Lokaal LLM-hosten: Volledige gids voor 2026 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio & Meer

Meester lokale LLM-implementatie met 12+ tools vergeleken

Inhoud

Lokaal implementeren van LLMs is steeds populairder geworden, aangezien ontwikkelaars en organisaties verbeterde privacy, verminderde 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 compromissen.

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

Voorheen leek het idee om geavanceerde taalmodellen op lokale hardware uit te voeren onpraktisch, toen cloudgebaseerde AI-diensten de markt domineerden. Vandaag zijn vooruitgang in modelquantisatie, 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 data-beveiliging, voorspelbare kosten zonder per-token API-afrekening, lage latentie-antwoorden, volledige controle over aanpassingen, offline mogelijkheden en naleving van regelgevende vereisten voor gevoelige data.

TL;DR

Tool Beste voor API Maturity Tool Calling GUI Bestandsformaten GPU Ondersteuning Open Source
Ollama Ontwikkelaars, API-integratie ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabiel ❌ Beperkt 3e 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 Gedeeltelijk
Lemonade AMD NPU hardware ⭐⭐⭐ Ontwikkeling ✅ Volledig (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Ja
Msty Meervoudig 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 ❌ Bibliothek GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ja

Snel overzicht:

  • Beginners: LM Studio of Jan
  • Ontwikkelaars: Ollama of node-llama-cpp
  • Productie: vLLM
  • Multimodale: LocalAI
  • AMD Ryzen AI PC’s: 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 de command-line interface en efficiëntie waarderen. Gemaakt op basis van llama.cpp, biedt het uitstekende token-per-seconde doorvoer met slimme geheugenbeheer en efficiënte GPU-versnelling voor NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) en AMD (ROCm) GPUs.

Belangrijke kenmerken: Eenvoudig modelbeheer met commando’s zoals ollama run llama3.2, OpenAI-compatibele API voor directe vervanging van cloudservices, uitgebreide modelbibliotheek die Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen en anderen ondersteunt, mogelijkheid tot gestructureerde uitvoer en aangepaste modelcreatie via Modelfiles.

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

Bestandsformaatondersteuning: Voornamelijk GGUF-formaat met alle quantisatieniveaus (Q2_K tot Q8_0). Automatische conversie van Hugging Face-modellen beschikbaar via Modelfilecreatie. Voor efficiënt opslagbeheer, moet je mogelijk Ollama-modellen verplaatsen naar een ander station of map.

Tool Calling Ondersteuning: Ollama heeft officieel tool calling-functionaliteit toegevoegd, waarmee modellen kunnen interageren met externe functies en API’s. De implementatie volgt een gestructureerde aanpak waarbij modellen beslissen wanneer tools moeten worden aangeroepen en hoe de geretourneerde data moet worden gebruikt. Tool calling is beschikbaar via Ollama’s API en werkt met modellen die specifiek zijn getraind voor functieaanroepen zoals Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 en Qwen2.5. Echter, zoals van 2024, ondersteunt Ollama’s API nog steeds geen streaming tool calls of het tool_choice-parameter, die beschikbaar zijn in OpenAI’s API. Dit betekent dat je geen specifieke tool kunt dwingen om aangeroepen te worden of tool call-antwoorden kunt ontvangen in streamingmodus. Ondanks deze beperkingen is Ollama’s tool calling productie-rijp voor veel gebruiksscenario’s en integreert goed met frameworks zoals Spring AI en LangChain. Het kenmerk vertegenwoordigt een significante verbetering ten opzichte van de vorige prompt engineering aanpak.

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

LocalAI

LocalAI positioneert zich als een uitgebreid AI-stack, die niet alleen tekstgeneratie ondersteunt, maar ook multimodale AI-toepassingen, waaronder tekst, afbeelding en audiogeneratie.

Belangrijke kenmerken: Uitgebreide AI-stack met LocalAI Core (tekst, afbeelding, audio, visie API’s), LocalAGI voor autonome agents, LocalRecall voor semantische zoekopdrachten, P2P-distributieve inferentiecapaciteiten en beperkte grammatica’s voor gestructureerde uitvoer.

API Maturity: Zeer rijp als volledige OpenAI drop-in vervanging met ondersteuning voor alle OpenAI-eindpunten plus extra functies. Bevat volledige streamingondersteuning, native functieaanroep via OpenAI-compatibele tools API, afbeeldingsgeneratie en -verwerking, audiorecognition (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.

