Comparación

Esta página compara VRAMPilot con Ollama, LM Studio y llama.cpp a secas en un único eje: lo que ocurre en torno al out-of-memory. No es una comparación general de productos — Ollama y LM Studio son productos más completos, con catálogos de modelos, interfaces de chat y grandes comunidades. La comparación se apoya en un sondeo herramienta por herramienta de LM Studio, Ollama y Jan realizado en junio de 2026 (fuentes nombradas en validation/MARKET.md).

Capacidad VRAMPilot Ollama LM Studio llama.cpp -fit a secas
Prevención de OOM en la carga
estimación antes del lanzamiento, auto-offload, dimensionamiento del contexto
Sí — auto-offload, contextos por escalones de VRAM Sí — estimador de precarga, límite de memoria GPU dedicada Sí — -fit en las builds recientes
Recuperación de OOM en ejecución
detectar → replegarse → reintentar hasta arrancar y servir
Sí — validada de extremo a extremo en NVIDIA y AMD No se encontró nada en el sondeo No se encontró nada en el sondeo No — un lanzamiento fallido falla
Persistencia de las configuraciones que realmente arrancaron
append-only, inspeccionable, el siguiente lanzamiento parte de ahí
No que sepamos No que sepamos No
Watchdog durante la inferencia
colapso de la VRAM en plena generación → reinicio controlado sobre una configuración degradada
Sí en NVIDIA, donde se mide la VRAM libre ; honestamente rebajado a vigilancia de proceso+salud en el resto No se encontró nada — el sondeo no halló ninguna herramienta que vigile la VRAM durante la inferencia No se encontró nada — ídem No
Informe honesto de las pérdidas
la traza del repliegue, los compromisos nombrados
Sí — el informe nombra lo que se ha sacrificado No — un desbordamiento puede desbordar silenciosamente hacia la RAM del sistema No hay informe equivalente Los flags son explícitos porque es usted quien los pone ; no hay narración de los compromisos
Cifras trazables hacia fuentes publicadas
cada cifra enlaza su archivo de validación, servido bajo /proofs/ en este sitio
Sí — y la construcción de este sitio falla si una cifra no coincide con su archivo de origen No es una promesa que hagan No es una promesa que hagan No es una promesa que hagan

Seamos justos con la primera fila

La prevención en la carga es la norma, y la tiene todo el mundo — incluido el propio llama.cpp desde la aparición de la opción -fit en las builds recientes. VRAMPilot no reivindica ni el auto-fit, ni la estimación de VRAM, ni el dimensionamiento del contexto como diferenciadores. La parte no cubierta, según el sondeo, es el bucle de recuperación en ejecución, más la persistencia y el informe honesto que lo rodean.

El sondeo, y su fecha de caducidad

El sondeo fue un intento activo de matar el diferenciador de VRAMPilot buscando herramienta por herramienta en LM Studio, Ollama, Jan y herramientas de nicho. El veredicto: la parte de recuperación de OOM en ejecución está realmente sin cubrir ; el perfilado de VRAM en vivo y el auto-contexto están ampliamente cubiertos y aquí nadie los reivindica como nuevos.

Dos advertencias honestas :