Lokaal LLM-hosten: Compleet 2025-overzicht - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio & Meer

Meester lokale LLM-implementatie met 12+ tools vergeleken

Inhoud

Lokale implementatie van LLMs is steeds populairder geworden, aangezien ontwikkelaars en organisaties betere privacy, lagere latentie en grotere controle over hun AI-infrastructuur nastreven.

De markt biedt nu meerdere geavanceerde tools aan voor het lokaal uitvoeren van LLMs, elk met hun eigen sterke punten en afwegingen.

7 llamas Deze aangename afbeelding is gegenereerd door AI model Flux 1 dev.

Voorheen, toen cloudgebaseerde AI-diensten de markt domineerden, leek het idee om geavanceerde taalmodellen lokaal op hardware uit te voeren onpraktisch. Vandaag zijn vooruitgang in modellering, efficiënte inferentie-engines en toegankelijke GPU-hardware ervoor gezorgd dat lokale LLM-implementatie niet alleen haalbaar is, maar vaak voor veel gebruiksscenario’s de voorkeur verdient.

Belangrijke voordelen van lokale implementatie: Privacy en databeveiliging, voorspelbare kosten zonder per-token API-afrekening, lage latentie, volledige aanpassingsmogelijkheden, offline mogelijkheden en naleving van regelgevende vereisten voor gevoelige data.

TL;DR

Tool Best For API Maturity Tool Calling GUI File Formats GPU Support Open Source
Ollama Ontwikkelaars, API-integratie ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabiel ❌ Beperkt 3de partij GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ja
LocalAI Multimodale AI, flexibiliteit ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabiel ✅ Volledig Web UI GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ja
Jan Privacy, eenvoud ⭐⭐⭐ Beta ❌ Beperkt ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ja
LM Studio Beginners, lage specificatie hardware ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabiel ⚠️ Experimenteel ✅ Desktop GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Nee
vLLM Productie, hoge doorvoer ⭐⭐⭐⭐⭐ Productie ✅ Volledig ❌ API alleen PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Ja
Docker Model Runner Container workflows ⭐⭐⭐ Alpha/Beta ⚠️ Beperkt Docker Desktop GGUF (afhankelijk) NVIDIA, AMD Deels
Lemonade AMD NPU hardware ⭐⭐⭐ Ontwikkeling ✅ Volledig (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Ja
Msty Meervoudige modelbeheer ⭐⭐⭐⭐ Stabiel ⚠️ Via backends ✅ Desktop Via backends Via backends ❌ Nee
Backyard AI Karakters/rolspel ⭐⭐⭐ Stabiel ❌ Beperkt ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Nee
Sanctum Mobiele privacy ⭐⭐⭐ Stabiel ❌ Beperkt ✅ Mobiel/Desktop Optimaliseerde modellen Mobiele GPUs ❌ Nee
RecurseChat Terminalgebruikers ⭐⭐⭐ Stabiel ⚠️ Via backends ❌ Terminal Via backends Via backends ✅ Ja
node-llama-cpp JavaScript/Node.js-ontwikkelaars ⭐⭐⭐⭐ Stabiel ⚠️ Handmatig ❌ Bibliotheek GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ja

Snelle aanbevelingen:

  • Beginners: LM Studio of Jan
  • Ontwikkelaars: Ollama of node-llama-cpp
  • Productie: vLLM
  • Multimodale: LocalAI
  • AMD Ryzen AI PCs: Lemonade
  • Privacygericht: Jan of Sanctum
  • Powergebruikers: Msty

Ollama

Ollama is opgekomen als één van de populairste tools voor lokale LLM-implementatie, vooral onder ontwikkelaars die waarderen dat het een command-line interface en efficiëntie heeft. Opgebouwd op basis van llama.cpp, levert het uitstekende token-per-seconde doorvoer met slimme geheugenbeheer en efficiënte GPU-accelleratie voor NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) en AMD (ROCm) GPUs.

Belangrijke functies: Eenvoudig modelbeheer met opdrachten zoals ollama run llama3.2, OpenAI-compatibele API voor directe vervanging van clouddiensten, uitgebreide modellibrairie die Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen en anderen ondersteunt, mogelijkheid tot gestructureerde uitvoer en aangemaakt modellen via Modelfiles.

API Maturity: Zeer rijp met stabiele OpenAI-compatibele endpoints zoals /v1/chat/completions, /v1/embeddings en /v1/models. Ondersteunt volledige streaming via Server-Sent Events, visuele API voor multimodale modellen, maar mist native ondersteuning voor functieaanroepen. Het begrijpen van hoe Ollama parallelle aanvragen verwerkt is cruciaal voor optimale implementatie, vooral bij het omgaan met meerdere gelijktijdige gebruikers.

