{"id":792,"date":"2026-06-06T01:59:16","date_gmt":"2026-06-06T01:59:16","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:47:12","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:12","slug":"what-is-ollama-complete-guide-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/","title":{"rendered":"Cos\u2019\u00e8 Ollama? La guida completa all\u2019esecuzione locale di modelli linguistici di grandi dimensioni nel 2026"},"content":{"rendered":"<p>Se negli ultimi due anni hai avuto a che fare con l'intelligenza artificiale locale, sicuramente hai sentito parlare di questo strumento. Ollama ha trasformato l'espressione \u00abeseguire un modello linguistico di grandi dimensioni sul proprio computer\u00bb da un weekend di errori CUDA a un singolo comando: <code>ollama run llama3.3<\/code>.<\/p>\n<p>Questa guida spiega esattamente cos'\u00e8 Ollama, come funziona internamente, quali operazioni \u00e8 in grado di svolgere (e quali no) e se rappresenta la scelta pi\u00f9 adatta per te nel 2026.<\/p>\n<p><!--geo-block--><\/p>\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-6a744b68458d2\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/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 d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b68458d2\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Quick_answer_What_is_Ollama_and_how_does_it_work\" >Quick answer: What is Ollama and how does it work?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_Ollama_actually_is\" >Che cos\u2019\u00e8 realmente Ollama<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#How_it_works_under_the_hood\" >Come funziona internamente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_you_can_build_with_it\" >Cosa puoi creare con esso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Where_Ollama_fits_among_the_alternatives\" >Dove si colloca Ollama rispetto alle alternative<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Getting_started_in_two_minutes\" >Iniziare in due minuti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_hardware_do_you_actually_need\" >Di quale hardware ho realmente bisogno?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quick_answer_What_is_Ollama_and_how_does_it_work\"><\/span>Quick answer: What is Ollama and how does it work?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama is a free, open-source tool that downloads, manages, and runs open large language models locally on Mac, Windows, or Linux with a single command \u2014 no cloud, no API keys, and no data leaving your machine. Under the hood it wraps the <code>llama.cpp<\/code> engine (plus Apple&#8217;s MLX on Mac since v0.19) and handles model downloads, quantization, and GPU allocation, then exposes a REST API on port <code>11434<\/code> that is OpenAI-compatible at <code>\/v1<\/code>. One command like <code>ollama run llama3.3<\/code> pulls a model and gets you from install to a running model in about two minutes.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Come funziona:<\/strong> wraps <code>llama.cpp<\/code> (and Apple MLX on Mac since v0.19) and serves models over a local REST API \u2014 <code>http:\/\/localhost:11434<\/code>, OpenAI-compatible at <code>\/v1<\/code>.<\/li>\n<li><strong>How to run a model:<\/strong> <code>ollama run llama3.3<\/code> downloads and starts the model in around two minutes \u2014 other picks include <code>gemma4<\/code> e <code>qwen3<\/code>.<\/li>\n<li><strong>Hardware needed:<\/strong> the sweet spot is around 16 GB of VRAM or unified memory; budget roughly 0.6 GB of memory per billion parameters at Q4_K_M quantization.<\/li>\n<li><strong>What it can run:<\/strong> over 100 open models, from ~5 GB 7B models up to ~43 GB 70B models.<\/li>\n<li><strong>Cost and limits:<\/strong> $0 and MIT-licensed, fully private and offline \u2014 but not built for high-concurrency serving, where vLLM is roughly 16\u201320\u00d7 faster under load.