Tool Calling Ondersteuning: LocalAI biedt uitgebreide OpenAI-compatibele functieaanroepondersteuning met zijn uitgebreide AI-stack. De LocalAGI-component versterkt specifiek autonome agents met robuuste tool callingcapaciteiten. LocalAI’s implementatie ondersteunt de volledige OpenAI tools API, inclusief functie definities, parameterschema’s en zowel enkele als parallelle functieaanroepen. De platform werkt over meerdere backends (llama.cpp, vLLM, Transformers) en behoudt compatibiliteit met OpenAI’s 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 tool callingimplementatie is rijp en productie-rijp, en werkt vooral goed met functieaanroep-geoptimaliseerde modellen zoals Hermes 2 Pro, Functionary en recente Llama-modellen. LocalAI’s aanpak van tool calling is een van zijn sterkste kenmerken, biedend flexibiliteit zonder compatibiliteit te verliezen.

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

Jan

Jan gebruikt een andere aanpak, met prioriteit op gebruikersprivacy en eenvoud in plaats van geavanceerde functies, met een 100% offline ontwerp dat geen telemetrie of cloudafhankelijkheden bevat.

Belangrijke kenmerken: ChatGPT-achtige bekende conversatieinterface, nette Model Hub met modellen gelabeld als “snel”, “gebalanceerd” of “hoogwaardig”, conversatiebeheer met import/export-mogelijkheden, minimale configuratie met uit de doos functionaliteit, llama.cpp backend, GGUF-formaatondersteuning, automatische hardwaredetectie en extensiesysteem voor communityplugins.

API Maturity: Betafase met OpenAI-compatibele API die basis-eindpunten blootstelt. Ondersteunt streamingreacties en embeddings via llama.cpp backend, maar heeft beperkte tool callingondersteuning 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.

Tool Calling Ondersteuning: Jan heeft momenteel beperkte tool callingcapaciteiten in zijn stabiele releases. Als een privacygerichte persoonlijke AI-assistent, prioriteert Jan eenvoud boven geavanceerde agentfuncties. Hoewel de onderliggende llama.cpp-engine theoretisch tool callingpatronen ondersteunt, blootst Jan’s API-implementatie geen volledige OpenAI-compatibele functieaanroep-eindpunten. Gebruikers die tool calling nodig hebben, zullen handmatige prompt engineeringbenaderingen moeten implementeren of moeten wachten op toekomstige updates. De ontwikkelingsroute suggereert dat verbeteringen in toolondersteuning gepland zijn, maar de huidige focus blijft op het bieden van een betrouwbare, offline-gerichte chatervaring. Voor productietoepassingen die robuuste functieaanroepen vereisen, overweeg dan LocalAI, Ollama of vLLM in plaats van Jan. Jan is het beste geschikt voor conversatie-AI-gebruiksscenario’s in plaats van complexe autonome agentwerkwijzen die toolorchestratie 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-alternatief 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 kenmerken: Geslepen GUI met prachtige intuïtieve interface, modelbrowser voor gemakkelijke zoek- en downloaden vanaf Hugging Face, prestatiecomparatie met visuele indicatoren van model snelheid en kwaliteit, directe chatinterface voor testen, gebruikersvriendelijke parameterinstelrollen, automatische hardwaredetectie en optimalisatie, Vulkan offloading voor geïntegreerde Intel/AMD GPUs, slimme geheugenbeheer, uitstekende Apple Silicon optimalisatie, lokale API-server met OpenAI-compatibele eindpunten en modelverdeling om grotere modellen over GPU en RAM te laten lopen.

API Maturity: Zeer rijp en stabiel met OpenAI-compatibele API. Ondersteunt volledige streaming, embeddings API, experimentele functieaanroep voor compatibele modellen en beperkte multimodale ondersteuning. Gericht op enkelgebruikersscenario’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.