Bestandsformaatondersteuning: Vooral GGUF-formaat met alle quantisatie niveaus (Q2_K tot Q8_0). Automatische conversie van Hugging Face modellen beschikbaar via Modelfile-aanmaak. Voor efficiënt beheer van opslag, moet je mogelijk Ollama-modellen verplaatsen naar een andere schijf of map.

Ondersteuning voor functieaanroepen: Ollama heeft officieel functieaanroepfunctionaliteit toegevoegd, waarmee modellen kunnen interageren met externe functies en APIs. De implementatie volgt een gestructureerde aanpak waarbij modellen beslissen wanneer functies aangeroepen moeten worden en hoe geretourneerde data gebruikt moet worden. Functieaanroepen zijn beschikbaar via Ollama’s API en werken met modellen die specifiek zijn getraind voor functieaanroepen zoals Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 en Qwen2.5. Hoewel Ollama’s API tot 2024 nog niet ondersteuning biedt voor streaming functieaanroepen of het tool_choice-parameter, die beschikbaar zijn in OpenAI’s API, betekent dit dat je geen specifieke functie kan forceren of functieaanroepresponsen in streamingmodus ontvangen. Ondanks deze beperkingen is Ollama’s functieaanroepfunctionaliteit productie-rijp voor veel gebruiksscenario’s en integreert goed met frameworks zoals Spring AI en LangChain. De functie vertegenwoordigt een aanzienlijke verbetering ten opzichte van de vorige aanpak van prompt-engineering.

Wanneer kiezen: Ideaal voor ontwikkelaars die een CLI-interface en automatisering voorkeuren, betrouwbare API-integratie voor toepassingen nodig hebben, open-source transparantie waarderen en efficiënte hulpbronbenutting willen. Uitstekend voor het bouwen van toepassingen die een naadloze migratie van OpenAI vereisen. Voor een uitgebreid overzicht van opdrachten en configuraties, zie de Ollama cheatsheet.

LocalAI

LocalAI positioneert zich als een uitgebreide AI-stack, die zich uitstrekt tot verder dan alleen tekstgeneratie en ondersteuning biedt voor multimodale AI-toepassingen, waaronder tekst, beeld en audiogeneratie.

Belangrijke functies: Uitgebreide AI-stack inclusief LocalAI Core (tekst, beeld, audio, visie API’s), LocalAGI voor autonome agenten, LocalRecall voor semantische zoekopdrachten, P2P-verdeelde inferentiecapaciteiten en beperkte grammatica’s voor gestructureerde uitvoer.

API Maturity: Zeer rijp als volledige OpenAI-dropt-in vervanging met ondersteuning voor alle OpenAI-endpoints plus extra functies. Inclusief volledige streamingondersteuning, native functieaanroepen via OpenAI-compatibele tools API, beeldgeneratie en verwerking, audiorecognitie (Whisper), tekst-naar-spraak, aanpasbare snelheidsbeperking en ingebouwde API-sleutelauthenticatie. LocalAI excelleert bij taken zoals het converteren van HTML-inhoud naar Markdown met behulp van LLM dankzij zijn veelzijdige API-ondersteuning.

Bestandsformaatondersteuning: Meest verscheiden met ondersteuning voor GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ en AWQ-formaten. Meerdere backends inclusief llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama en ExLlama2.

Ondersteuning voor functieaanroepen: LocalAI biedt uitgebreide OpenAI-compatibele functieaanroepondersteuning met zijn uitgebreide AI-stack. De LocalAGI-component biedt specifiek autonome agenten met robuuste functieaanroepcapaciteiten. De implementatie van LocalAI ondersteunt de volledige OpenAI-tools API, waaronder functiegedefinities, parameterschema’s en zowel enkele als parallelle functieaanroepen. De platform werkt over meerdere backends (llama.cpp, vLLM, Transformers) en behoudt compatibiliteit met de OpenAI API-standaard, waardoor migratie eenvoudig is. LocalAI ondersteunt geavanceerde functies zoals beperkte grammatica’s voor betrouwbaardere gestructureerde uitvoer en heeft experimentele ondersteuning voor het Model Context Protocol (MCP). De implementatie van functieaanroepen is rijp en productie-rijp, en werkt vooral goed met functieaanroep-geoptimaliseerde modellen zoals Hermes 2 Pro, Functionary en recente Llama-modellen. De aanpak van LocalAI voor functieaanroepen is een van zijn sterkste functies, biedend flexibiliteit zonder opoffering van compatibiliteit.

Wanneer kiezen: Beste voor gebruikers die multimodale AI-functionaliteit nodig hebben, maximale flexibiliteit in modelkeuze, OpenAI API-compatibiliteit voor bestaande toepassingen, en geavanceerde functies zoals semantische zoekopdrachten en autonome agenten. Werkt efficiënt zelfs zonder toegewezen GPUs.

Jan

Jan neemt een andere aanpak, waarbij gebruikersprivacy en eenvoud prioriteit krijgen boven geavanceerde functies met een 100% offline ontwerp dat geen telemetrie en geen cloudafhankelijkheden bevat.