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Cos'\u00e8:<\/strong> uno strumento gratuito e open source che scarica, gestisce ed esegue in locale modelli linguistici aperti con un singolo comando \u2014 niente cloud, niente chiavi API e nessun dato che lascia il tuo dispositivo.<\/li>\n<li><strong>Come funziona:<\/strong> incapsula il motore <code>llama.cpp<\/code> (e MLX di Apple su Mac dalla versione 0.19) e si occupa dello scaricamento dei modelli, della quantizzazione, dell'allocazione della GPU e dell'esposizione di un'API REST sulla porta <code>11434<\/code>.<\/li>\n<li><strong>A chi \u00e8 rivolto:<\/strong> sviluppatori e sperimentatori che desiderano il metodo pi\u00f9 semplice per realizzare prototipi con modelli locali. Nel 2026 rappresenta il punto di ingresso con il minor \u00abrimpianto\u00bb possibile.<\/li>\n<li><strong>A chi non \u00e8 rivolto:<\/strong> servizio in produzione ad alta concorrenza \u2014 in tal caso, <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">vLLM \u00e8 circa 16\u201320 volte pi\u00f9 veloce sotto carico<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Costo:<\/strong> $0. \u00c8 rilasciato con licenza MIT ed eseguito interamente sull'hardware del tuo dispositivo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Ollama_actually_is\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 realmente Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama \u00e8 un runtime open source per modelli linguistici di grandi dimensioni che gira sul tuo computer \u2014 Mac, Windows o Linux. Puoi immaginarlo come il \u00abDocker per i modelli linguistici\u00bb: invece di dover gestire ambienti Python, pesi dei modelli e driver GPU, basta digitare un comando per avviare un modello.<\/p>\n<p>La proposta \u00e8 semplice: <strong>mantenere i tuoi dati sul tuo dispositivo, non pagare nulla per ogni token generato e lavorare offline.<\/strong> Quando esegui <code>ollama run gemma4<\/code>, Ollama scarica il modello, lo carica nella memoria della tua GPU (o nella RAM di sistema, se non disponi di una GPU) e ti inserisce direttamente in una finestra di chat interattiva. \u00c8 tutto qui.<\/p>\n<p>Dietro questa apparente semplicit\u00e0, Ollama svolge per te numerosi compiti complessi:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Gestione dei modelli<\/strong> \u2014 recupera, versiona e archivia i modelli dal suo registro, esattamente come un gestore di pacchetti gestisce il software.<\/li>\n<li><strong>Quantizzazione<\/strong> \u2014 utilizza automaticamente versioni compresse (GGUF) dei modelli, consentendo cos\u00ec a un modello da 27 miliardi di parametri di adattarsi alla memoria di un dispositivo consumer.<\/li>\n<li><strong>Allocazione dei livelli della GPU<\/strong> \u2014 decide quanto del modello risiede sulla GPU rispetto alla CPU, in base alla VRAM disponibile.<\/li>\n<li><strong>Gestione del contesto e della cache KV<\/strong> \u2014 gestisce la memoria che cresce man mano che la conversazione si allunga.<\/li>\n<li><strong>Un'API REST<\/strong> \u2014 espone tutte le funzionalit\u00e0 su <code>http:\/\/localhost:11434<\/code> in modo che le tue applicazioni possano interagire con essa.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_it_works_under_the_hood\"><\/span>Come funziona internamente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama non \u00e8 di per s\u00e9 un motore di inferenza. \u00c8 uno strato di <strong>esperienza utente<\/strong> costruito intorno a un motore. Sotto il cofano utilizza <code>llama.cpp<\/code>, il motore C++ che esegue effettivamente i calcoli necessari per far girare in modo efficiente un modello quantizzato su CPU e GPU. A partire dalla versione v0.19 (marzo 2026), Ollama utilizza inoltre <strong>il backend MLX di Apple<\/strong> su Apple Silicon \u2014 una modifica che ha prodotto notevoli miglioramenti delle prestazioni (su un M5 Max con Qwen 3.5, il throughput di decodifica \u00e8 quasi raddoppiato).