Même promesse : des modèles ouverts sur sa machine, sans qu'aucune donnée ne parte dans le cloud. Ollama mise sur le terminal, la licence MIT et un écosystème de développeurs ; LM Studio sur une interface graphique complète, traduite en français. Nvidia supporte les deux dans son nouveau routeur PAIR : voici ce qui les distingue vraiment, licences, gestion des modèles, serveurs API et offres cloud, relevés le 4 septembre 2026.
OllamaLM StudioAvantageEn retrait
Les deux interfaces en un coup d'œil
Le même socle, deux philosophies
Ollama et LM Studio répondent à la même question : faire tourner des modèles de langage ouverts (Gemma, Qwen, DeepSeek, gpt-oss, Kimi) sur son propre ordinateur, sans qu'aucune phrase ne parte vers un serveur distant. Les deux téléchargent les poids, gèrent l'exécution, et servent une API locale qui imite celle d'OpenAI : `http://localhost:11434/v1` chez Ollama, `http://localhost:1234/v1` chez LM Studio. Dans les deux cas, un client écrit pour l'API d'OpenAI se branche en changeant une seule URL, et les deux documentent aussi des endpoints compatibles Anthropic pour brancher Claude Code sur des modèles locaux.
C'est ce socle commun qui éclaire l'actualité : Nvidia a annoncé le 3 septembre son routeur PAIR, qui répartit les requêtes d'inférence entre les ordinateurs compatibles du foyer en s'appuyant sur Ollama et LM Studio, et propose même de les télécharger et de les configurer depuis son interface (voir notre article sur Nvidia PAIR). Quand un même acteur industriel supporte les deux moteurs, le choix devient une affaire de flux de travail. Encore faut-il connaître les vraies différences.
Ollama : la CLI open source, ancrée chez les développeurs
Ollama s'installe en une commande (script curl sur macOS et Linux, installateur PowerShell sur Windows, image Docker officielle) et se pilote au terminal : `ollama run gemma4` lance un modèle de la bibliothèque ollama.com, `ollama pull` le télécharge seul. Le code est sous licence MIT, visible et modifiable sur GitHub, et la dernière version publiée, la v0.33.3, date du 2 septembre 2026.
L'écosystème est sa vraie force. Le site officiel affiche plus de 9 millions de développeurs utilisateurs. Les bibliothèques Python et JavaScript officielles côtoient de nombreuses applications tierces, et la documentation détaille plus de vingt intégrations : Claude Code, Codex, OpenCode, Zed, JetBrains, VS Code, n8n. Une commande récente comme `ollama launch claude` configure l'agent choisi en une étape, via l'API compatible Anthropic (`/v1/messages`) documentée noir sur blanc.
LM Studio : l'IA locale en interface graphique, et en français
LM Studio prend le problème par l'autre bout : une application de bureau complète (chat, catalogue de modèles, réglages visuels du serveur) qui évite le terminal de bout en bout. Sa version 0.4.23 est celle proposée au téléchargement au 4 septembre 2026. La recherche de modèles interroge Hugging Face directement depuis l'application, aux formats GGUF (moteur llama.cpp) et MLX (optimisé Apple Silicon). L'interface se traduit en français dans les réglages, une traduction disponible depuis la version 0.3.0 de l'application.
Sous le capot, on retrouve l'essentiel du socle commun : un serveur local sur le port 1234 avec les cinq endpoints compatibles OpenAI (`/v1/models`, `/v1/chat/completions`, `/v1/completions`, `/v1/embeddings`, `/v1/responses`), des endpoints compatibles Anthropic, des SDK Python et TypeScript et une CLI nommée lms. L'éditeur propose même llmster, une version headless sans interface, pour les serveurs et l'intégration continue. La contrepartie est matérielle et légale : 16 Go de RAM recommandés, les Mac Intel exclus, et un logiciel propriétaire (édité par Element Labs, Inc.) qu'on ne peut ni auditer ni modifier. Les conditions d'utilisation autorisent en clair l'usage personnel comme l'usage interne en entreprise.