Belangrijke functies: ChatGPT-achtige bekende conversatieinterface, nette Model Hub met modellen gemarkeerd als “snel”, “gebalanceerd” of “hoogkwaliteit”, conversatiebeheer met import/exportfunctionaliteiten, minimale configuratie met uit de doos functionaliteit, llama.cpp backend, GGUF-formaatondersteuning, automatische hardwaredetectie en uitbreidingsysteem voor communityplugins.

API Maturity: Beta-stadium met OpenAI-compatibele API die basisendpoints blootstelt. Ondersteunt streamingresponsen en embeddings via llama.cpp backend, maar heeft beperkte functieaanroepondersteuning en experimentele visuele API. Niet ontworpen voor meergebruikersscenario’s of snelheidsbeperking.

Bestandsformaatondersteuning: GGUF-modellen compatibel met llama.cpp engine, ondersteunend alle standaard GGUF-quantisatieniveaus met eenvoudige drag-and-drop bestandsbeheer.

Ondersteuning voor functieaanroepen: Jan heeft momenteel beperkte functieaanroepfunctionaliteit in zijn stabiele releases. Als een privacygerichte persoonlijke AI-assistent prioriteert Jan eenvoud boven geavanceerde agentfuncties. Hoewel de onderliggende llama.cpp engine theoretisch functieaanroep patronen ondersteunt, blootstelt Jan’s API-implementatie geen volledige OpenAI-compatibele functieaanroependpunten. Gebruikers die functieaanroepen nodig hebben zouden handmatige prompt-engineering benaderingen moeten implementeren of moeten wachten op toekomstige updates. De ontwikkelingswegkaart wijst op verbeteringen voor functieondersteuning die gepland zijn, maar de huidige focus blijft op het bieden van een betrouwbare, offline-first chatervaring. Voor productietoepassingen die robuuste functieaanroepen vereisen, overweeg dan LocalAI, Ollama of vLLM in plaats van Jan. Jan is het beste aangewezen voor conversatie-AI-gebruiksscenario’s in plaats van complexe autonome agentworkflows die functieorchestratie vereisen.

Wanneer kiezen: Perfect voor gebruikers die privacy en offlinebediening prioriteren, een eenvoudige, geen-configuratie ervaring willen, voorkeur geven aan GUI boven CLI en een lokale ChatGPT-ervaring nodig hebben voor persoonlijk gebruik.

LM Studio

LM Studio heeft zijn reputatie verdiend als de meest toegankelijke tool voor lokale LLM-implementatie, vooral voor gebruikers zonder technische achtergrond.

Belangrijke functies: Gepolijste GUI met prachtige intuïtieve interface, modelbrowser voor gemakkelijke zoek- en downloadfunctionaliteit van Hugging Face, prestatievergelijking met visuele indicatoren van model snelheid en kwaliteit, directe chatinterface voor testen, gebruikersvriendelijke schuifregelaars voor parameteraanpassing, automatische hardwaredetectie en optimalisatie, Vulkan offloading voor geïntegreerde Intel/AMD GPUs, slimme geheugenbeheer, uitstekende Apple Silicon optimalisatie, lokale API-server met OpenAI-compatibele endpoints en modelverdeling om grotere modellen over GPU en RAM te laten draaien.

API Maturity: Zeer rijp en stabiel met OpenAI-compatibele API. Ondersteunt volledige streaming, embeddings API, experimentele functieaanroepen voor compatibele modellen en beperkte multimodale ondersteuning. Gericht op single-user scenario’s zonder ingebouwde snelheidsbeperking of authenticatie.

Bestandsformaatondersteuning: GGUF (llama.cpp compatibel) en Hugging Face Safetensors-formaten. Ingebouwde converter voor sommige modellen en kan gesplitste GGUF-modellen uitvoeren.

Ondersteuning voor functieaanroepen: LM Studio heeft experimentele functieaanroepondersteuning geïmplementeerd in recente versies (v0.2.9+), volgens het OpenAI functieaanroep API-formaat. De functie laat modellen die op functieaanroep zijn getraind (vooral Hermes 2 Pro, Llama 3.1 en Functionary) externe tools aanroepen via de lokale API-server. Echter, functieaanroepen in LM Studio moeten als beta-klasse worden beschouwd – het werkt betrouwbaar voor testen en ontwikkeling maar kan randgevallen tegenkomen in productie. De GUI maakt het eenvoudig om functieschema’s te definiëren en functieaanroepen interactief te testen, wat waardevol is voor het prototyperen van agentworkflows. Modelcompatibiliteit varieert sterk, met sommige modellen betere functieaanroepgedrag tonend dan anderen. LM Studio ondersteunt geen streamingfunctieaanroepen of geavanceerde functies zoals parallelle functieaanroepen. Voor serieus agentontwikkeling, gebruik LM Studio voor lokale testen en prototyperen en implementeer vervolgens naar vLLM of LocalAI voor productiebetrouwbaarheid.

