vLLM frente a Ollama es la pregunta que surge en el momento en que la IA local deja de ser un experimento personal y comienza a atender a otras personas. Ambos ejecutan los mismos modelos de pesos abiertos en su propio hardware. La diferencia radica en lo que optimizan: Ollama optimiza la comodidad de una sola persona, mientras que vLLM optimiza el manejo de múltiples solicitudes simultáneas por GPU.
Quick answer
Use Ollama para uso personal, desarrollo y pequeñas herramientas internas: se instala en un minuto y ejecuta cualquier modelo que su equipo pueda alojar. Use vLLM cuando varios usuarios o agentes acceden al modelo simultáneamente: su procesamiento por lotes continuo y su gestión de memoria mediante PagedAttention ofrecen varias veces mayor rendimiento que un servidor básico en la misma GPU. La contrapartida es la configuración: vLLM requiere Linux, una GPU NVIDIA y suficiente VRAM para el modelo sin cuantizar.
vLLM frente a Ollama a primera vista
| Ollama | vLLM | |
|---|---|---|
| Diseñado para | Un solo usuario, desarrollo local | Servicio en producción, muchos usuarios concurrentes |
| Concurrencia | Maneja unas pocas solicitudes en paralelo | Procesamiento por lotes continuo — decenas o cientos |
| Estrategia de memoria | Asignación estándar de llama.cpp | PagedAttention — mucho menos desperdicio en la caché KV |
| Modelos típicos | GGUF cuantizados (4 bits y superiores) | Precisión completa o cuantizados AWQ/GPTQ |
| Hardware | CPU, Apple Silicon, NVIDIA, AMD | GPU NVIDIA (principalmente en Linux) |
| Tiempo de configuración | Minutos | Más largo — entorno Python, CUDA, configuración |
| API | Compatible con OpenAI, puerto 11434 | Servidor compatible con OpenAI |
| Mejor opción | Portátiles, equipos de sobremesa, servidores domésticos | Servidores GPU alquilados o propios |
Por qué vLLM es más rápido bajo carga
La diferencia principal no es la velocidad bruta por solicitud individual, sino lo que ocurre cuando las solicitudes llegan juntas. El procesamiento por lotes continuo de vLLM añade nuevas solicitudes a un lote en ejecución en lugar de esperar a que finalice el actual, de modo que la GPU nunca permanece inactiva entre prompts. Su PagedAttention asigna la caché KV en pequeñas páginas, tal como un sistema operativo gestiona la memoria, eliminando así gran parte del desperdicio que fragmenta las cargas de trabajo con contextos largos. En la misma GPU, estas dos ideas suelen traducirse habitualmente en varios veces más tokens por segundo en un punto final con mucha actividad.
Ollama realiza deliberadamente la elección opuesta. Supone un único usuario, mantiene la asignación de memoria sencilla, utiliza por defecto modelos cuantizados para que los pesos grandes quepan en hardware convencional y evita entorpecer su flujo de trabajo. Para un portátil o un servidor doméstico, este es el diseño adecuado: la GPU permanece inactiva la mayor parte del tiempo de todos modos.
La duda común sobre la memoria
La eficiencia de vLLM radica en la caché, no en los pesos. Normalmente ejecuta modelos con mayor precisión que el valor predeterminado de 4 bits de Ollama, por lo que el mismo modelo puede requerir considerablemente más VRAM incluso antes de atender una única solicitud. Un modelo de 70B que cabe en una estación de trabajo de 48 GB con Ollama podría necesitar un nodo multi-GPU con vLLM. Dimensione el hardware según la precisión con la que pretende servir el modelo: nuestra calculadora de VRAM calculadora de VRAM calculadora de autohospedaje frente a API calculadora de autohospedaje frente a API
Convly’s take
No elija entre ellos, sino úselos secuencialmente. Prototipe con Ollama porque la velocidad de iteración importa más que el rendimiento mientras aún está definiendo qué construir. Pase a vLLM en el preciso momento en que aparezca un segundo usuario concurrente, pues es entonces cuando el procesamiento por lotes continuo comienza a compensar la configuración adicional. El error más frecuente que observamos es que equipos dirigen tráfico de producción a través de una herramienta diseñada para una sola persona, y luego concluyen que su GPU es demasiado lenta, cuando el verdadero problema es la programación.
Preguntas frecuentes
¿Es vLLM más rápido que Ollama?
Sí, bajo carga concurrente — a menudo varias veces más rápido, gracias al procesamiento por lotes continuo y a PagedAttention. Para una única solicitud con la misma cuantización, la diferencia es mucho menor, y en un portátil Ollama suele ser lo más rápido de poner en marcha.
¿Puede vLLM ejecutarse en una laptop?
Casi nunca de forma útil. vLLM está diseñado para Linux con una GPU NVIDIA y suficiente VRAM para soportar pesos de mayor precisión; las GPUs integradas en laptops y los chips Apple Silicon quedan fuera de su ámbito óptimo de funcionamiento. En esos casos, Ollama es la herramienta adecuada.
¿Admite vLLM modelos cuantizados?
Sí: se admiten formatos como AWQ, GPTQ y similares, lo que reduce considerablemente el requisito de VRAM. No utiliza el ecosistema GGUF de Ollama, por lo que deben descargarse versiones distintas del mismo modelo.
¿Cuál ofrece una API mejor?
Ambos exponen puntos de conexión compatibles con la API de OpenAI, por lo que el código del cliente es portable entre ellos. El servidor de Ollama se inicia automáticamente al arrancar la máquina; el de vLLM se lanza por cada despliegue, con banderas explícitas para especificar el modelo, la precisión y el paralelismo.
¿Desea comparar más de dos opciones? Consulte Ollama frente a LM Studio frente a vLLM frente a llama.cpp, o bien la comparación centrada en escritorio Ollama frente a LM Studio.