Tool Calling Ondersteuning: LM Studio heeft experimentele tool callingondersteuning geïmplementeerd in recente versies (v0.2.9+), volgens het OpenAI functieaanroep API-formaat. Het kenmerk stelt modellen die getraind zijn op functieaanroep (vooral Hermes 2 Pro, Llama 3.1 en Functionary) in staat om externe tools via de lokale API-server aan te roepen. Echter, tool calling in LM Studio moet 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 tool calls interactief te testen, wat waardevol is voor het prototyperen van agentwerkwijzen. Modelcompatibiliteit varieert aanzienlijk, met sommige modellen die betere tool callinggedrag tonen dan anderen. LM Studio ondersteunt geen streaming tool calls of geavanceerde functies zoals parallelle functieaanroep. Voor serieus agentontwikkeling, gebruik LM Studio voor lokale testen en prototyperen en implementeer vervolgens in vLLM of LocalAI voor productiebetrouwbaarheid.

Wanneer kiezen: Ideaal voor beginners die nieuw zijn in 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 polijste professionele gebruikerservaring wil. Op machines zonder dedieke GPUs, presteert LM Studio vaak beter dan Ollama vanwege de Vulkan offloadingcapaciteiten. Veel gebruikers verbeteren hun LM Studio-ervaring met open-source chat UI’s voor lokale Ollama-instanties die ook met LM Studio’s OpenAI-compatibele API werken.

vLLM

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

Belangrijke kenmerken: PagedAttention voor optimalisatie van geheugenbeheer, continue batchverwerking voor efficiënte meervoudige aanvraagverwerking, gedistribueerde 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/functieaanroep 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 modelhub-ondersteuning. Niet natief GGUF-ondersteuning (vereist conversie).

Tool Calling Ondersteuning: vLLM biedt productie-rijpe, volledig uitgeruste tool calling die 100% compatibel is met OpenAI’s functieaanroep API. Het implementeert het volledige specificatie-including parallelle functieaanroep (waarbij modellen meerdere tools tegelijk kunnen aanroepen), het tool_choice-parameter voor het beheren van toolselectie en streamingondersteuning voor tool calls. vLLM’s PagedAttention-mechanisme behoudt hoge doorvoer zelfs tijdens complexe meervoudige tool callingreeksen, waardoor het ideaal is voor autonome agentstelsels die gelijktijdig meerdere gebruikers 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 tool calling op API-niveau met automatische JSON schemavalidatie voor functieparameters, wat fouten vermindert en betrouwbaarheid verhoogt. Voor productieimplementaties die enterprise-gegrade tool orchestratie 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-gegrade LLM-diensverlening. Wanneer NVIDIA GPU-specs vergelijken voor AI-schikbaarheid, 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 tool callingondersteuning.

Docker Model Runner

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

Belangrijke kenmerken: Vooraf geconfigureerde containers met gereed te gebruik modelafbeeldingen, fijne granulaire CPU- en GPU-resourceallocatie, verminderde configuratiecomplexiteit en GUI-beheer via Docker Desktop.

API Maturity: Alpha/Beta fase met evoluerende APIs. Container-native interfaces met onderliggende engine bepalend specifieke capaciteiten (meestal gebaseerd op GGUF/Ollama).

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

Tool Calling Ondersteuning: Docker Model Runner’s tool callingcapaciteiten zijn geërfd van zijn onderliggende inferentie-engine (meestal Ollama). Een recente praktische evaluatie door Docker toonde aanzienlijke uitdagingen met lokale modeltool calling, waaronder onnodige aanroepen (modellen roepen tools onnodig aan), verkeerde toolselectie en moeilijkheden bij het correct verwerken van toolreacties. Hoewel Docker Model Runner tool calling 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 tool callingfuncties toe – het biedt slechts een gestandaardiseerde implementatieverpakking. Voor productieagentstelsels die robuuste tool calling vereisen, is het effectiever om vLLM of LocalAI direct te containeriseren in plaats van Model Runner te gebruiken. De sterkte van Docker Model Runner ligt in implementatievereenvoudiging en resourcebeheer, niet in versterkte AI-capaciteiten. De tool callingervaring zal alleen zo goed zijn als de onderliggende model- en engineondersteuning.

Wanneer kiezen: Ideaal voor gebruikers die Docker intensief gebruiken in workflows, eenvoudige containerorchestratie nodig hebben, de Docker-ecosysteem en -hulpmiddelen waarderen en vereenvoudigde implementatiepijplijnen willen. Voor een gedetailleerde analyse van de verschillen, zie Docker Model Runner vs Ollama vergelijking die verklaart wanneer je elke oplossing voor je specifieke gebruiksscenario moet kiezen.