Wanneer kiezen: Ideaal voor beginners die nieuw zijn met lokale LLM-implementatie, gebruikers die voorkeur geven aan grafische interfaces boven command-line tools, die goede prestaties nodig hebben op lage specificatie hardware (vooral met geïntegreerde GPUs), en iedereen die een geperfectioneerde professionele gebruikerservaring wil. Op machines zonder toegewezen GPUs, presteert LM Studio vaak beter dan Ollama dankzij zijn Vulkan offloadingfunctionaliteiten. Veel gebruikers verbeteren hun LM Studio-ervaring met open-source chat UIs voor lokale Ollama-instanties die ook werken met LM Studio’s OpenAI-compatibele API.

vLLM

vLLM is specifiek ontworpen voor hoge prestaties, productie-rijke LLM-inferentie met zijn innovatieve PagedAttention-technologie die de geheugenfragmentatie met 50% of meer vermindert en de doorvoer met 2-4x verhoogt voor gelijktijdige aanvragen.

Belangrijke functies: PagedAttention voor geoptimaliseerd geheugenbeheer, continue batchverwerking voor efficiënte meervoudige aanvraagverwerking, verdeelde inferentie met tensorparallelisme over meerdere GPUs, token-voor-token streamingondersteuning, hoge doorvoeroptimalisatie voor het dienen van veel gebruikers, ondersteuning voor populaire architectuur (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), visuele taalmodellen (LLaVA, Qwen-VL), OpenAI-compatibele API, Kubernetes-ondersteuning voor containerorchestratie en ingebouwde metrieken voor prestatievolg.

API Maturity: Productie-rijp met zeer rijpe OpenAI-compatibele API. Volledige ondersteuning voor streaming, embeddings, tool/functieaanroepen met parallelle aanroepcapaciteit, visuele taalmodelondersteuning, productie-rijpe snelheidsbeperking en tokengebaseerde authenticatie. Optimaliseerd voor hoge doorvoer en batchaanvragen.

Bestandsformaatondersteuning: PyTorch en Safetensors (primair), GPTQ en AWQ-quantisatie, native Hugging Face model hub-ondersteuning. Niet native GGUF-ondersteuning (vereist conversie).

Ondersteuning voor functieaanroepen: vLLM biedt productie-rijpe, volledig uitgeruste functieaanroepen die 100% compatibel zijn met OpenAI’s functieaanroep API. Het implementeert de volledige specificatie inclusief parallelle functieaanroepen (waarbij modellen meerdere tools tegelijk kunnen aanroepen), het tool_choice-parameter voor het beheren van functiekeuze en streamingondersteuning voor functieaanroepen. vLLM’s PagedAttention-mechanisme behoudt hoge doorvoer zelfs tijdens complexe meervoudige functieaanroepsequentieën, waardoor het ideaal is voor autonome agent-systemen die meerdere gebruikers tegelijk dienen. De implementatie werkt uitstekend met functieaanroep-geoptimaliseerde modellen zoals Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large en Hermes 2 Pro. vLLM verwerkt functieaanroepen op API-niveau met automatische JSON-schema validatie voor functieparameters, wat fouten vermindert en betrouwbaarheid verbetert. Voor productiedeployments die enterprise-gegradeerde functieorchestratie vereisen, is vLLM de goudstandaard, biedend zowel de hoogste prestaties als de meest volledige functieverzameling onder lokale LLM-hostingoplossingen.

Wanneer kiezen: Beste voor productie-rijke prestaties en betrouwbaarheid, hoge gelijktijdige aanvraagverwerking, meervoudige GPU-implementatiecapaciteiten en enterprise-schaal LLM-dienstverlening. Wanneer NVIDIA GPU-specs worden vergeleken voor AI-gebruiksgeschiktheid, voorkeert vLLM’s vereisten moderne GPUs (A100, H100, RTX 4090) met hoge VRAM-capaciteit voor optimale prestaties. vLLM excelleert ook bij gestructureerde uitvoer van LLMs met zijn native functieaanroepondersteuning.

Docker Model Runner

Docker Model Runner is Docks relatief nieuwe invulling in lokale LLM-implementatie, die Docks containerisatiekracht gebruikt met native integratie, Docker Compose-ondersteuning voor eenvoudige meervoudige containerimplementaties, vereenvoudigde volumemanagement voor modelopslag en caching, en container-native serviceontdekking.

Belangrijke functies: Vooraf geconfigureerde containers met gereed te gebruikende modelafbeeldingen, fijnmazige CPU en GPU-hulpbronallokatie, verminderde configuratiecomplexiteit en GUI-beheer via Docker Desktop.

API Maturity: Alpha/Beta-stadium met evoluerende APIs. Container-native interfaces met onderliggende engine bepalend voor specifieke functionaliteiten (meestal op basis van GGUF/Ollama).

