Ollama مقابل LM Studio: أيهما لتشغيل الذكاء الاصطناعي على جهازك؟

الحكم باختصار: إن كنت تريد أن تجرّب نموذجًا لغويًا على حاسوبك دون أن تفتح الطرفية، فابدأ بـLM Studio، ففيه واجهة رسومية كاملة وبحث مباشر في Hugging Face ومحادثة مع ملفاتك دون اتصال. أما إن كنت مطوّرًا تريد خادمًا محليًا تربطه بتطبيقك أو بأداة برمجة مثل Claude Code، أو تعمل على جهاز Mac قديم بمعالج Intel، فـOllama هو الخيار الأنسب، فضلًا عن أنه مفتوح المصدر برخصة MIT. كلاهما مجاني تمامًا ما دمت تشغّل النماذج على جهازك، والفرق الحقيقي بينهما في طريقة العمل لا في السعر.

المقارنة في جدول

جمعنا هذه البيانات من صفحات الأسعار والتوثيق الرسمية للأداتين في 17 أكتوبر 2026.

الفرق الجوهري: تطبيق تراه، أم خدمة تعمل في الخلفية

صُمّم LM Studio ليكون تطبيقًا تفتحه وتتعامل معه: تبحث عن النموذج بالاسم، فيعرض لك نسخه المتوفرة على Hugging Face، فتنزّل ما يناسب جهازك وتبدأ المحادثة في النافذة نفسها. وقد تحوّل مؤخرًا إلى ما تسميه الشركة «LM Studio Bionic»، أي وكيل يحرر المستندات وينفّذ مهام برمجية ويتحكم بالحاسوب، ومعه تفريغ صوتي يعمل دون اتصال.

أما Ollama فبُني منذ البداية خدمةً تعمل في الخلفية على المنفذ 11434، تطلب منها نموذجًا بأمر واحد فتشغّله وتخدم به أي تطبيق آخر. صحيح أن له اليوم تطبيقًا رسوميًا فيه إعدادات أساسية، غير أن قوته الحقيقية في الربط: يكفي أمر ollama launch claude أو ollama launch codex لتشغيل أداة برمجة بنموذج محلي، ويمكن ربطه بتطبيقي Claude وChatGPT على Mac.

بعبارة أخرى، لا يتنافس الاثنان على المستخدم نفسه في أغلب الحالات. فمن يريد «ChatGPT على حاسوبه» سيرتاح أكثر في LM Studio، ومن يريد «محرّكًا» يبني عليه سيجد Ollama أبسط وأخف.

الجهاز الذي تملكه يحسم نصف القرار

قبل أن تقارن الميزات، انظر إلى جهازك. يشترط LM Studio على Mac معالجًا من Apple Silicon، ولا يدعم أجهزة Intel أصلًا. ويوصي بذاكرة 16 غيغابايت فأكثر، وعلى Windows يحتاج معالجًا يدعم تعليمات AVX2 ويوصي بذاكرة رسومية لا تقل عن 4 غيغابايت. وفي المقابل يعمل Ollama على أجهزة Mac بمعالج Intel، وإن كان ذلك على المعالج وحده دون الاستفادة من بطاقة الرسوميات، فالنماذج ستكون بطيئة، لكنها ستعمل.

وهناك تفصيل في Ollama قلّما ينتبه إليه أحد، وهو طول السياق الافتراضي. فبحسب توثيقه، إذا كانت ذاكرة بطاقة الرسوميات أقل من 24 غيغابايت، وهذه حال معظم الحواسيب الشخصية، فإن السياق الافتراضي 4 آلاف رمز فقط. وهذا يكفي لمحادثة قصيرة، أما إذا ألصقت تقريرًا طويلًا فسيقرأ النموذج جزءًا منه دون أن ينبّهك. وتحتاج العربية في الغالب إلى رموز أكثر مما تحتاجه الإنجليزية لنقل المعنى نفسه، لذا ارفع هذا الحد من شريط الإعدادات في التطبيق، أو عبر المتغير OLLAMA_CONTEXT_LENGTH، قبل أن تحكم على جودة النموذج.

العربية: النموذج أهم من التطبيق، لكن التطبيق يحدد ما يمكنك تجربته

جودة الإجابة العربية تتوقف على النموذج الذي تشغّله لا على البرنامج الذي يشغّله، فالأداتان تعتمدان في الأساس على llama.cpp. غير أن الفرق يظهر في ما يمكنك الوصول إليه بسهولة.