<\/p>\n<p>Il flusso di lavoro \u00e8 il seguente:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Esegui un comando<\/strong> \u2014 <code>ollama run qwen3<\/code> dal terminale o invia una richiesta all'API.<\/li>\n<li><strong>Ollama risolve il modello<\/strong> \u2014 se non \u00e8 gi\u00e0 stato scaricato, recupera i pesi GGUF dal registro.<\/li>\n<li><strong>Carica il modello in memoria<\/strong> \u2014 suddividendo i livelli tra GPU e CPU in base alla VRAM disponibile.<\/li>\n<li><strong>Fornisce le risposte<\/strong> \u2014 interattivamente nel tuo terminale o come JSON tramite l'API REST.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Questa API REST \u00e8 la parte che interessa maggiormente gli sviluppatori. Qualsiasi applicazione in grado di effettuare una richiesta HTTP pu\u00f2 utilizzare un modello locale tramite Ollama \u2014 e poich\u00e9 Ollama ha aggiunto un endpoint compatibile con OpenAI, gran parte del codice esistente funziona semplicemente modificando l'URL di base.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_you_can_build_with_it\"><\/span>Cosa puoi creare con esso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama \u00e8 il motore alla base di un\u2019enorme gamma di progetti di intelligenza artificiale locale nel 2026:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Chatbot privati<\/strong> che non inviano mai una parola al cloud.<\/li>\n<li><strong>Assistenti per la programmazione<\/strong> \u2014 il nuovo comando <code>ollama launch<\/code> configura automaticamente strumenti come Claude Code, OpenCode e Codex con un modello locale o cloud, senza alcun file di configurazione.<\/li>\n<li><strong>Sistemi RAG<\/strong> che utilizzano l'API di embedding batch di Ollama per indicizzare i tuoi documenti personali.<\/li>\n<li><strong>Agenti e automazioni<\/strong> che chiamano modelli locali per classificazione, estrazione o sintesi a costo marginale nullo.<\/li>\n<li><strong>Pipeline per output strutturati<\/strong> \u2014 Ollama pu\u00f2 ora vincolare l'output di un modello a uno schema JSON, rendendolo affidabile per un utilizzo programmatico.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Ollama_fits_among_the_alternatives\"><\/span>Dove si colloca Ollama rispetto alle alternative<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama non \u00e8 l\u2019unico modo per eseguire modelli in locale, n\u00e9 \u00e8 sempre la scelta migliore. Ecco una panoramica onesta:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Strumento<\/th>\n<th>Ideale per<\/th>\n<th>Compromesso<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Ollama<\/strong><\/td>\n<td>Prototipazione da parte di un singolo sviluppatore su qualsiasi sistema operativo<\/td>\n<td>Lento in caso di elevata concorrenza<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>LM Studio<\/td>\n<td>Un'interfaccia grafica curata per navigare e chattare con i modelli<\/td>\n<td>Meno scriptabile; orientata principalmente al desktop<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>vLLM<\/td>\n<td>Servizio multi-utente in produzione su GPU<\/td>\n<td>Configurazione complessa; non orientata al locale<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>llama.cpp<\/td>\n<td>Massima velocit\u00e0 e hardware embedded\/edge<\/td>\n<td>Livello pi\u00f9 basso; devi assemblarlo tu stesso<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Se sei una persona sola che sta sperimentando, Ollama vince per comodit\u00e0 assoluta. Nel momento in cui avrai bisogno di servire molti utenti contemporaneamente, vorrai leggere la nostra analisi completa di <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">Ollama vs LM Studio vs vLLM vs llama.cpp<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Getting_started_in_two_minutes\"><\/span>Iniziare in due minuti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La soglia d\u2019ingresso \u00e8 davvero minima:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Installa Ollama<\/strong> \u2014 scarica l'app per il tuo sistema operativo (vedi la nostra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-install-ollama-2026\/\">guida passo-passo all\u2019installazione<\/a>).