手机跑大模型选llama.cpp还是Ollama?一文说透核心差异

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07-15 16:56

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17. Ollama v0.20.6:Gemma 4 工具调用优化与集成生态扩展

18. Ollama v0.21.0:一键启动 Hermes 自学习代理,Copilot CLI 原生接入

19. Ollama:一行命令,本地跑起大模型

20. 上期说 Ollama 最佳,没说它的加速只覆盖 8 个 RUN 系列第一期 | 上期 Ollama 0.19 mLX 是 Mac 本地最佳的说法太绝对了。这期 70 次请求三平台实测,用数据补几个条件。 核心发现: · Ollama 的 mLX 加速按架构逐个实现,目前只覆盖 8 个 Qwen 3.5 nvfp4 模型 · 其他模型走 llama.cpp fallback · 跑 Gemma 4 长 prompt prefill,oMLX 比 Ollama 快 6.5 倍 三个平台的定位: · 日常用 Ollama(最省心) · 想要更多模型选 oMLX · benchmark 基线用 mlx-lm(decode 最快) 两边短板: · Ollama MLX 覆盖面窄,受团队实现进度限制 · oMLX 近期版本还在密集修稳定性 方法论彩蛋: · 跑了 4 轮才拿到干净数据 · Ollama KV cache 让 TTFT 显示成真实值的 1/25 · benchmark 不清缓存数据全假 #Mac本地大模型 #Ollama #MLX #Benchmark #AI工程

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25. Ollama

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29. llama.cpp:本地运行大模型的开源工具

30. 【GitHub趋势】llama.cpp:本地大模型推理的事实标准

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