Lemonade

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

Belangrijke kenmerken: NPU-versnelling voor efficiënte inferentie op Ryzen AI-processoren, hybride uitvoering die NPU, iGPU en CPU combineert voor optimale prestaties, eerste klas Model Context Protocol (MCP) integratie voor tool calling, OpenAI-compatibele standaard API, lichtgewicht ontwerp met minimale resourceoverhead, autonomie agentondersteuning met tooltoegangsmogelijkheden, 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 eindpunten en cutting-edge MCP-based tool callingondersteuning. Taal-agnostische interface vereenvoudigt integratie over programmeertalen.

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

Tool Calling Ondersteuning: Lemonade biedt cutting-edge tool calling via zijn eerste klas Model Context Protocol (MCP) ondersteuning, wat een significante evolutie vertegenwoordigt buiten de traditionele OpenAI-stijl functieaanroep. MCP is een open standaard ontworpen door Anthropic voor meer natuurlijke en contextbewuste toolintegratie, waarmee LLMs betere bewustzijn kunnen behouden van beschikbare tools en hun doelen tijdens conversaties. Lemonades MCP-implementatie stelt interacties met diverse tools mogelijk, inclusief webzoekopdrachten, bestandssysteembewerkingen, geheugensystemen en aangepaste integraties – allemaal met AMD NPU-versnelling voor efficiëntie. De MCP-aanpak biedt voordelen ten opzichte van traditionele functieaanroep: betere toolontdekbaarheid, verbeterde contextbeheer over meervoudige conversaties en gestandaardiseerde tooldefinities die werken over verschillende modellen. Hoewel MCP nog in ontwikkeling is (geadopteerd door Claude, verspreid naar lokale implementaties), positioneert Lemonades vroege implementatie het als leider voor volgende generatie agentstelsels. Ideaal geschikt voor AMD Ryzen AI-hardware waarbij NPU-afhandeling 2-3x efficiëntieverbeteringen biedt voor tool-zware agentwerkwijzen.

Wanneer kiezen: Perfect voor gebruikers met AMD Ryzen AI-hardware, die autonome agents bouwen, iedereen die efficiënte NPU-versnelling 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 naadloze beheer van meerdere LLM-uitgevers en modellen met een geïntegreerde interface voor meerdere backends die werken met Ollama, OpenAI, Anthropic en anderen.

Belangrijke kenmerken: Provider-agnostische architectuur, snelle modelswitching, geavanceerd conversatiebeheer met takken en splitsen, ingebouwde promptbibliotheek, mogelijkheid om lokale en cloudmodellen in één interface te mixen, vergelijken van antwoorden 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, omdat het de functionaliteit van andere tools uitbreidt zoals Ollama en LocalAI.

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

Tool Calling Ondersteuning: Msty’s tool callingcapaciteiten zijn geërfd van zijn verbonden backends. Bij het verbinden met Ollama, ondervind je zijn beperkingen (geen native tool calling). Bij het gebruik van LocalAI- of OpenAI-backends, krijg je hun volledige tool callingfunctionaliteiten. Msty zelf voegt geen tool callingfunctionaliteit toe, maar fungeert als een geïntegreerde interface voor meerdere providers. Dit kan eigenlijk een voordeel zijn – je kunt dezelfde agentwerkwijze testen tegen verschillende backends (lokale Ollama vs LocalAI vs cloud OpenAI) om prestaties en betrouwbaarheid te vergelijken. Msty’s conversatiebeheerkenmerken zijn vooral nuttig voor het debuggen van complexe tool callingreeksen, omdat je conversaties kunt splitsen bij beslissingspunten en vergelijken hoe verschillende modellen dezelfde toolaanroepen verwerken. Voor ontwikkelaars die meervoudige modelagentstelsels bouwen, biedt Msty een handige manier om te beoordelen welke backend de beste tool callingprestaties biedt voor specifieke gebruiksscenario’s.

Wanneer kiezen: Ideaal voor powergebruikers die meerdere modellen beheren, die modeluitvoer vergelijken, gebruikers met complexe conversiewerkwijzen en hybride lokale/cloud-instellingen. 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, langdurige conversiegeheugen en lokaal-first privacygerichte verwerking.