Deux clouds optionnels, deux logiques
Les deux logiciels restent gratuits en local ; leurs offres payantes portent sur l'inférence distante, et les deux pages officielles affichent des dollars, pas d'euros au rendu. Ollama vend des abonnements : Pro à 20 $ par mois (ou 200 $ par an) avec 60 $ de crédits d'usage et trois requêtes en parallèle, Max à 100 $ avec 300 $ de crédits et dix requêtes simultanées, une offre Team à 500 $ par mois en accès anticipé (1 000 $ de crédits partagés, utilisateurs illimités) et une offre Enterprise sur devis. Les modèles cloud sont facturés au million de tokens, avec un tarif de pointe appliqué en semaine entre 12 h et 18 h UTC. La règle affichée ne change pas : faire tourner des modèles sur son propre matériel est illimité.
LM Studio facture à la consommation, sans abonnement : au 4 septembre 2026, DeepSeek V4 Flash revient à 0,13 $ en entrée et 0,26 $ en sortie par million de tokens, GLM-5.3 à 1,40 $ et 4,40 $, sur une infrastructure américaine à rétention nulle des données. Un Bionic Pass annoncé sans prix publié et une offre Enterprise sur devis complètent la grille. Dans les deux cas, le cloud reste un appoint : rien de ce qui fait la valeur d'un usage local n'est payant.
Le verdict : Ollama ou LM Studio selon votre profil
Prenez Ollama si vous vivez dans le terminal et cherchez une brique d'infrastructure : licence MIT, image Docker, SDK officiels, une API compatible OpenAI et Anthropic pour brancher Claude Code, Codex ou vos propres agents, et le plus large écosystème d'applications construites dessus. C'est aussi le choix le plus tolérant côté matériel, et le seul des deux qui s'audite.
Prenez LM Studio si vous voulez découvrir et comparer les modèles ouverts sans toucher à une ligne de commande, en français, avec une interface qui montre ce qui se passe. Il faut accepter une licence propriétaire et une configuration recommandée à 16 Go de RAM, sur des machines récentes.
Les deux ne s'excluent d'ailleurs pas : leurs serveurs peuvent tourner côte à côte, et le routeur PAIR de Nvidia s'appuie indifféremment sur l'un ou l'autre. À lire ensuite : notre comparatif OpenCode vs Cursor pour brancher un agent de code sur vos modèles locaux, et notre face-à-face Gemini CLI vs Claude Code sur la même catégorie.
Les deux serveurs peuvent fonctionner en même temps sur la même machine : pointez un client compatible OpenAI vers le port 11434 pour Ollama, le 1234 pour LM Studio. Pratique pour comparer un même modèle servi par les deux moteurs avant de choisir.
Questions fréquentes
Ollama ou LM Studio : lequel choisir en 2026 ?
Les deux font tourner les mêmes modèles ouverts en local. Ollama (open source MIT) s'adresse à ceux qui vivent dans le terminal et veulent brancher des agents ; LM Studio à ceux qui veulent une interface graphique, en français.
Ollama et LM Studio sont-ils gratuits ?
Oui, tous les deux, pour un usage local illimité : Ollama est open source, LM Studio est propriétaire mais gratuit en usage personnel comme en usage interne en entreprise. Seuls les clouds optionnels se paient.
Peut-on utiliser Ollama et LM Studio en même temps ?
Oui : Ollama sert son API sur le port 11434, LM Studio sur le 1234. Les deux exposent un serveur compatible OpenAI, vos outils passent donc de l'un à l'autre en changeant une URL.
Lequel fonctionne avec Claude Code ?
Les deux : Ollama documente une API compatible Anthropic (/v1/messages) et LM Studio expose aussi des endpoints compatibles Anthropic. Dans les deux cas, Claude Code travaille sur vos modèles locaux, sans frais d'API.
Qu'est-ce que Nvidia PAIR change pour eux ?
Le routeur PAIR, annoncé par Nvidia le 3 septembre 2026, répartit les requêtes d'inférence entre les machines compatibles du foyer et peut installer Ollama ou LM Studio pour vous : le choix du moteur reste le vôtre.