<\/li>\n<li><strong>Scarica ed esegui un modello<\/strong> \u2014 <code>ollama run gemma4<\/code> per un modello versatile e performante, oppure <code>ollama run qwen3<\/code> per attivit\u00e0 di programmazione.<\/li>\n<li><strong>Interagisci con esso<\/strong> \u2014 chatta nel terminale o punta la tua applicazione su <code>http:\/\/localhost:11434<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Prima di scegliere un modello, verifica che il tuo sistema sia in grado di gestirlo \u2014 consulta la nostra guida ai <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-system-requirements-2026\/\">Requisiti di sistema di Ollama<\/a> Mappa le dimensioni dei modelli alla RAM e alla VRAM effettivamente necessarie.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_hardware_do_you_actually_need\"><\/span>Di quale hardware ho realmente bisogno?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama avvier\u00e0 l\u2019esecuzione su quasi qualsiasi macchina dotata di CPU e 8 GB di RAM, ma \u00abavvia\u00bb e \u00abrisulta utilizzabile\u00bb sono due concetti diversi. Il singolo parametro che determina la tua esperienza \u00e8 la quantit\u00e0 di memoria necessaria per caricare interamente il modello, poich\u00e9 l\u2019intero modello deve risiedere nella RAM (o, idealmente, nella VRAM della GPU) durante l\u2019esecuzione. Una regola empirica affidabile \u00e8 approssimativamente <strong>0,6 GB di memoria per ogni miliardo di parametri<\/strong> alla quantizzazione predefinita Q4_K_M, pi\u00f9 un piccolo margine per il contesto.<\/p>\n<p>Questo calcolo fornisce una guida rapida per dimensionare i modelli pi\u00f9 comuni:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Classe del modello<\/th>\n<th>Dimensione approssimativa del download (Q4_K_M)<\/th>\n<th>Memoria consigliata<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>7\u20138B (Llama 3.x, Mistral)<\/td>\n<td>~5 GB<\/td>\n<td>8 GB o pi\u00f9<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>13\u201314B (Qwen, Phi)<\/td>\n<td>~9 GB<\/td>\n<td>16 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32 miliardi<\/td>\n<td>~20 GB<\/td>\n<td>24 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>70B (Llama 3.3)<\/td>\n<td>~43 GB<\/td>\n<td>64 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Per la maggior parte delle persone il compromesso pratico ideale \u00e8 una GPU o un Mac dotato di circa <strong>16 GB di VRAM o memoria unificata<\/strong> \u2014 sufficiente per eseguire modelli da 7B a 14B a velocit\u00e0 che sembrano istantanee. Una scheda RTX da 16 GB o un Mac Apple Silicon da 16 GB rientrano entrambi perfettamente in questa fascia.<\/p>\n<p>Due considerazioni architetturali sono fondamentali nella scelta. Una GPU NVIDIA dedicata offre prestazioni nettamente superiori ogni volta che il modello entra interamente nella sua VRAM, garantendo il numero massimo di token al secondo. Al contrario, la tecnologia <strong>memoria unificata<\/strong> di Apple Silicon rappresenta un compromesso opposto: condivide tutta la RAM di sistema con la GPU, quindi un Mac da 64 GB o 128 GB pu\u00f2 eseguire modelli da 32B a 70B che semplicemente non riuscirebbero a caricarsi su una scheda grafica consumer \u2014 pur con una minore velocit\u00e0 di elaborazione. Il punto di passaggio si colloca intorno al modello da 24 GB.<\/p>\n<p>Puoi <em>pu\u00f2<\/em> eseguire Ollama senza alcuna GPU. Una CPU moderna multicore gestisce un modello da 7B a una velocit\u00e0 accettabile, con alcuni token al secondo o poco pi\u00f9; tuttavia, i modelli pi\u00f9 grandi da 70B sulla CPU scendono sotto un token al secondo \u2014 accettabile per processi batch notturni, ma insostenibile per conversazioni interattive. Se la velocit\u00e0 interattiva \u00e8 fondamentale, l\u2019accelerazione tramite GPU o Apple Silicon \u00e8 il fattore determinante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Ollama \u00e8 gratuito?