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[2026比較] Ollama vs LM Studio vs Jan — 在自己電腦跑 AI，哪個最好用？

2026 年 04 月 06 日

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「阿正老師，我想在自己電腦跑 AI，但看到 Ollama、LM Studio、Jan 這三個工具，完全不知道要選哪個！」

所以今天阿正老師就直接把這三款工具拆開來比，讓你一次搞清楚：它們各自適合什麼人、有什麼差異，以及你的電腦到底適不適合跑本機 AI。

先說結論（懶人版）

想要最簡單、圖形介面、用滑鼠點就好 → 選 LM Studio
想要最高彈性、可整合自己的程式或應用 → 選 Ollama
想要完全開源、隱私優先、介面也不差 → 選 Jan

文章目錄

為什麼要在自己電腦跑 AI？
先確認你的電腦夠不夠格
Ollama 介紹與評測
LM Studio 介紹與評測
Jan 介紹與評測
三款工具完整比較表
阿正老師的最終建議
常見問題 FAQ

為什麼要在自己電腦跑 AI？

在介紹工具之前，阿正老師想先幫大家釐清一個問題：既然有 ChatGPT、Gemini 這些免費雲端 AI 可以用，為什麼還要大費周章在自己電腦跑 AI？

答案很簡單，主要有三個理由：

① 隱私安全 — 你輸入到 ChatGPT 的內容，理論上都會經過 OpenAI 的伺服器。如果你在處理公司機密文件、客戶資料、NDA 合約，這是個法律風險。本機跑 AI 的話，資料完全不離開你的電腦。
② 完全免費、無限使用 — 不用擔心每 5 小時訊息用完、不用付月費、不用等排隊。跑多少用多少，沒有任何限制。
③ 斷網也能用 — 出差、在飛機上、網路不穩定的環境，本機 AI 照樣能用。

當然，本機跑 AI 也有缺點：需要一定的電腦硬體規格，而且模型品質不一定比得上 ChatGPT-5 或 Gemini。這些我們後面會講清楚。

先確認你的電腦夠不夠格

在介紹工具之前，這是最重要的一步。本機跑 AI 對硬體有一定要求，如果電腦太弱，跑起來像在烤麵包，體驗很差。

▌最低需求（可以跑，但只能用小模型）

硬體	最低需求	建議規格
RAM（記憶體）	8GB	16GB 以上
GPU 顯示卡（VRAM）	4GB VRAM（或無獨顯用 CPU 跑）	8GB VRAM 以上（NVIDIA / AMD）
儲存空間	20GB 可用空間	50GB 以上（模型很肥）
Mac（Apple Silicon）	M1 / 8GB RAM	M2 / M3 + 16GB RAM 以上

⚠️ 阿正老師提醒：一般 7B（70億參數）的模型大約需要 4～5GB 空間，跑起來需要 8GB RAM（純 CPU）或 4GB VRAM（GPU 加速）。沒有獨顯也可以用 CPU 跑，但速度會比較慢（約 3~8 tokens/秒 vs GPU 的 15~50 tokens/秒）。

▌各種硬體的實際跑速參考

硬體配置	推薦模型大小	大約速度	體驗感受
M2 MacBook Pro 16GB	7B～8B	30～50 tokens/秒	✅ 流暢好用
RTX 4070（12GB VRAM）	7B～13B	40～80 tokens/秒	✅ 非常流暢
一般筆電（無獨顯，16GB RAM）	3B～4B	5～10 tokens/秒	⚠️ 可以用但慢
低規筆電（8GB RAM）	1B～3B	2～5 tokens/秒	❌ 非常慢，不建議

※ tokens/秒 = AI 每秒輸出幾個字，15 tokens/秒以上就算流暢，低於 8 tokens/秒會覺得在等。

如果你不確定自己電腦夠不夠格，可以先試試看阿正老師之前介紹的 llmfit 這個小工具，一鍵掃描你的電腦硬體，幫你推薦合適的模型！（請參考本站文章：《我的電腦到底能跑哪個 AI 模型？免費小工具llmfit幫你一鍵掃描硬體，精準推薦最佳本機 LLM！》）

Ollama — 開發者的最愛，指令列控制

官方網站	https://ollama.com
支援平台	macOS、Windows、Linux
費用	完全免費、開源
操作方式	指令列（CLI）為主，無內建圖形介面
適合對象	開發者、想要整合到自己程式或工具的進階使用者

▌Ollama 是什麼？

Ollama 就像 AI 界的 Docker——你只要打一行指令，就可以下載並執行一個 AI 模型：

ollama run llama3.2

ollama run gemma3

ollama run qwen3

一行指令搞定：下載模型 + 啟動 + 可以開始對話。Ollama 同時會在背景啟動一個 REST API（預設 port 11434），讓你可以把它整合到任何應用程式裡。