Bestandsformaatondersteuning: Containerverpakte modellen met formaat afhankelijk van onderliggende engine (meestal GGUF). Standaardisatie nog in ontwikkeling.

Ondersteuning voor functieaanroepen: De functieaanroepfunctionaliteiten van Docker Model Runner zijn geërfd van de onderliggende inferentie-engine (meestal Ollama). Een recente praktische evaluatie door Docker toonde aanzienlijke uitdagingen met lokale modelfunctieaanroepen, waaronder te vroeg aanroepen (modellen roepen tools onnodig aan), onjuiste functiekeuze en moeilijkheden met het juist afhandelen van functieantwoorden. Hoewel Docker Model Runner functieaanroepen ondersteunt via zijn OpenAI-compatibele API wanneer geschikte modellen worden gebruikt, varieert de betrouwbaarheid sterk afhankelijk van het specifieke model en configuratie. De containerisatie-laag voegt geen functieaanroepfunctionaliteiten toe – het biedt slechts een gestandaardiseerde implementatieverpakking. Voor productieagent-systemen die robuuste functieaanroepen vereisen, is het effectiever om vLLM of LocalAI direct in containers te verpakken in plaats van Model Runner te gebruiken. De sterkte van Docker Model Runner ligt in implementatievereniging en hulpbronbeheer, niet in verhoogde AI-functionaliteiten. De functieaanroepervaring zal alleen zo goed zijn als de onderliggende model- en engine-ondersteuning.

Wanneer kiezen: Ideaal voor gebruikers die Docks intensief gebruiken in workflows, eenvoudige containerorchestratie nodig hebben, waarde hechten aan Docks ecosystem en tooling, en vereenvoudigde implementatiepijplijnen willen. Voor een gedetailleerde analyse van de verschillen, zie Docker Model Runner vs Ollama vergelijking die verklaart wanneer elk oplossing voor jouw specifieke gebruiksscenario gekozen moet worden.

Lemonade

Lemonade vertegenwoordigt een nieuwe aanpak voor lokale LLM-hosting, specifiek geoptimaliseerd voor AMD-hardware met NPU (Neural Processing Unit) acceleratie die AMD Ryzen AI-mogelijkheden gebruikt.

Belangrijke functies: NPU-acceleratie voor efficiënte inferentie op Ryzen AI-processors, hybride uitvoering met NPU, iGPU en CPU voor optimale prestaties, eerste klasse Model Context Protocol (MCP)-integratie voor functieaanroepen, OpenAI-compatibele standaard API, lichtgewicht ontwerp met minimale hulpbronoverhead, autonome agentondersteuning met functieaanroepcapaciteiten, meerdere interfaces inclusief web UI, CLI en SDK, en hardware-specifieke optimalisaties voor AMD Ryzen AI (7040/8040 series of nieuwere).

API Maturity: Ontwikkeling maar snel verbeterend met OpenAI-compatibele endpoints en cutting-edge MCP-based functieaanroepondersteuning. Taal-onafhankelijke interface vereenvoudigt integratie over programmeertalen.

Bestandsformaatondersteuning: GGUF (primair) en ONNX met NPU-geoptimaliseerde formaten. Ondersteunt veelvoorkomende quantisatieniveaus (Q4, Q5, Q8).

Ondersteuning voor functieaanroepen: Lemonade biedt cutting-edge functieaanroepen via zijn eerste klasse Model Context Protocol (MCP)-ondersteuning, wat een aanzienlijke evolutie is van traditionele OpenAI-stijl functieaanroepen. MCP is een open standaard ontworpen door Anthropic voor meer natuurlijke en contextbewuste toolintegratie, waardoor LLMs betere bewustzijn kunnen behouden van beschikbare tools en hun doelen tijdens conversaties. Lemonades MCP-implementatie stelt interacties met diverse tools mogelijk, inclusief webzoekopdrachten, bestandssysteemoperaties, geheugensystemen en aangepaste integraties – allemaal met AMD NPU-acceleratie voor efficiëntie. De MCP-aanpak biedt voordelen ten opzichte van traditionele functieaanroepen: betere toolontdekbaarheid, verbeterde contextbeheer over meervoudige conversaties en standaardiseerde tooldefinities die werken over verschillende modellen. Hoewel MCP nog in ontwikkeling is (aangenomen door Claude, nu verspreid naar lokale implementaties), positioneert Lemonades vroege implementatie het als leider voor de volgende generatie agent-systemen. Ideaal voor AMD Ryzen AI-hardware waar NPU-offloading 2-3x efficiëntieverwerving biedt voor tool-geheve agent-workflows.

Wanneer kiezen: Perfect voor gebruikers met AMD Ryzen AI-hardware, die autonome agenten bouwen, iedereen die efficiënte NPU-acceleratie nodig heeft en ontwikkelaars die cutting-edge MCP-ondersteuning willen. Kan 2-3x betere tokens/watt bereiken vergeleken met CPU-only inferentie op AMD Ryzen AI-systemen.