• في Ollama: إذا بحثت في مكتبته عن «arabic» ظهر لك نموذج Command R7B Arabic الرسمي (حجمه نحو 5 غيغابايت)، إضافة إلى رفعات من المستخدمين لنماذج مثل ALLaM من سدايا وJais وNile-Chat للهجة المصرية. والرفعات المجتمعية مفيدة، لكن لا أحد يضمن مصدرها أو جودة ضغطها.
• في LM Studio: البحث يجري في Hugging Face نفسه، فتجد النسخ المضغوطة التي ينشرها المطوّرون الأصليون، كنسخ GGUF وMLX التي نشرها فريق Jais 3 مع الإصدار.

أما الواجهة، فيذكر توثيق LM Studio أن العربية من اللغات التي عرّبها المجتمع، لكن الصفحة نفسها تقول إن العبرية ما زالت قيد التطوير «بسبب نقص دعم RTL في LM Studio». ومعنى ذلك أن الواجهة العربية قد تظهر لك بترتيب غير سليم في بعض المواضع، وأن عرض الإجابات العربية الممزوجة بكلمات إنجليزية وأرقام يستحق أن تختبره بنفسك. ولم نجد في توثيق Ollama ما يشير إلى واجهة بغير الإنجليزية.

السحابة: الخيار الإضافي الذي أضافته الأداتان

كلتا الأداتين تبيع اليوم اشتراكًا سحابيًا لتشغيل النماذج المفتوحة الكبيرة التي لا يحملها جهازك. ففي Ollama تأتي خطة Pro بـ20 دولارًا شهريًا (أو 200 دولار سنويًا) ومعها رصيد استخدام بقيمة 60 دولارًا، وخطة Max بـ100 دولار ومعها 300 دولار رصيدًا، ويعرض جدولًا معلنًا لسعر كل نموذج لكل مليون رمز. أما LM Studio فيبيع Bionic+ بـ20 دولارًا شهريًا وPro بـ100 دولار بحدود استخدام أعلى بخمسة أضعاف.

ويقول Ollama إن خوادمه في الولايات المتحدة أساسًا وقد يحوّل بعض الطلبات إلى أوروبا، وإنه لا يسجّل المحادثات ولا يدرّب عليها. ويقول LM Studio إن سحابته مستضافة في الولايات المتحدة بسياسة «عدم الاحتفاظ بالبيانات». فإن كانت جهة عملك تشترط بقاء البيانات داخل بلدك، فالتشغيل المحلي هو الخيار الوحيد المضمون في الحالتين. ولاحظ كذلك أن الأسعار بالدولار، وأننا لم نتحقق من قبول وسائل الدفع في كل دولة عربية.

الرخصة: متى يهمّك أن Ollama مفتوح المصدر؟

للفرد لا يهمّ هذا كثيرًا، فكلاهما مجاني. لكن الصورة تختلف في الشركات. فشروط LM Studio تمنحك ترخيصًا «للاستخدام الشخصي و/أو لأغراض العمل الداخلية»، وتمنع تعديل البرنامج أو دمجه بغير الواجهات المنشورة. أما Ollama فبرخصة MIT، فيحق لك تعديله وتضمينه في منتجك وتوزيعه. وإن كنت تبني منتجًا يشحن معه محرّك تشغيل محلي، فهذا فرق حاسم.

اختبار تجريه بنفسك في عشر دقائق

1. ثبّت الأداتين، ونزّل في كل منهما النموذج نفسه بالحجم نفسه، مثل Command R7B Arabic أو نسخة صغيرة من Jais 3.
2. في Ollama، ارفع طول السياق إلى 16 ألف رمز على الأقل من الإعدادات.
3. الصق نصًا عربيًا طويلًا من عملك (تقرير من ثلاث صفحات مثلًا)، واطلب ملخصًا في خمس نقاط ثم سؤالًا عن تفصيل ورد في الصفحة الأخيرة.
4. قِس الوقت حتى تنتهي الإجابة، ولاحظ هل أجاب النموذج عن سؤال الصفحة الأخيرة، فإن لم يفعل فالسياق قصير.
5. انظر إلى عرض النص: هل تنقلب الأرقام أو علامات الترقيم حين تختلط العربية بالإنجليزية؟

ستعرف بعدها أي الأداتين تريح جهازك وعينك، وهذا أهم من أي رقم ننشره نحن.

عن هذه المقارنة

اعتمدنا على صفحات الأسعار والتوثيق وشروط الاستخدام الرسمية للأداتين كما ظهرت في 17 أكتوبر 2026. ما لم نقِسه: سرعة التوليد على أجهزة محددة، واستهلاك الذاكرة والبطارية، وجودة الإجابات العربية لأي نموذج، وطريقة عرض الواجهة العربية فعليًا في LM Studio، وتوفر الخطط المدفوعة ووسائل الدفع في الدول العربية. ولم ننشر أي نتائج قياس، لأنه لا يوجد معيار عربي محايد يمكن الاعتماد عليه، ولأن النتيجة تتغير من جهاز إلى آخر.