指南：本機 AI 的事實標準
LM Studio 是什麼：Windows 上跑本機 AI 最順的圖形介面
Jan 是什麼：本機版 ChatGPT 桌面 App
Mac M 系列跑本機 AI：Mac 用戶選 RAM 看這篇

參考來源

Ollama 官方：https://ollama.com
LM Studio 官方：https://lmstudio.ai
Jan 官方：https://jan.ai

本文最後查證日期：2026-05-27