Belangrijke kenmerken: Karaktercreatie met gedetailleerde AI-persoonlijkheidsprofielen, meervoudige karakterpersonas, geheugensysteem voor langdurige 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 programmeringsintegratie.

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

Tool Calling Ondersteuning: Backyard AI biedt geen tool calling 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 langdurige geheugen en het creëren van immersieve conversieervaringen in plaats van functies uit te voeren of te interageren met externe systemen. Voor gebruikers die karaktergebaseerde AI-interacties willen, is de afwezigheid van tool calling geen beperking – het stelt het systeem in staat om volledig te optimaliseren voor natuurlijke dialoog. Als je AI-karakters nodig hebt die ook tools kunnen gebruiken (zoals een rolspelassistent die echte weer kan controleren of informatie kan zoeken), dan zul je een andere platform zoals LocalAI moeten gebruiken of een aangepast oplossing moeten bouwen die karakterkaarten combineert met tool-callingcapabele modellen.

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

Sanctum

Sanctum AI benadrukt privacy met offline-first mobiele en desktoptoepassingen met echte offlinebediening zonder internetverbinding vereist, eind-ten-eind-encryptie voor conversiesynchronisatie, op-apparaatverwerking met alle inferentie lokaal, en cross-platform versleutelde synchronisatie.

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

API Maturity: Stabiel voor bedoelde mobiele gebruik maar beperkte API-toegang. Ontworpen voor eindgebruikertoepassingen in plaats van ontwikkelaarintegratie.

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

Tool Calling Ondersteuning: Sanctum ondersteunt geen tool calling of functieaanroepfunctionaliteit in zijn huidige implementatie. Als een mobiel-first toepassing gericht op privacy en offlinebediening, prioriteert Sanctum eenvoud en resourceefficiëntie boven geavanceerde functies zoals agentwerkwijzen. De kleinere modellen (1B-7B parameters) die het uitvoert, zijn over het algemeen niet goed geschikt voor betrouwbare tool calling zelfs als de infrastructuur dat ondersteunt. Sanctums waardepropositie is het bieden van privé, op-apparaat AI-chat voor dagelijks gebruik – e-mails lezen, berichten schrijven, vragen beantwoorden – in plaats van complexe autonome taken. Voor mobiele gebruikers die tool callingfunctionaliteit nodig hebben, maken de architecturale beperkingen van mobiele hardware dit een onrealistische verwachting. Cloudgebaseerde oplossingen of desktoptoepassingen met grotere modellen blijven nodig voor agentenwerkwijzen die toolintegratie vereisen.

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

RecurseChat

RecurseChat is een terminalgebaseerde chatinterface voor ontwikkelaars die in de command line leven, met toetsenbordgestuurde interactie met Vi/Emacs toetsenbordbindingen.

Belangrijke kenmerken: Terminal-native bediening, multi-backendondersteuning (Ollama, OpenAI, Anthropic), syntaxisverlichting voor codeblokken, sessiebeheer om conversaties op te slaan en te herstellen, scriptbare CLI-commands voor automatisering, geschreven in Rust voor snelle en efficiënte bediening, minimale afhankelijkheden, werkt over SSH en tmux/screen vriendelijk.

API Maturity: Stabiel, gebruikend bestaande backend-API’s (Ollama, OpenAI, etc.) in plaats van een eigen server te bieden.

Bestandsformaatondersteuning: Afhankelijk van gebruikte backend (meestal GGUF via Ollama).

Tool Calling Ondersteuning: RecurseChat’s tool callingondersteuning hangt af van welke backend je verbindt. Met Ollama-backends, erft je Ollama’s beperkingen. Met OpenAI- of Anthropic-backends, krijg je hun volledige functieaanroepfunctionaliteiten. RecurseChat zelf implementeert geen tool calling, maar biedt een terminalinterface die handig is om agentwerkwijzen te debuggen en te testen. De syntaxisverlichting voor JSON maakt het gemakkelijk om functieaanroepparameters en reacties te inspecteren. Voor ontwikkelaars die command-line agentstelsels bouwen of tool calling 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 automatiseren via shellscripts, wat waardevol is voor CI/CD-pijplijnen die tool callinggedrag moeten valideren over verschillende modellen en backends.

