{"id":1741,"date":"2026-07-31T02:59:17","date_gmt":"2026-07-31T02:59:17","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1741"},"modified":"2026-08-01T06:45:56","modified_gmt":"2026-08-01T06:45:56","slug":"vllm-vs-ollama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/vllm-vs-ollama\/","title":{"rendered":"vLLM frente a Ollama (2026): \u00bfcu\u00e1l deber\u00edas usar para servir LLMs?"},"content":{"rendered":"<p><strong>vLLM frente a Ollama<\/strong> 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 m\u00faltiples solicitudes simult\u00e1neas por GPU.<\/p>\n<div style=\"background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-left:4px solid #6d28d9;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;\">\n<p style=\"margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#4c1d95;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;\">Quick answer<\/p>\n<p style=\"margin:0;\"><strong>Use Ollama<\/strong> para uso personal, desarrollo y peque\u00f1as herramientas internas: se instala en un minuto y ejecuta cualquier modelo que su equipo pueda alojar. <strong>Use vLLM<\/strong> cuando varios usuarios o agentes acceden al modelo simult\u00e1neamente: su procesamiento por lotes continuo y su gesti\u00f3n de memoria mediante PagedAttention ofrecen varias veces mayor rendimiento que un servidor b\u00e1sico en la misma GPU. La contrapartida es la configuraci\u00f3n: vLLM requiere Linux, una GPU NVIDIA y suficiente VRAM para el modelo sin cuantizar.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c134d156\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path 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com\u00fan sobre la memoria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/vllm-vs-ollama\/#Frequently_asked_questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"vLLM_vs_Ollama_at_a_glance\"><\/span>vLLM frente a Ollama a primera vista<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div style=\"background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;overflow-x:auto;\">\n<table style=\"width:100%;border-collapse:collapse;font-size:15px;\">\n<tr>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;\"><\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;\">Ollama<\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;\">vLLM<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Dise\u00f1ado para<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Un solo usuario, desarrollo local<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Servicio en producci\u00f3n, muchos usuarios concurrentes<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Concurrencia<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Maneja unas pocas solicitudes en paralelo<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Procesamiento por lotes continuo \u2014 decenas o cientos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Estrategia de memoria<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Asignaci\u00f3n est\u00e1ndar de llama.cpp<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">PagedAttention \u2014 mucho menos desperdicio en la cach\u00e9 KV<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Modelos t\u00edpicos<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">GGUF cuantizados (4 bits y superiores)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Precisi\u00f3n completa o cuantizados AWQ\/GPTQ<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Hardware<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">CPU, Apple Silicon, NVIDIA, AMD<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">GPU NVIDIA (principalmente en Linux)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Tiempo de configuraci\u00f3n<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Minutos<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">M\u00e1s largo \u2014 entorno Python, CUDA, configuraci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">API<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Compatible con OpenAI, puerto 11434<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Servidor compatible con OpenAI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Mejor opci\u00f3n<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Port\u00e1tiles, equipos de sobremesa, servidores dom\u00e9sticos<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Servidores GPU alquilados o propios<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_vLLM_is_faster_under_load\"><\/span>Por qu\u00e9 vLLM es m\u00e1s r\u00e1pido bajo carga<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La diferencia principal no es la velocidad bruta por solicitud individual, sino lo que ocurre cuando las solicitudes llegan juntas. El <strong>procesamiento por lotes continuo<\/strong> de vLLM a\u00f1ade nuevas solicitudes a un lote en ejecuci\u00f3n en lugar de esperar a que finalice el actual, de modo que la GPU nunca permanece inactiva entre prompts. Su <strong>PagedAttention<\/strong> asigna la cach\u00e9 KV en peque\u00f1as p\u00e1ginas, tal como un sistema operativo gestiona la memoria, eliminando as\u00ed 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 m\u00e1s tokens por segundo en un punto final con mucha actividad.