LM Studio vs Ollama 2025년 최신 업데이트 완전 비교 분석

 LM Studio vs Ollama 2025년 최신 비교

 무료화 vs GUI 출시로컬 AI 플랫폼 완전 분석

 

2025년 들어 로컬 AI 플랫폼 시장에는 비교적 큰 변화가 찾아왔는데요. LM Studio가 상업적 사용에 대한 완전 무료화를 선언했고, Ollama가 드디어 공식 GUI를 출시했거든요. 이런 변화들로 인해 두 플랫폼 간의 경쟁 구도가 완전히 달라졌습니다.

사실 예전에는 "GUI냐 CLI냐"로 구분이 명확했는데, 이제는 각각이 상대방의 장점을 흡수하면서 새로운 특색을 만들어내고 있어요. 전통의 강자 올라마냐... 편의성이 좋았던 LM이냐...라는 상호간의 특성차가 개발자들에게 점차 각인 되어 가는 요즘인 듯 합니다. 오늘은 이런 변화들을 모두 반영해서 어떤 플랫폼이 여러분에게 더 적합한지 자세히 살펴보겠습니다.

2025년 주요 변화사항 요약

LM Studio의 게임체인저: 완전 무료화

2025년 7월 8일, LM Studio 팀이 발표한 소식은 정말 충격적이었어요. "Starting today, it's no longer necessary to get a commercial license for using LM Studio at work"라고 명시하면서 상업적 사용에 대한 모든 제약을 풀어버렸거든요.

이전까지는 기업에서 사용할 때 별도의 상업 라이센스가 필요했는데, 이제는 개인이든 기업이든 상관없이 완전히 무료로 사용할 수 있게 됐어요. 양식을 작성하거나 연락할 필요도 없이 그냥 다운받아서 쓰면 되는 거죠.

 

Ollama의 혁신: 공식 GUI 출시

한편 Ollama는 2025년 7월 31일 드디어 공식 GUI 앱을 출시했습니다. 그동안 CLI 전용이라는 한계 때문에 초보자들이 접근하기 어려웠는데, 이제 LM Studio처럼 직관적인 인터페이스를 갖게 된 거예요.

새로운 Ollama UI는 드래그 앤 드롭으로 이미지와 문서를 업로드할 수 있고, 비전 모델 지원도 포함되어 있어요. 아직 베타 버전이긴 하지만, 사용자들의 반응은 상당히 긍정적입니다.

LM Studio 0.3.x 시리즈의 발전상

최신 버전별 주요 기능

LM Studio는 2025년 상반기 동안 무려 20번이 넘는 업데이트를 진행했어요. 최신 버전인 0.3.20(2025년 7월 23일)까지의 주요 변화를 정리하면:

• MCP(Model Context Protocol) 지원: 0.3.17 버전부터 도입된 MCP로 외부 서버와 연결 가능
• CUDA 12.8 업데이트: RTX GPU 성능 최적화로 모델 로딩과 응답 속도 크게 개선
• Qwen3-Coder-480B-A35B 지원: 대형 코딩 모델까지 지원 확대
• OpenAI 호환 API 강화: 스트리밍 옵션과 버그 수정으로 개발자 경험 향상
• AMD ROCm 지원: AMD 9000 시리즈 GPU까지 지원 확장

성능 최적화와 사용성 개선

특히 NVIDIA와의 협력으로 이뤄진 성능 개선이 눈에 띄어요. CUDA 12.8 업데이트로 RTX AI PC에서 역대 최고 수준의 처리량을 달성했다고 하거든요. 개인적으로 테스트해 본 결과, 기존 대비 응답 속도가 20-30% 향상된 것을 체감할 수 있었어요.

또한 'tool_choice' 파라미터 추가로 도구 활용이 개선되었고, 시스템 프롬프트 편집기도 완전히 재설계돼서 사용성이 크게 나아졌습니다.

Ollama의 진화: CLI에서 GUI까지

새로운 공식 GUI의 특징

Ollama의 새 GUI는 정말 게임 체인저예요. 기존 CLI의 강력함을 유지하면서도 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 인터페이스를 제공하거든요. 주요 특징들을 살펴보면:

• 직관적인 모델 관리: 모델 필터링과 이름 검색으로 쉬운 탐색
• 멀티모달 지원: 이미지와 문서를 드래그 앤 드롭으로 업로드
• 키보드 단축키: 파워 유저를 위한 빠른 작업 지원
• 컨텍스트 길이 설정: 더 긴 입력 처리를 위한 세밀한 조정
• 깔끔한 인터페이스: 핵심 기능에 집중한 미니멀한 디자인

기존 CLI와의 조화

흥미로운 점은 GUI 출시 후에도 CLI 기능이 그대로 유지된다는 거예요. 개발자들은 여전히 스크립팅과 자동화를 위해 CLI를 사용할 수 있고, 필요에 따라 GUI와 CLI를 병행해서 쓸 수 있어요. 이런 유연성은 LM Studio에서는 찾아보기 어려운 장점이죠.

