Lemonade vs Ollama: кто победит в битве локальных LLM-серверов в 2026?

Два пути к локальным моделям: простота против гибкости

В начале 2026 года запустить большую языковую модель у себя на компьютере - не проблема. Проблема в том, как это сделать правильно. С одной стороны - Ollama, проверенный временем инструмент, который знают все. С другой - Lemonade, новый игрок, который обещает поддержку всего и сразу.

Оба сервера используют llama.cpp под капотом. Оба умеют работать с GGUF-моделями. Оба поддерживают GLM-4.7-Flash - самую свежую китайскую модель на рынке. Но подходы у них разные, как у таксиста с двадцатилетним стажем и молодого гонщика на тюнингованной машине.

Lemonade: сервер для тех, кому нужно всё и сразу

Lemonade позиционирует себя как "универсальный сервер для локальных LLM". И не зря. Проект начался как форк llama.cpp server, но быстро оброс собственными фичами. Главная из них - поддержка всех бэкендов llama.cpp из коробки.

Запустить Lemonade с GLM-4.7-Flash на ROCm проще простого:

# Скачиваем модель (если еще нет)
wget https://huggingface.co/username/GLM-4.7-Flash-GGUF/resolve/main/glm-4.7-flash.Q4_K_M.gguf

# Запускаем сервер с ROCm бэкендом
lemonade-server run --model glm-4.7-flash.Q4_K_M.gguf --n-gpu-layers 40 --backend rocm

Для Vulkan команда еще проще:

lemonade-server run --model glm-4.7-flash.Q4_K_M.gguf --n-gpu-layers 40 --backend vulkan

В этом и есть фишка Lemonade - он автоматически определяет доступные бэкенды и выбирает оптимальный. На системе с AMD RX 7900 XTX и установленным ROCm 6.1 он использует ROCm. На той же системе без ROCm, но с драйверами Vulkan - переключается на Vulkan. На чистом CPU - работает через AVX-512.

Ollama: проверенная классика с ограничениями

Ollama знают все. Простой интерфейс командной строки, встроенный репозиторий моделей, автоматические обновления. Но в 2026 году у него появились проблемы.

Запуск GLM-4.7-Flash в Ollama выглядит так:

# Создаем Modelfile
cat > Modelfile << EOF
FROM glm-4.7-flash.gguf
PARAMETER num_gpu 40
EOF

# Создаем и запускаем модель
ollama create glm-flash -f Modelfile
ollama run glm-flash

Просто? Да. Гибко? Нет. Если у вас AMD карта и вы хотите использовать ROCm - придется собирать Ollama из исходников с поддержкой ROCm. И это еще полбеды. Потом нужно разбираться с флагами компиляции, версиями ROCm, совместимостью драйверов.

Интеграция с LM Studio: кто дружит лучше?

LM Studio в 2026 году стал стандартом де-факто для графического управления локальными моделями. И здесь начинается интересное.

Lemonade с самого начала заточен под интеграцию. Он использует совместимый с OpenAI API, что позволяет LM Studio подключаться к нему как к удаленному серверу. Даже если сервер работает на том же компьютере.

В LM Studio просто указываете:

• Адрес: http://localhost:8080
• Ключ API: любой (или оставляете пустым)
• Модель: та, что запущена в Lemonade

И всё. Работает из коробки. Можно даже несколько моделей одновременно запустить на разных портах и переключаться между ними.

Ollama тоже поддерживает OpenAI-совместимый API, но здесь есть нюанс. Нужно запускать специальный режим:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 OLLAMA_ORIGINS=* ollama serve

И только потом подключаться из LM Studio. Не сложно, но лишний шаг. И если вы используете LM Studio как основной интерфейс, эти лишние шаги раздражают.

Docker или нативная установка?

Lemonade предлагает Docker-образы для всех основных конфигураций:

# CPU версия
docker run -p 8080:8080 -v ./models:/models lemonade/cpu:latest \
  lemonade-server run --model /models/glm-4.7-flash.gguf

# ROCm версия (требует --device /dev/kfd /dev/dri)
docker run --device /dev/kfd --device /dev/dri -p 8080:8080 \
  -v ./models:/models lemonade/rocm:latest \
  lemonade-server run --model /models/glm-4.7-flash.gguf --backend rocm

Ollama тоже имеет Docker-образы, но с поддержкой ROCm там полный хаос. Официальные образы не включают ROCm, сообщество предлагает свои сборки, но их нужно искать, проверять, доверять.

Производительность: цифры против удобства

Тесты на AMD RX 7900 XTX с ROCm 6.1 показывают интересную картину. GLM-4.7-Flash Q4_K_M:

Разница в производительности между Lemonade и Ollama при использовании ROCm минимальна - в пределах статистической погрешности. Оба используют один и тот же llama.cpp движок. Но Vulkan заметно отстает, что подтверждает результаты предыдущих тестов.

Кому что выбирать в 2026 году?

Выбирайте Lemonade, если:

• У вас AMD видеокарта и вы не хотите возиться со сборкой из исходников
• Нужна поддержка Vulkan для старых карт или интегрированной графики
• Планируете использовать несколько моделей одновременно
• Хотите Docker-контейнеры из коробки
• Работаете с GLM-4.7-Flash и другими китайскими моделями

Оставайтесь с Ollama, если:

• У вас NVIDIA карта или Apple Silicon
• Цените простоту и не хотите разбираться с флагами командной строки
• Используете в основном западные модели (Llama, Mistral, Gemma)
• Работаете в команде, где все привыкли к Ollama
• Нужен встроенный репозиторий моделей с автоматическим обновлением

А что насчет vLLM и других фреймворков?

Lemonade и Ollama - это серверы для инференса. Они не заменяют полноценные фреймворки вроде vLLM для продакшн-нагрузок. Если вам нужно обслуживать десятки запросов в секунду или работать с VLM моделями, смотрите в сторону vLLM.

Но для локального использования, разработки, тестирования моделей - Lemonade и Ollama идеальны. Особенно с такими свежими моделями как GLM-4.7-Flash, которая показывает отличные результаты в корпоративных задачах перевода.

Мой прогноз? К середине 2026 года Lemonade перетянет на себя значительную часть пользователей AMD. Особенно после того, как выйдет версия с графическим интерфейсом. А Ollama останется королем для пользователей NVIDIA и macOS.

Попробуйте оба. Запустите GLM-4.7-Flash в каждом. Посмотрите, что удобнее именно вам. В конце концов, главное - чтобы модель работала, а не то, через какой сервер вы к ней подключаетесь.