Msty

Msty richt zich op naadloos beheer van meerdere LLM-aanbieders en modellen met een geïntegreerde interface voor meerdere backends die werken met Ollama, OpenAI, Anthropic en anderen.

Belangrijke functies: Provider-onafhankelijke architectuur, snelle modelswitching, geavanceerde conversatiebeheer met takken en splitsen, ingebouwde promptbibliotheek, mogelijkheid om lokale en cloudmodellen in één interface te mengen, vergelijken van reacties van meerdere modellen naast elkaar en cross-platform-ondersteuning voor Windows, macOS en Linux.

API Maturity: Stabiel voor het verbinden met bestaande installaties. Geen afzonderlijke server vereist aangezien het de functionaliteit van andere tools uitbreidt zoals Ollama en LocalAI.

Bestandsformaatondersteuning: Afhankelijk van verbonden backends (meestal GGUF via Ollama/LocalAI).

Ondersteuning voor functieaanroepen: Msty’s functieaanroepfunctionaliteiten zijn geërfd van zijn verbonden backends. Bij het verbinden met Ollama, ondervind je zijn beperkingen (geen native functieaanroep). Bij het gebruik van LocalAI of OpenAI backends, krijg je hun volledige functieaanroepfunctionaliteiten. Msty zelf voegt geen functieaanroepfunctionaliteit toe maar fungeert als een geïntegreerde interface voor meerdere aanbieders. Dit kan eigenlijk een voordeel zijn – je kunt dezelfde agentworkflow testen tegen verschillende backends (lokale Ollama vs LocalAI vs cloud OpenAI) om prestaties en betrouwbaarheid te vergelijken. Msty’s conversatiebeheerfunctionaliteiten zijn vooral nuttig bij het debuggen van complexe functieaanroepsequentieën, aangezien je conversaties kunt splitsen op beslissingspunten en kunt vergelijken hoe verschillende modellen dezelfde functieaanroepen afhandelen. Voor ontwikkelaars die meervoudige modelagent-systemen bouwen, biedt Msty een handige manier om te beoordelen welke backend de beste functieaanroepfunctionaliteit biedt voor specifieke gebruiksscenario’s.

Wanneer kiezen: Ideaal voor powergebruikers die meerdere modellen beheren, die modeluitvoer vergelijken, gebruikers met complexe conversie-workflows en hybrid lokale/cloud setup. Niet een afzonderlijke server maar een geavanceerde frontend voor bestaande LLM-implementaties.

Backyard AI

Backyard AI specialiseert zich in karaktergebaseerde conversaties en rolspelscenario’s met gedetailleerde karaktercreatie, persoonlijkheiddefinitie, meervoudige karakterwisseling, lange-termijn conversatiegeheugen en lokale-first privacygerichte verwerking.

Belangrijke functies: Karaktercreatie met gedetailleerde AI-persoonlijkheidprofielen, meervoudige karakterpersonas, geheugensysteem voor lange-termijn conversaties, gebruikersvriendelijke interface toegankelijk voor niet-technische gebruikers, gebouwd op llama.cpp met GGUF-modelondersteuning en cross-platform beschikbaarheid (Windows, macOS, Linux).

API Maturity: Stabiel voor GUI-gebruik maar beperkte API-toegang. Gericht op de grafische gebruikerservaring in plaats van programmeerintegratie.

Bestandsformaatondersteuning: GGUF-modellen met ondersteuning voor meeste populaire chatmodellen.

Ondersteuning voor functieaanroepen: Backyard AI biedt geen functieaanroep of functieaanroepfunctionaliteit. Het is speciaal ontworpen voor karaktergebaseerde conversaties en rolspelscenario’s waarbij toolintegratie niet relevant is. De toepassing richt zich op het behouden van karakterconsistentie, het beheren van lange-termijngeheugen en het creëren van immersieve conversatieervaringen in plaats van functies uit te voeren of interactie met externe systemen. Voor gebruikers die karaktergebaseerde AI-interacties zoeken, is het gebrek aan functieaanroep geen beperking – het laat het systeem volledig optimaliseren voor natuurlijke dialoog. Als je AI-karakters nodig hebt die ook tools kunnen gebruiken (zoals een rolspelassistent die het echte weer kan controleren of informatie kan zoeken), dan zou je een andere platform zoals LocalAI moeten gebruiken of een aangepaste oplossing moeten bouwen die karakterkaarten combineert met tool-calling modellen.

Wanneer kiezen: Beste voor creatief schrijven en rolspel, karaktergebaseerde toepassingen, gebruikers die aangepaste AI-persona’s willen en gaming en entertainment-gebruiksscenario’s. Niet ontworpen voor algemene doeleinden of API-integratie.