Wanneer kiezen: Ideaal voor ontwikkelaars die voorkeur geven aan terminalinterfaces, externe servertoegang via SSH, script- en automatiseringbehoeften en integratie met terminalwerkwijzen. Niet een afzonderlijke 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 kenmerken: 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 Node.js-omgeving, ontworpen voor het bouwen van Node.js/JavaScript-toepassingen met LLMs, Electron-apps met lokale AI, backenddiensten en serverloze functies met ingepakte modellen.

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

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

Tool Calling Ondersteuning: node-llama-cpp vereist handmatige implementatie van tool calling via prompt engineering en uitvoer parsing. In tegenstelling tot API-gebaseerde oplossingen met native functieaanroep, moet je de volledige tool callingwerkwijze in je JavaScript-code zelf beheren: functieschema’s definiëren, deze in prompts injecteren, modelreacties parseren voor functieaanroepen, tools uitvoeren en resultaten teruggeven aan het model. Hoewel dit je volledige controle en flexibiliteit geeft, is het aanzienlijk meer werk dan het gebruik van vLLM of LocalAI’s ingebouwde ondersteuning. node-llama-cpp is het beste voor ontwikkelaars die aangepaste agentlogica in JavaScript willen bouwen en fijngevoelige controle over de tool callingwerkwijze nodig hebben. De TypeScript-ondersteuning maakt het makkelijker om typesafe toolinterfaces te definiëren. Overweeg het te gebruiken met bibliotheken zoals LangChain.js om de tool callingboilerplate te abstracten terwijl je de voordelen van lokale inferentie behoudt.

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

Conclusie

Het kiezen van het juiste lokale LLM-implementatiemiddel hangt af van uw specifieke eisen:

Primair advies:

  • Beginners: Start met LM Studio voor een uitstekende gebruikersinterface en eenvoud van gebruik, of Jan voor privacy-georiënteerde eenvoud
  • Ontwikkelaars: Kies Ollama voor API-integratie en flexibiliteit, of node-llama-cpp voor JavaScript/Node.js-projecten
  • Privacy-enthousiast: Gebruik Jan of Sanctum voor een offline ervaring met optionele mobiele ondersteuning
  • Multimodale behoeften: Kies LocalAI voor uitgebreide AI-mogelijkheden buiten tekst
  • Productie-implementaties: Implementeer vLLM voor hoge prestaties en enterprise-functies
  • Containerworkflow: Overweeg Docker Model Runner voor ecosystem-integratie
  • AMD Ryzen AI-hardware: Lemonade maakt gebruik van NPU/iGPU voor uitstekende prestaties
  • Powergebruikers: Msty voor het beheren van meerdere modellen en leveranciers
  • Creatief schrijven: Backyard AI voor gesprekken op basis van karakters
  • Terminal-enthousiast: RecurseChat voor command-line workflow
  • Autonome agenten: vLLM of Lemonade voor robuuste functieaanroep en MCP-ondersteuning

Belangrijke beslissingsfactoren: API-maturiteit (vLLM, Ollama en LM Studio bieden de meest stabiele APIs), tool-aanroep (vLLM en Lemonade bieden de beste functieaanroep), bestandsformaatondersteuning (LocalAI ondersteunt de breedste bereik), hardware-optimalisatie (LM Studio excelleert op geïntegreerde GPUs, Lemonade op AMD NPUs), en modelverscheidenheid (Ollama en LocalAI bieden de breedste modelselectie).

Het lokale LLM-ecosysteem blijft snel rijpen, met 2025 belangrijke vooruitgang in API-standaardisatie (OpenAI-compatibiliteit over alle belangrijke tools), tool-aanroep (MCP-protocooladoptie die autonome agenten mogelijk maakt), formaatflexibiliteit (betere conversie-tools en kwantificatie-methoden), hardwareondersteuning (NPU-versnelling, verbeterde geïntegreerde GPU-gebruik) en gespecialiseerde toepassingen (mobiel, terminal, karaktergebaseerde interfaces).

Of u zich zorgen maakt over gegevensprivacy, wilt dat u API-kosten verlaagt, offlinefunctionaliteit nodig heeft, of productiegraad prestaties vereist, lokale LLM-implementatie is ooit zo toegankelijk en krachtig geweest. De tools die in deze gids worden beoordeeld vertegenwoordigen de cutting edge van lokale AI-implementatie, elk oplossend specifieke problemen voor verschillende gebruikersgroepen.

Externe Referenties