▌Ollama 的優點

安裝超簡單：一個指令或下載一個安裝檔，幾分鐘搞定
效能最佳化：底層用 llama.cpp，推理速度比同硬體下的 LM Studio 快約 10~20%
API 整合最方便：OpenAI 相容 API，現有的 Python/Node.js 程式幾乎不用改就能用
可同時管理多個模型：不像 LM Studio 一次只能跑一個，Ollama 可以切換多個模型
支援自訂 Modelfile：可以改 system prompt、設定模型行為，打包成自己的客製模型
可跨機器存取：設定 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 後，區域網路內其他設備都能連

▌Ollama 的缺點

模型庫較小

沒有中文操作界面

請參考本站文章：《自己的 AI 自己養！阿正老師推這款「Ollama」：一鍵在你的電腦跑超強 AI，斷網也能用、資料不外洩！》

LM Studio — 圖形介面最完整，新手首選

官方網站	https://lmstudio.ai
支援平台	macOS（僅 Apple Silicon）、Windows（x64 / ARM）、Linux（x64 / ARM64）
費用	個人使用完全免費（商業使用需授權）
操作方式	圖形介面（GUI）為主，也有 CLI 工具（lms）
適合對象	一般使用者、想快速試用各種模型的人、不熟悉指令列的人

▌LM Studio 是什麼？

LM Studio 是目前圖形介面最完整的本機 AI 工具。打開程式後你會看到一個乾淨的介面，左邊可以搜尋、下載模型，右邊直接開始聊天，完全不需要打任何指令。

目前版本（0.4.x）已加入相當多功能：

直接搜尋並下載 Hugging Face 上的模型，還會顯示這個模型你的電腦能不能跑（VRAM 估算）
內建聊天介面，可以用滑鼠調整 Temperature、Context Length 等參數
內建 local server，開啟後可以用 OpenAI API 格式連線（port 1234）
支援 MCP（Model Context Protocol），可以讓 AI 連接外部工具
內建 RAG（檢索增強生成），可以把自己的文件丟進去讓 AI 參考
可以並排比較兩個模型的回答

▌LM Studio 的優點

新手最友善：完全圖形化操作，下載到用只需要幾分鐘
模型庫最大：直接串接 Hugging Face，幾千個模型任你選
硬體設定最直觀：介面上就能看到每個模型需要多少 VRAM，避免踩雷
功能最豐富：內建 RAG、MCP、多模型比較，一個工具全包
Apple Silicon 優化好：Mac M1/M2/M3/M4 跑起來效能很好

▌LM Studio 的缺點

非完全開源：程式本體是閉源的（proprietary），只有個人使用免費，商業用途需要授權
不支援 Intel Mac：只支援 Apple Silicon（M1 以後），舊款 Intel Mac 無法使用
一次只能跑一個模型：Local server 同時間只能服務一個模型，需要切換的場景較麻煩
程式本體較肥：安裝檔約 500MB 起，開程式也比較吃資源

阿正老師補充：很多開發者的用法是「用 LM Studio 找模型、測試模型，然後把模型丟進 Ollama 跑」。兩個工具搭配使用，不一定要二選一！

Jan — 完全開源、隱私第一

官方網站	https://jan.ai
支援平台	macOS、Windows、Linux
費用	完全免費、Apache 2.0 授權開源
操作方式	圖形介面（GUI），類似 ChatGPT 的聊天視窗
適合對象	重視隱私的使用者、想要完全掌控的人、企業或特殊行業需求

▌Jan 是什麼？

Jan 的定位是「完全本機、完全開源的 ChatGPT 替代品」。它跟 LM Studio 一樣有圖形介面，但最大的差異是：

程式碼 100% 開源（Apache 2.0），你可以自己審查它在做什麼
預設零遙測：不會收集任何使用資料、不需要帳號
對話記錄、模型、設定全部存在你的電腦上
除了跑本機模型，也可以連接 OpenAI、Claude、Groq 等雲端服務（方便需要切換的使用者）
支援 MCP（Model Context Protocol），可以接 GitHub、Google Drive 等外部工具
有 OpenAI 相容 API（port 1337），可以當作 Ollama 的替代後端

▌Jan 的優點

隱私保護最完整：零遙測、無帳號、資料不離機，適合有資安要求的場景
完全開源：Apache 2.0 授權，企業商用也沒有授權問題
介面直覺好上手：長得很像 ChatGPT，轉換門檻低
本機 + 雲端混用：需要的時候可以切到 OpenAI、Claude，不用裝兩個程式
MCP 支援：可以讓 AI 連接外部工具，做更複雜的任務