Sanctum

Sanctum AI legt de nadruk op privacy met offline-first mobiele en desktoptoepassingen met echte offline werking zonder internetverbinding, eind- tot-eind-encryptie voor conversiesynchronisatie, verwerking op het apparaat met alle inferentie lokaal, en versleutelde synchronisatie over platforms.

Belangrijke functies: Mobiele ondersteuning voor iOS en Android (zeldzaam in de LLM-ruimte), agressieve modeloptimalisatie voor mobiele apparaten, optionele versleutelde cloudsynchronisatie, ondersteuning voor familiedeeldeling, geoptimaliseerde kleinere modellen (1B-7B parameters), aangepaste kwantisatie voor mobiele apparaten, en vooraf ingepakte modelbundles.

API-rijpheid: Stabiel voor bedoeld mobiele gebruik, maar beperkte API-toegang. Ontworpen voor eindgebruikersapplicaties in plaats van ontwikkelaarsintegratie.

Bestandsformaatondersteuning: Geoptimaliseerde kleinere modelformaten met aangepaste kwantisatie voor mobiele platforms.

Ondersteuning voor toolcalling: Sanctum ondersteunt geen toolcalling of functie-aanroepen in zijn huidige implementatie. Als een mobiel-first toepassing gericht op privacy en offline werking, prioriteert Sanctum eenvoud en hulpbronrendement boven geavanceerde functies zoals agentworkflows. De kleinere modellen (1B-7B parameters) die het draait, zijn over het algemeen niet geschikt voor betrouwbare toolcalling, zelfs als de infrastructuur dat zou ondersteunen. De waardepropositie van Sanctum is het bieden van privé, op-apparaat AI-chat voor dagelijks gebruik—e-mails lezen, berichten schrijven, vragen beantwoorden—i.p.v. complexe autonome taken. Voor mobiele gebruikers die toolcallingfunctionaliteiten nodig hebben, maken de architecturale beperkingen van mobiele hardware dit een onrealistische verwachting. Cloudoplossingen of desktoptoepassingen met grotere modellen blijven nodig voor agentworkflows die toolintegratie vereisen.

Wanneer kiezen: Ideaal voor mobiele LLM-toegang, privacybewuste gebruikers, meervoudige apparaatscenario’s en AI-ondersteuning op de road. Beperkt tot kleinere modellen vanwege hardwarebeperkingen op mobiele apparaten en minder geschikt voor complexe taken die grotere modellen vereisen.

RecurseChat

RecurseChat is een chatinterface op basis van de terminal voor ontwikkelaars die in de command line leven, met toetsenbordgestuurde interactie en Vi/Emacs-sleutelbindingen.

Belangrijke functies: Native terminalwerking, ondersteuning voor meerdere backends (Ollama, OpenAI, Anthropic), syntaxhighlighting voor codeblokken, sessiebeheer om conversaties op te slaan en te herstellen, scriptbare CLI-opdrachten voor automatisering, geschreven in Rust voor snelle en efficiënte werking, minimale afhankelijkheden, werkt via SSH en is tmux/screen-vriendelijk.

API-rijpheid: Stabiel, gebruikmakend van bestaande backend-API’s (Ollama, OpenAI, enz.) in plaats van een eigen server te bieden.

Bestandsformaatondersteuning: Afhankelijk van de backend die wordt gebruikt (meestal GGUF via Ollama).

Ondersteuning voor toolcalling: De toolcallingondersteuning van RecurseChat hangt af van welke backend je aansluit. Bij Ollama-backends erf je de beperkingen van Ollama. Bij OpenAI- of Anthropic-backends krijg je hun volledige functie-aanroepfunctionaliteiten. RecurseChat zelf implementeert geen toolcalling, maar biedt een terminalinterface die het handig maakt om agentworkflows te debuggen en te testen. De syntaxhighlighting voor JSON maakt het gemakkelijk om functieaanroepparameters en reacties te inspecteren. Voor ontwikkelaars die command-line agent-systemen bouwen of toolcalling testen in externe omgevingen via SSH, biedt RecurseChat een lichte interface zonder de overhead van een GUI. Zijn scriptbare aard maakt het ook mogelijk om agenttestscenario’s te automatiseren via shellscripts, wat het nuttig maakt voor CI/CD-pijplijnen die toolcallinggedrag moeten valideren over verschillende modellen en backends.

Wanneer kiezen: Ideaal voor ontwikkelaars die terminalinterfaces voorkeuren, externe servertoegang via SSH, behoeften aan scripten en automatisering, en integratie met terminalworkflows. Niet een zelfstandige server, maar een geavanceerde terminalclient.

node-llama-cpp

node-llama-cpp brengt llama.cpp naar het Node.js-ecosysteem met native Node.js bindings die directe llama.cpp-integratie bieden en volledige TypeScript-ondersteuning met complete type definities.