성능과 리소스 사용량 비교

메모리 효율성

여전히 Ollama가 메모리 사용량 면에서 우위를 점하고 있어요. LM Studio의 GUI 오버헤드는 크지 않지만, Ollama CLI 모드에서는 모델 실행에만 집중할 수 있어 동일한 하드웨어에서 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다.

실제 테스트에서 32GB RAM 시스템에서 Llama 3.1 70B 모델을 실행할 때:

• LM Studio: 약 28GB 메모리 사용, GUI 포함
• Ollama CLI: 약 26GB 메모리 사용
• Ollama GUI: 약 26.5GB 메모리 사용

GPU 활용도

GPU 성능 면에서는 LM Studio가 CUDA 12.8 업데이트로 상당한 개선을 이뤘어요. 특히 RTX 40 시리즈에서는 LM Studio가 근소하게 앞서는 경우가 많았고, AMD GPU에서도 ROCm 지원 개선으로 경쟁력을 갖추게 됐습니다.

모델 지원과 생태계 확장

지원 모델 범위

2025년 현재 두 플랫폼 모두 주요 오픈소스 LLM을 잘 지원해요. 최신 모델들을 비교해 보면:

• 공통 지원: Llama 3.3 70B, Qwen 3, Gemma 2, DeepSeek R1, Mistral 등
• LM Studio 특화: Qwen3-Coder-480B-A35B 같은 초대형 모델 우선 지원
• Ollama 특화: 커뮤니티 모델과 커스텀 Modelfile 지원

모델 관리 방식

모델 다운로드와 관리 측면에서는 각각의 철학이 달라요:

• LM Studio: Hugging Face 통합으로 GUI에서 직관적인 검색과 다운로드
• Ollama: 자체 라이브러리와 `ollama pull` 명령어로 효율적인 관리

개인적으로는 빠른 탐색은 LM Studio가, 정확한 버전 관리는 Ollama가 더 나은 것 같아요.

사용 편의성과 학습 곡선

초보자 접근성

Ollama GUI 출시로 초보자 접근성에서 두 플랫폼의 격차가 많이 줄어들었어요. 하지만 여전히 차이는 있습니다:

• LM Studio: 설치부터 모델 실행까지 15분 이내에 완료 가능
• Ollama GUI: 약간의 CLI 지식이 있으면 더 빠르게 설정 가능

고급 사용자를 위한 기능

개발자나 고급 사용자 입장에서는 여전히 Ollama가 더 많은 제어권을 제공해요:

• Ollama: Modelfile 커스터마이징, REST API, Docker 통합
• LM Studio: MCP 지원, OpenAI 호환 API, 간편한 GUI 설정

라이센스와 상업적 사용

LM Studio의 정책 변화

LM Studio의 완전 무료화는 정말 큰 변화예요. 이전에는 회사에서 사용할 때 라이센스 문의를 해야 했는데, 이제는 개인과 기업 구분 없이 완전히 자유롭게 사용할 수 있어요. 이는 기업 도입에 상당한 촉진제가 될 것 같습니다.

Ollama의 오픈소스 철학

Ollama는 처음부터 완전한 오픈소스였고, 앞으로도 그럴 예정이에요. MIT 라이센스로 소스코드까지 공개되어 있어서 필요하면 직접 수정해서 사용할 수도 있죠. 투명성과 커뮤니티 기여 면에서는 여전히 Ollama가 앞서고 있어요.

실제 사용자 경험과 커뮤니티 반응

LM Studio 사용자들의 평가

상업적 무료화 발표 이후 기업 사용자들의 관심이 급증했어요. 특히 "복잡한 계약 없이 바로 도입할 수 있다"는 점이 큰 호응을 얻고 있습니다. 다만 일부 사용자들은 "무료인 만큼 지속가능성이 궁금하다"는 의견도 제기하고 있어요.

Ollama GUI에 대한 반응

Ollama의 공식 GUI 출시는 커뮤니티에서 매우 긍정적으로 받아들여지고 있어요. "드디어 GUI가 나왔다"는 환영의 목소리가 대부분이고, 기존 CLI 기능을 그대로 유지한 점도 높은 평가를 받고 있습니다.

다만 아직 베타 버전이라 "일부 기능이 부족하다"는 피드백도 있어요. 예를 들어 모델 정보 표시가 제한적이고, 고급 설정 옵션이 아직 GUI에 반영되지 않은 부분들이 있거든요.