▌Jan 的缺點

社群規模較小：相比 Ollama 和 LM Studio，使用者社群和教學資源較少
偶爾有穩定性問題：更新速度很快，但有時候新版本會有一些小 bug
模型管理較陽春：模型搜尋和管理功能不如 LM Studio 完整
效能略遜於 Ollama：底層引擎（Cortex）整體表現接近，但不如 Ollama 優化成熟

三款工具完整比較表

比較項目	Ollama	LM Studio	Jan
費用	完全免費	個人免費，商用需授權	完全免費
開源	✅ 開源（MIT）	❌ 閉源	✅ 開源（Apache 2.0）
操作介面	CLI（指令列）/GUI（圖形）	GUI（圖形）⭐	GUI（圖形）
新手友善度	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
推理速度	⭐⭐⭐⭐⭐（最快）	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
模型庫大小	中等（ollama.com/library）	最大（Hugging Face 全庫）⭐	中等（Hugging Face）
API 整合	最強 ⭐（port 11434）	支援（port 1234）	支援（port 1337）
同時跑多模型	✅ 支援	❌ 一次一個	❌ 一次一個
隱私保護	✅ 本機	✅ 本機（閉源）	✅ 本機（可審計）⭐
MCP 支援	需搭配前端工具	✅ 內建（0.3.17+）	✅ 內建
內建 RAG	❌（需搭配工具）	✅（0.3.0+）	❌（需搭配工具）
連接雲端 AI	✅	❌	✅（OpenAI、Claude 等）
macOS Intel 支援	✅	❌（僅 Apple Silicon）	✅
跨網路存取	✅（設定後）	✅（設定後）	✅（設定後）
社群活躍度	⭐⭐⭐⭐⭐（最大）	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐

阿正老師的最終建議

看完以上的比較，你可能還是很困惑。所以阿正老師直接按照不同情境給你建議：

情境 1：我只是想在自己電腦用 AI 聊天，不碰指令

→ 選 LM Studio。圖形介面，下載→跑，五分鐘搞定，最無腦。

‍ 情境 2：我是工程師，想把 AI 整合進自己的程式或工作流程

→ 選 Ollama。API 整合最順暢，搭配 LangChain / LlamaIndex 開箱即用，OpenAI 相容格式讓你幾乎不用改程式碼。

情境 3：我在處理機密資料，要求完全可稽核

→ 選 Jan。Apache 2.0 開源授權，程式碼可審計，企業用也無授權疑慮，零遙測設計。

情境 4：我想探索各種模型，找到最適合自己的

→ 先用 LM Studio 找模型、試模型，確定喜歡哪個之後，再用 Ollama 當主力跑。兩個工具搭配用，不衝突。

️ 情境 5：我用的是舊版 Intel Mac

→ 選 Ollama 或 Jan（LM Studio 不支援 Intel Mac）。

常見問題 FAQ

Q：這三款工具可以同時安裝嗎？

可以！它們各自使用不同的 port（Ollama 11434、LM Studio 1234、Jan 1337），互不干擾，同時安裝沒問題。但同時啟動多個工具跑模型會搶 VRAM，記得一次只跑一個。

Q：有哪些模型可以用？

目前最主流的免費開源模型包括：

Llama 3.2（Meta）— 綜合能力強，繁中表現不錯
Gemma 3（Google）— 輕量但品質高，適合低規硬體
Qwen 3（阿里巴巴）— 繁中能力最好，推薦台灣用戶使用
DeepSeek-R1（DeepSeek）— 推理能力強，適合需要邏輯分析的任務
Phi-4（Microsoft）— 輕量但強大，小電腦也能跑

Q：跑本機 AI 電費高嗎？

有 GPU 加速的情況下，7B 模型跑 1 小時大約多耗 50~100W，電費影響很小。純 CPU 的話功耗更低，但速度慢很多。

Q：本機 AI 的品質跟 ChatGPT 差多少？

老實說差距還是有的。ChatGPT-4o / Gemini 3 Pro 等頂級雲端 AI 的綜合能力目前仍優於大多數本機可跑的模型。但如果是日常問答、寫作輔助、文件整理，7B～13B 的本機模型其實已經很夠用了，而且速度不輸雲端（網路慢的時候本機甚至更快）。

Q：我想用中文，哪個模型最好？

阿正老師的建議是：Qwen 3（阿里巴巴出品）的繁體中文理解能力目前是本機模型裡最好的，其次是 DeepSeek 系列。Llama 的中文能力在 3.2 版之後也有顯著進步。

結語

本機跑 AI 已經從極客的玩具，變成一般人也能輕鬆使用的工具了。硬體夠用的話，阿正強烈建議你試試看——自己跑的 AI，沒有訊息上限、沒有隱私疑慮、還完全免費。

不知道從哪開始？就從 LM Studio 開始吧，下載→安裝→下載 Gemma 3 或 Qwen 3 模型→開始聊天，整個流程 10 分鐘搞定！

有任何問題，歡迎在下面留言～～

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