Ollama vs LM Studio vs Jan vs GPT4All

#En bref : quel outil pour quel profil

Le bon choix dépend de ce que vous voulez faire du modèle : lui parler dans une fenêtre, l'appeler depuis un script ou une application, ou expérimenter avec beaucoup de modèles. Le tableau ci-dessous résume les quatre outils ; les sections suivantes justifient chaque ligne avec les documentations officielles.

#Les critères qui départagent vraiment ces outils

Les notes sur cinq étoiles sont faciles à écrire et impossibles à vérifier ; ce guide préfère des critères observables dans la documentation. Sept questions suffisent à trier.

Où tournent les calculs ?

Tous exécutent les modèles sur votre machine. Jan et LM Studio proposent en plus des modèles cloud optionnels ; si vous voulez un outil strictement local, vérifiez que ces options restent désactivées.

Que voulez-vous appeler ?

Une application peut avoir besoin d'un serveur compatible avec l'API OpenAI : Ollama, LM Studio et Jan en fournissent un, GPT4All propose aussi un serveur API dans sa documentation.

Quel matériel ?

LM Studio annonce des moteurs llama.cpp et MLX, ce dernier pour les Mac Apple Silicon. Jan propose aussi llama.cpp et MLX. Ollama couvre NVIDIA, AMD et Apple Silicon.

Quelle licence ?

MIT pour Ollama et GPT4All, Apache 2.0 pour Jan. LM Studio est distribué par Element Labs sous conditions d'utilisation, et non présenté comme open source.

Faut-il parcourir un catalogue ?

LM Studio et Jan téléchargent des modèles depuis l'application ; Ollama passe par sa bibliothèque et la commande pull.

Quelle activité du projet ?

Ollama et Jan publient régulièrement. GPT4All n'a pas eu de version depuis février 2025, ce qui compte pour les nouveaux modèles.

Quel usage professionnel ?

Relisez les conditions d'utilisation de chaque outil avant un déploiement en entreprise, en particulier pour LM Studio.

#Ollama : le moteur que les autres outils appellent

Ollama est distribué sous licence MIT et son dépôt était mis à jour le jour de ce contrôle. Il installe un serveur local sur le port 11434 et se pilote en ligne de commande : ollama run, ollama pull, ollama list. Sa force est l'écosystème : d'innombrables interfaces et outils de code savent parler à Ollama, et son API est aussi accessible dans des formats compatibles avec OpenAI et Anthropic d'après la documentation officielle.

Le reproche « pas d'interface » est daté : depuis juillet 2025, les versions macOS et Windows incluent une application pour télécharger et discuter avec les modèles, avec glisser-déposer de fichiers et support des images pour les modèles multimodaux. Sous Linux, l'usage reste centré sur le terminal et sur des interfaces tierces comme Open WebUI, comparées dans un guide séparé.

Forces

Installation en une commande, API locale, écosystème d'intégrations, Modelfile pour figer un réglage, fonctionne comme service sur un serveur.

Limites

Le catalogue est celui de la bibliothèque Ollama ; l'application de chat est plus sobre que celle de LM Studio ; pas de réglages fins de l'inférence dans une fenêtre.

Pour qui

Développeurs, intégrateurs, homelabs, quiconque veut un service qui tourne en arrière-plan.

#LM Studio : l'application complète, désormais avec un agent

LM Studio reste l'option la plus confortable pour explorer des modèles depuis une fenêtre : recherche, téléchargement, chat, réglages, presets. Sa page d'accueil de septembre 2026 met désormais en avant Bionic, un agent pour documents, code et automatisations, qui fonctionne avec des modèles locaux et, en option, avec des modèles hébergés. Le moteur d'inférence repose sur llama.cpp et MLX.

Côté conditions, la formule Free est à 0 dollar et inclut l'agent Bionic, l'exécution de modèles locaux avec llama.cpp et MLX, la transcription vocale hors ligne et LM Link pour jusqu'à cinq appareils. Les formules Bionic+ (20 dollars par mois) et Pro (100 dollars par mois) ajoutent l'accès à des modèles ouverts hébergés aux États-Unis, avec conservation zéro des données selon LM Studio. Ces offres cloud sont optionnelles.

Forces

Interface la plus riche, deux moteurs (llama.cpp et MLX), serveur compatible OpenAI, mode headless documenté, réglages par modèle.

Limites

Application non présentée comme open source ; l'offre s'oriente vers des services cloud, ce qui demande de vérifier ses réglages si l'on veut un usage 100 % hors ligne.