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Ollama \u00e8 open source con licenza MIT ed \u00e8 completamente gratuito. L\u2019unico \u00abcosto\u00bb \u00e8 l\u2019hardware su cui lo esegui e l\u2019elettricit\u00e0 che consuma: non ci sono addebiti per token, poich\u00e9 nulla viene inviato a un provider cloud.<\/p>\n<h3>Ollama invia i miei dati da qualche parte?<\/h3>\n<p>No. Per progettazione, l\u2019inferenza avviene interamente sul tuo dispositivo. L\u2019unico traffico di rete \u00e8 il download del modello la prima volta che lo scarichi. Questo \u00e8 il principale motivo per cui team operanti in ambito sanitario, legale e finanziario lo utilizzano: i prompt sensibili non lasciano mai l\u2019edificio.<\/p>\n<h3>Ho bisogno di una GPU per eseguire Ollama?<\/h3>\n<p>No, ma \u00e8 molto utile. Ollama funziona esclusivamente sulla CPU per modelli pi\u00f9 piccoli (un modello da 2\u20133 miliardi di parametri gira agevolmente su un laptop moderno) e utilizza automaticamente la GPU quando disponibile. Per modelli con oltre circa 13 miliardi di parametri, una GPU o un chip Apple Silicon con memoria unificata fa una grande differenza. Consulta la nostra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-system-requirements-2026\/\">guida ai requisiti di sistema<\/a> per i dettagli specifici.<\/p>\n<h3>Quali modelli pu\u00f2 eseguire Ollama?<\/h3>\n<p>Over 100 open models, including Meta&#8217;s Llama 3.3 and Llama 4, Google&#8217;s Gemma 4, Alibaba&#8217;s Qwen 3 series, DeepSeek V3 and R1, Mistral, and Microsoft&#8217;s Phi-4. Our pick of the <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/\">migliori modelli linguistici di grandi dimensioni locali da eseguire su Ollama<\/a> spiega quale modello scegliere per ogni tipo di compito.<\/p>\n<h3>Ollama \u00e8 migliore di ChatGPT?<\/h3>\n<p>Strumenti diversi. ChatGPT ti offre un modello all\u2019avanguardia senza configurazione preliminare, ma invia i tuoi dati al cloud e richiede un abbonamento. Ollama esegue invece modelli open source pi\u00f9 piccoli in locale, gratuitamente e in modo privato; tuttavia, anche il miglior modello locale attualmente disponibile rimane indietro rispetto ai migliori modelli cloud per i compiti pi\u00f9 complessi. Per privacy, costo e utilizzo offline, Ollama vince; per capacit\u00e0 assolute su ragionamenti complessi, i modelli cloud all\u2019avanguardia restano ancora superiori.<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 la porta dell\u2019API Ollama?<\/h3>\n<p>Ollama espone la propria API REST su <code>http:\/\/localhost:11434<\/code> per impostazione predefinita. Offre inoltre un endpoint compatibile con OpenAI, quindi gran parte del codice esistente basato sugli SDK OpenAI funziona semplicemente puntando l\u2019URL base all\u2019istanza locale di Ollama.<\/p>\n<h3>Ollama pu\u00f2 sostituire l\u2019API OpenAI nella mia applicazione esistente?<\/h3>\n<p>Per la maggior parte delle applicazioni, s\u00ec. Ollama espone un endpoint compatibile con OpenAI all\u2019indirizzo <strong>http:\/\/localhost:11434\/v1<\/strong>, incluso il percorso <code>\/v1\/chat\/completions<\/code> chiamato dalla maggior parte degli strumenti. Imposta il campo <code>base_url<\/code> del client OpenAI sul tuo endpoint, inserisci una chiave API fittizia e imposta il campo modello su un tag Ollama installato. Sono supportati anche embedding, visione e chiamate a strumenti (tool-calling), quindi molti progetti effettuano la migrazione modificando soltanto due righe di codice. Ollama copre parti dell\u2019API OpenAI, non tutti i parametri: verifica pertanto eventuali campi particolari su cui la tua applicazione fa affidamento.<\/p>\n<h3>Posso eseguire Ollama senza GPU?