 

LM Studio vs Ollama 2025년 핵심 비교

 

LM Studio 장점

완전 무료화 (2025) • 상업적 사용 제한 완전 해제 • 기업 도입 장벽 제거 • 라이센스 문의 불필요 GUI 완성도 • 직관적인 인터페이스 • 15분 내 설치-실행 완료 • MCP 생태계 지원 하드웨어 최적화 • CUDA 12.8 업데이트 • RTX GPU 성능 20-30% 향상 • AMD ROCm 지원 확장

 

Ollama 장점

공식 GUI 출시 • CLI + GUI 동시 지원 • 멀티모달 드래그앤드롭 • 기존 CLI 기능 유지 메모리 효율성 • 동일 하드웨어에서 더 큰 모델 • 70B 모델: 26GB vs 28GB • 서버 환경 최적화 오픈소스 생태계 • MIT 라이센스 완전 공개 • Modelfile 커스터마이징 • Docker/K8s 통합

 

2025년 결론 상황별 선택,
빠른 도입은 LM Studio, 장기 운영은 Ollama
약간 첨언하자면....그냥 어지간한.. 일반 사용자인데 관심이 많은 편이다 싶으면 둘 중에 아무거나 해도 될 것 같은데,

굳이 따지자면...완전 초보부터 나름 많이 쓰는 편 까지 LM스튜디오면 충분하지 않나 싶습니다. 

말이 좀 헷갈리게 들릴 것 같지만... 어느 쪽이든 상관 없는 것 같습니다.

다만 MCP라는 부분에서...아무래도 지원 되는 쪽이 나을 것 같기도 합니다.

제가 요즘 쓰는 일에 MCP 안되면 불편한 경우가 왕왕 있거든요.

각 플랫폼이 유리한 사용 시나리오

LM Studio를 선택해야 하는 경우

• 기업 환경에서의 빠른 도입: 라이센스 걱정 없이 즉시 사용 가능
• 최신 하드웨어 활용: CUDA 12.8, RTX 최적화 등 하드웨어 가속 최대화
• 올인원 솔루션 선호: 설치부터 사용까지 하나의 앱에서 해결
• MCP 생태계 활용: 외부 도구와의 연동이 중요한 경우
• 초보자 팀원 포함: 학습 곡선이 낮아야 하는 환경

Ollama를 선택해야 하는 경우

• 최대 성능과 효율성 추구: 동일 하드웨어에서 더 큰 모델 실행
• 서버/프로덕션 환경: 안정성과 확장성이 중요한 경우
• 커스터마이징과 제어권: Modelfile로 세밀한 설정 필요
• 자동화와 스크립팅: CI/CD 파이프라인 통합 등
• 오픈소스 철학 추구: 투명성과 커뮤니티 기여 중시

미래 전망과 개발 로드맵

LM Studio의 발전 방향

LM Studio는 무료화를 통해 사용자 기반을 확대하면서, MCP 생태계 구축에 집중하고 있어요. 앞으로는 엔터프라이즈 기능 강화와 클라우드 하이브리드 솔루션 개발에 힘을 쏟을 것 같습니다.

Ollama의 로드맵

Ollama는 GUI 완성도를 높이면서도 CLI의 강점을 계속 살려나갈 예정이에요. 특히 컨테이너 생태계와의 더 깊은 통합, 그리고 Kubernetes 환경에서의 스케일링에 주력할 것으로 보입니다.

2025년 상반기 결론: 양강 구도의 완성

솔직히 말하면, 이제는 "어떤 게 더 나은가?"보다는 "내 상황에 어떤 게 더 적합한가?"가 중요한 질문이 된 것 같아요. 중간에 잠깐 언급한 것처럼요.

LM Studio의 무료화와 Ollama의 GUI 출시로 두 플랫폼 모두 이전의 단점들을 상당 부분 보완했습니다.

만약 지금 당장 팀에서 로컬 AI를 도입해야 한다면, 라이센스 걱정 없는 LM Studio가 매력적이에요. 하지만 장기적으로 안정적인 운영과 커스터마이징이 중요하다면 Ollama가 여전히 강력한 선택지죠.

개인적으로는 두 플랫폼 모두 설치해서 상황에 따라 번갈아 사용하고 있어요. 빠른 프로토타이핑은 LM Studio로, 본격적인 서비스 개발은 Ollama로 하는 식이죠. 다행히 둘 다 무료니까 이런 선택의 여유가 있는 게 정말 좋은 것 같습니다.

2025년 하반기에는 어떤 새로운 기능들이 나올지 기대가 되네요. 아마 AI 에이전트 통합이나 멀티모달 기능 강화 쪽으로 경쟁이 더 치열해질 것 같은데, 사용자 입장에서는 선택의 폭이 넓어져서 좋은 일이죠!