Pour qui

Ceux qui veulent tester beaucoup de modèles depuis une interface, sans terminal.

Pour un tutoriel de prise en main, voir le guide LM Studio pour débutants ; le duel direct entre LM Studio et Ollama a sa propre page.

#Jan : open source, local et cloud dans la même application

Jan est publié par Menlo Research. Le README et le fichier de licence de son dépôt indique la licence Apache 2.0, et non l'AGPLv3 que l'on trouve encore dans d'anciens comparatifs. Sa dernière version publiée au moment du contrôle, la 0.8.4, a été publiée le 23 juillet 2026, ce qui la place parmi les projets actifs.

L'application se veut un remplaçant open source de ChatGPT : modèles locaux via llama.cpp (et MLX sur Mac), connexion à des fournisseurs cloud comme OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, Mistral ou OpenRouter, projets, assistants, serveur API local compatible OpenAI sur 127.0.0.1:1337. Vous pouvez donc utiliser un modèle local pour vos documents sensibles et un modèle cloud pour le reste, dans la même interface.

Forces

Licence permissive, interface proche d'un assistant en ligne, serveur local, mélange local et cloud, extensions MCP.

Limites

Moins de finesse de réglage que LM Studio pour l'inférence ; catalogue plus étroit ; projet plus jeune.

Pour qui

Ceux qui tiennent à une application ouverte et veulent un seul endroit pour local et cloud.

Le guide dédié à Jan détaille l'installation et les premiers réglages.

#GPT4All : simple, mais dernière version en février 2025

GPT4All, de Nomic, cible les débutants : téléchargement d'un installateur, chat, et LocalDocs, qui permet d'interroger ses fichiers sans configuration de RAG. Son dépôt est sous licence MIT. Mais la dernière version publiée, la 3.10.0, date du 25 février 2025.

Cela ne veut pas dire que l'application ne fonctionne plus, mais qu'elle ne suit pas les nouveaux modèles et formats aussi vite que les autres. Pour un poste modeste sans GPU où l'on veut discuter avec ses documents, elle reste envisageable ; pour tester les derniers modèles, préférez Ollama, LM Studio ou Jan.

#API et intégration : ce que chaque outil expose

Si un autre logiciel doit appeler le modèle (éditeur de code, automatisation, application maison), l'API est plus importante que l'interface. Tous les outils ci-dessous se règlent dans l'application ; les trois premiers sont compatibles avec les clients OpenAI existants, ce qui évite de réécrire du code.

Changez uniquement l'adresse de base et le nom du modèle dans votre client : le reste du code n'a pas à changer. Le guide dédié à LM Studio en serveur API montre la manipulation.

#Peut-on utiliser plusieurs outils ? Oui, avec une réserve

Ces outils ne se gênent pas : chacun a son propre dossier de modèles et son port. Une combinaison courante consiste à faire tourner Ollama comme service pour les scripts et les éditeurs de code, LM Studio pour essayer de nouveaux modèles, et une interface web comme Open WebUI pour l'usage quotidien.

La réserve est le disque : les modèles ne sont pas partagés automatiquement d'un outil à l'autre. Un même modèle de 5 Go téléchargé dans trois applications occupe 15 Go. Décidez d'un outil principal et n'utilisez les autres qu'occasionnellement, en supprimant les modèles inutiles. Ports à surveiller si deux serveurs tournent en même temps : 11434 pour Ollama, 1337 pour Jan.

#Tableau de décision par situation

#Décider en 30 secondes

Vous êtes développeur

Ollama : une commande, une API, un service.

Vous voulez tester 20 modèles ce week-end

LM Studio : recherche et téléchargement dans l'interface.

Vous voulez une application ouverte

Jan : Apache 2.0, local et cloud.

Vous voulez le plus simple possible

Ollama avec son application de chat, ou LM Studio : deux fichiers à installer, aucune ligne de commande.

Vous hésitez

Installez Ollama et LM Studio ; l'espace disque est le seul coût, et vous supprimerez l'un des deux après une semaine.

• Ollama vs LM Studio : le duel détaillé
• Interfaces graphiques pour Ollama : comparatif
• Comparer les moteurs d'inférence
• Jan : l'alternative open source à ChatGPT
• LM Studio pour débutants
• Installer Ollama en 5 minutes

• Source : dépôt de Jan
• Source : dépôt d'Ollama
• Source : tarifs LM Studio
• Source : dépôt de GPT4All