<\/p>\n<p>Ollama realiza deliberadamente la elecci\u00f3n opuesta. Supone un \u00fanico usuario, mantiene la asignaci\u00f3n 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 port\u00e1til o un servidor dom\u00e9stico, este es el dise\u00f1o adecuado: la GPU permanece inactiva la mayor parte del tiempo de todos modos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_memory_question_people_get_wrong\"><\/span>La duda com\u00fan sobre la memoria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La eficiencia de vLLM radica en la cach\u00e9, no en los pesos. Normalmente ejecuta modelos con mayor precisi\u00f3n que el valor predeterminado de 4 bits de Ollama, por lo que el mismo modelo puede requerir considerablemente m\u00e1s VRAM incluso antes de atender una \u00fanica solicitud. Un modelo de 70B que cabe en una estaci\u00f3n de trabajo de 48 GB con Ollama podr\u00eda necesitar un nodo multi-GPU con vLLM. Dimensione el hardware seg\u00fan la precisi\u00f3n con la que pretende servir el modelo: nuestra <a href='\/es\/llm-vram-calculator\/'>calculadora de VRAM<\/a> calculadora de VRAM <a href='\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/'>calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> calculadora de autohospedaje frente a API<\/p>\n<div style=\"background:#fffdf5;border:1px solid #f0e6c8;border-left:4px solid #b45309;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;\">\n<p style=\"margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#92400e;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;\">Convly&#8217;s take<\/p>\n<p style=\"margin:0;\">No elija entre ellos, sino \u00faselos secuencialmente. Prototipe con Ollama porque la velocidad de iteraci\u00f3n importa m\u00e1s que el rendimiento mientras a\u00fan est\u00e1 definiendo qu\u00e9 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 configuraci\u00f3n adicional. El error m\u00e1s frecuente que observamos es que equipos dirigen tr\u00e1fico de producci\u00f3n a trav\u00e9s de una herramienta dise\u00f1ada para una sola persona, y luego concluyen que su GPU es demasiado lenta, cuando el verdadero problema es la programaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfEs vLLM m\u00e1s r\u00e1pido que Ollama?<\/h3>\n<p>S\u00ed, bajo carga concurrente \u2014 a menudo varias veces m\u00e1s r\u00e1pido, gracias al procesamiento por lotes continuo y a PagedAttention. Para una \u00fanica solicitud con la misma cuantizaci\u00f3n, la diferencia es mucho menor, y en un port\u00e1til Ollama suele ser lo m\u00e1s r\u00e1pido de poner en marcha.<\/p>\n<h3>\u00bfPuede vLLM ejecutarse en una laptop?<\/h3>\n<p>Casi nunca de forma \u00fatil. vLLM est\u00e1 dise\u00f1ado para Linux con una GPU NVIDIA y suficiente VRAM para soportar pesos de mayor precisi\u00f3n; las GPUs integradas en laptops y los chips Apple Silicon quedan fuera de su \u00e1mbito \u00f3ptimo de funcionamiento. En esos casos, Ollama es la herramienta adecuada.<\/p>\n<h3>\u00bfAdmite vLLM modelos cuantizados?<\/h3>\n<p>S\u00ed: 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.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l ofrece una API mejor?<\/h3>\n<p>Ambos exponen puntos de conexi\u00f3n compatibles con la API de OpenAI, por lo que el c\u00f3digo del cliente es portable entre ellos. El servidor de Ollama se inicia autom\u00e1ticamente al arrancar la m\u00e1quina; el de vLLM se lanza por cada despliegue, con banderas expl\u00edcitas para especificar el modelo, la precisi\u00f3n y el paralelismo.<\/p>\n<p>\u00bfDesea comparar m\u00e1s de dos opciones? Consulte <a href='\/es\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/'>Ollama frente a LM Studio frente a vLLM frente a llama.cpp<\/a>, o bien la comparaci\u00f3n centrada en escritorio <a href='\/es\/ollama-vs-lm-studio\/'>Ollama frente a LM Studio<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama and vLLM both run open models on your own hardware, but they solve different problems: one is built for a single user, the other for many at once. Here is how they compare on throughput, memory and setup.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1788,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[925,256,259,1047,648],"class_list":["post-1741","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-tools","tag-ai-infrastructure","tag-local-llm","tag-ollama","tag-self-hosting","tag-vllm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1741"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1741\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1863,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1741\/revisions\/1863"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1788"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1741"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}