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Ollama funziona interamente sulla CPU quando non \u00e8 presente una GPU compatibile \u2014 \u00e8 sufficiente disporre di RAM di sistema adeguata per contenere il modello. Una CPU multicore moderna esegue un modello da 7B a velocit\u00e0 utilizzabili, ma le prestazioni diminuiscono rapidamente all\u2019aumentare delle dimensioni del modello, e i modelli da 70B sulla CPU sono troppo lenti per un utilizzo interattivo. Per conversazioni quotidiane, una GPU o un Mac Apple Silicon fa la differenza tra un\u2019esperienza lenta e una reattiva.<\/p>\n<h3>Quanto spazio su disco occupano i modelli Ollama e dove vengono memorizzati?<\/h3>\n<p>Pianifica le dimensioni dei download indicate sopra: un modello da 7 miliardi di parametri occupa circa 5 GB su disco, un modello da 70 miliardi di parametri circa 43 GB e il download di diversi modelli fa rapidamente lievitare lo spazio occupato. Per impostazione predefinita, questi file vengono salvati nella cartella <code>~\/.ollama\/models<\/code> (o <code>C:\\Users\\&lt;tuonome&gt;\\.ollama\\models<\/code> su Windows). \u00c8 possibile spostare tale cartella utilizzando la variabile d'ambiente <code>OLLAMA_MODELS<\/code> e rimuovere qualsiasi contenuto non pi\u00f9 necessario con il comando <code>ollama rm &lt;modello&gt;<\/code>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nel 2026 Ollama ha conquistato lo spazio degli LLM locali facendo una cosa estremamente bene: eliminare gli ostacoli. \u00c8 gratuito, privato, funziona sull\u2019hardware che possiedi gi\u00e0 ed \u00e8 in grado di portarti da \u00abvoglio provare un modello locale\u00bb a un modello operativo in circa due minuti. Non \u00e8 l\u2019opzione pi\u00f9 veloce sotto carico intenso, e un modello locale non batter\u00e0 mai i migliori modelli cloud sui problemi pi\u00f9 difficili \u2014 ma come punto di ingresso all\u2019intelligenza artificiale locale, nessun altro strumento si avvicina minimamente. Se stai iniziando, comincia da qui.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/qwen3-32b-vs-gemma-3-27b\/\">Qwen3 32B vs Gemma 3 27B: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/gpt-5-6-what-we-know-2026\/\">GPT-5.6: ci\u00f2 che sappiamo rispetto a quanto trapelato (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/kimi-k2-7-code-explained-2026\/\">Kimi K2.7 Code spiegato: il modello open source per la programmazione da 1 trilione di token di Moonshot<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/glm-5-2-explained-2026\/\">GLM 5.2 spiegato: il modello open source per la programmazione con contesto da 1 milione di token di Zhipu<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-vs-jan-2026\/\">Ollama vs Jan: quale applicazione locale per l'IA vince nel 2026?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/lm-studio-complete-guide-2026\/\">LM Studio: la guida completa (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Esiste un Claude 5? 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Here&#8217;s exactly what it is, how it works under the hood, and why it became the default in 2026.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1812,"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":[3],"tags":[650,256,259,423,649,651],"class_list":["post-792","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-llms","tag-llama-cpp","tag-local-llm","tag-ollama","tag-open-source-ai","tag-run-llm-locally","tag-self-hosted-ai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/792","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=792"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/792\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1515,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/792\/revisions\/1515"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1812"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=792"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=792"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=792"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}