Belangrijke functies: Token-voor-token streaminggeneratie, tekstembeddingsgeneratie, programmaatse modelbeheer om modellen te downloaden en te beheren, ingebouwde chattemplatebehandeling, native bindings die bijna native llama.cpp-prestaties bieden in de Node.js-omgeving, ontworpen voor het bouwen van Node.js/JavaScript-applicaties met LLM’s, Electron-apps met lokale AI, backenddiensten en serverloze functies met ingepakte modellen.

API-rijpheid: Stabiel en rijp met uitgebreide TypeScript-definities en goed gedocumenteerde API voor JavaScript-ontwikkelaars.

Bestandsformaatondersteuning: GGUF-formaat via llama.cpp met ondersteuning voor alle standaardkwantisatieniveaus.

Ondersteuning voor toolcalling: node-llama-cpp vereist handmatige implementatie van toolcalling via promptengineering en uitvoeranalyse. In tegenstelling met API-oplossingen met native functie-aanroepen, moet je de hele toolcallingworkflow in je JavaScriptcode zelf aanpakken: definiëren van toolschemas, injecteren in prompts, analyseren van modelreacties op functieaanroepen, uitvoeren van de tools en terugvoeren van resultaten naar het model. Hoewel dit je volledige controle en flexibiliteit geeft, is het aanzienlijk meer werk dan het gebruik van vLLM of de ingebouwde ondersteuning van LocalAI. node-llama-cpp is het beste voor ontwikkelaars die aangepaste agentlogica in JavaScript willen bouwen en fijngevoelige controle over de toolcallingproces nodig hebben. De TypeScript-ondersteuning maakt het gemakkelijker om typesafe toolinterfaces te definiëren. Overweeg het te gebruiken met bibliotheken zoals LangChain.js om de toolcallingboilerplate te abstracteren, terwijl de voordelen van lokale inferentie behouden blijven.

Wanneer kiezen: Perfect voor JavaScript/TypeScript-ontwikkelaars, Electron-desktopapplicaties, Node.js-backenddiensten en snelle prototypeontwikkeling. Biedt programmaatse controle in plaats van een zelfstandige server.

Conclusie

Het kiezen van het juiste lokale LLM-implementatietool hangt af van je specifieke vereisten:

Primair aanbevolen:

  • Beginners: Start met LM Studio voor uitstekende UI en gebruiksgemak, of Jan voor privacy-first eenvoud
  • Ontwikkelaars: Kies Ollama voor API-integratie en flexibiliteit, of node-llama-cpp voor JavaScript/Node.js-projecten
  • Privacybewuste gebruikers: Gebruik Jan of Sanctum voor offline ervaring met optionele mobiele ondersteuning
  • Multimodale behoeften: Kies LocalAI voor uitgebreide AI-functionaliteiten buiten tekst
  • Productieimplementaties: Implementeer vLLM voor hoge prestaties met enterprisefunctionaliteiten
  • Containerworkflows: Overweeg Docker Model Runner voor ecosystemintegratie
  • AMD Ryzen AI hardware: Lemonade maakt gebruik van NPU/iGPU voor uitstekende prestaties
  • Powergebruikers: Msty voor het beheren van meerdere modellen en providers
  • Creatief schrijven: Backyard AI voor karaktergebaseerde conversaties
  • Terminalenthusiast: RecurseChat voor command-line workflows
  • Autonome agents: vLLM of Lemonade voor robuuste functie-aanroepen en MCP-ondersteuning

Belangrijke beslissingsfactoren: API-rijpheid (vLLM, Ollama en LM Studio bieden de meest stabiele APIs), toolcalling (vLLM en Lemonade bieden de beste functie-aanroepfunctionaliteiten), bestandsformaatondersteuning (LocalAI ondersteunt de breedste bereik), hardwareoptimalisatie (LM Studio excelleert op geïntegreerde GPUs, Lemonade op AMD NPUs), en modelverscheidenheid (Ollama en LocalAI bieden de breedste modelkeuze).

Het lokale LLM-ecosysteem blijft snel rijpen met 2025 grote voortgangen in API-standaardisatie (OpenAI-compatibiliteit over alle belangrijke tools), toolcalling (MCP-protocooladoptie die autonome agents mogelijk maakt), formaatflexibiliteit (betere conversietools en kwantisatiemethoden), hardwareondersteuning (NPU-acceleratie, verbeterde gebruik van geïntegreerde GPUs) en gespecialiseerde toepassingen (mobiel, terminal, karaktergebaseerde interfaces).

Of je nu bezorgd bent over dataprivacy, wil verminderen van API-kosten, offlinefunctionaliteiten nodig hebt of productiegrade prestaties vereist, is lokale LLM-implementatie ooit zo toegankelijk en krachtig geweest. De tools die in deze gids worden bekeken vertegenwoordigen de cutting edge van lokale AI-implementatie, elk oplossend specifieke problemen voor verschillende gebruikersgroepen.

Externe Referenties