vLLM oder Ollama für den produktiven LLM-Betrieb? Durchsatz, Latenz, Batching und GPU-Auslastung im Vergleich (Stand 2026)

vLLM und Ollama adressieren unterschiedliche Aufgaben: vLLM ist als Serving-Engine mit Continuous Batching und PagedAttention auf hohen Durchsatz und viele parallele Nutzer ausgelegt, Ollama als schlank zu betreibende Local-Runtime auf llama.cpp-Basis konzipiert. Für produktive Multi-User-Workloads ist vLLM meist die stärkere Wahl, für Entwicklung, Einzelarbeitsplätze und Prototypen genügt Ollama – Stand 2026.

vLLM vs Ollama Inferenz: zwei Werkzeuge, zwei Betriebsschichten

Die Frage „vLLM vs Ollama Inferenz“ ist kein Entweder-oder, sondern eine Frage der Betriebsschicht. vLLM ist eine Open-Source-Serving-Engine, die eigens für Last in Produktionssystemen entwickelt wurde: OpenAI-kompatible API, Tensor-Parallelität über mehrere GPUs sowie Quantisierungen wie AWQ, GPTQ und FP8. Für 2026 relevant sind zusätzlich Prefix Caching – wiederkehrende System-Prompts werden nur einmal berechnet –, Speculative Decoding und strukturierte Ausgaben, die im Betrieb Latenz und Kosten spürbar senken. Ollama baut dagegen auf llama.cpp auf, bringt eine kuratierte Modellbibliothek mit und läuft bereits auf Consumer-GPUs oder rein CPU-basiert – ideal für schnelle Setups ohne dedizierte Server-Infrastruktur.

Durchsatz, Latenz und GPU-Auslastung im direkten Vergleich (Stand 2026)

Richtwerte aus Praxisprojekten, typischerweise gemessen mit einem 8-Billionen-Parameter-Modell in 4-Bit-Quantisierung:

• Einzelanfrage: Auf einer Workstation-GPU (z. B. RTX 4090) erzeugen beide Stacks rund 90–160 Token pro Sekunde – der Unterschied ist hier gering.
• Parallele Last: Bei 16–32 gleichzeitigen Anfragen auf einer Server-GPU der A100-/H100-Klasse erreicht vLLM typischerweise das 5- bis 15-fache des Aggregatdurchsatzes von Ollama; Werte um 2.000–4.000 Token/s sind in solchen Setups realistisch.
• GPU-Auslastung: vLLM hält die GPU unter Volllast bei etwa 85–95 Prozent; Ollama pendelt bei Einzelanfragen häufig zwischen 30 und 50 Prozent.
• Time to First Token: vLLM liefert unter mittlerer Last meist 100–300 ms; bei Ollama steigen Wartezeiten unter Lastspitzen auf mehrere Sekunden, weil Requests in einer Warteschlange landen.

Die konkreten Werte hängen von Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge und Hardware ab; die Größenordnung des Verhältnisses bleibt über verschiedene Setups hinweg aber stabil. Für einen RAG-Chatbot mit 20 gleichzeitigen Besuchern bedeutet das konkret: vLLM arbeitet die Anfragen zügig ab, während Ollama einzelne Dialoge spürbar verzögert.

Batching: Warum Continuous Batching und PagedAttention den Unterschied machen

Der eigentliche Hebel liegt in der Request-Verarbeitung. vLLM nutzt Continuous Batching: Neue Anfragen rücken unmittelbar in laufende Batches nach, statt auf Batch-Grenzen zu warten – die GPU bleibt dadurch nahezu durchgehend beschäftigt. PagedAttention verwaltet den KV-Cache in Blöcken und senkt die Speicherverschwendung von bis zu 60 Prozent bei klassischer, zusammenhängender Allokation auf unter 4 Prozent. Dadurch passen deutlich mehr parallele Sessions auf dieselbe GPU. Ollama arbeitet Anfragen primär sequenziell ab; die Parallelität lässt sich zwar über Umgebungsvariablen erhöhen, ein echtes In-Flight-Batching über viele Nutzer sieht die llama.cpp-Architektur nicht vor.

Wann welcher Layer passt: drei Stufen für den LLM-Betrieb

Layer 1 – Arbeitsplatz und Entwicklung: Ollama

Für Entwickler-Setups, Prototypen und datenschutzsensible Einzelplatzlösungen in Kanzleien oder Praxen ist Ollama die effizienteste Lösung: Modell ziehen, Container starten, offene API nutzen. Kein Serverbetrieb, kein Patchen einer Serving-Infrastruktur.

Layer 2 – On-Premise-Server für kleine Teams: die Übergangszone

Bis etwa fünf bis zwanzig gleichzeitige Nutzer kommt Ollama auf dedizierter Hardware häufig noch zurecht, stößt bei Lastspitzen aber an Grenzen. Ab hier lohnt vLLM auf einer einzigen Server-GPU (z. B. L40S oder RTX 6000 Ada) mit planbaren Latenzen und besserer Auslastung.

Layer 3 – Produktiver Betrieb mit mehreren Abteilungen: vLLM

Chatbots auf der Website, Dokumentenanalyse und KI-Agenten mit durchgehendem Traffic erfordern Durchsatz, Ausfallsicherheit und Monitoring. vLLM skaliert über Tensor-Parallelität auf mehrere GPUs, lässt sich in Kubernetes mit Autoscaling betreiben und ist für Multi-User-Last konzipiert. Wenn Sie diese Stufe angehen, lohnt ein Blick auf die produktive LLM-Inferenz von CODLAB – vom GPU-Sizing über KV-Cache-Tuning bis zum laufenden Betrieb.

Fazit: Werkzeug nach Betriebsschicht wählen

Die Debatte „vLLM vs Ollama Inferenz“ endet nicht mit einem Sieger, sondern mit einer klaren Zuordnung: Ollama für Entwicklung und Einzelplätze, vLLM für produktive Last. Beide Stacks laufen vollständig On-Premise – für Kanzleien, Praxen und den Mittelstand bleibt der Datenbestand damit im eigenen Haus. Da beide eine OpenAI-kompatible API bereitstellen, bleibt die Anwendungsschicht beim späteren Wechsel weitgehend unberührt. Für eine belastbare Entscheidung auf Basis Ihrer konkreten Workloads empfehlen wir ein Strategiegespräch.

Haeufige Fragen

Was ist der Hauptunterschied zwischen vLLM und Ollama?

vLLM ist eine Serving-Engine, die auf hohen Durchsatz und viele parallele Nutzer ausgelegt ist. Ollama ist eine Local-Runtime auf llama.cpp-Basis, konzipiert für einfache Setups an einzelnen Arbeitsplätzen.

Kann Ollama mehrere Nutzer gleichzeitig bedienen?

Ja, aber nur begrenzt. Anfragen werden primär sequenziell bzw. über wenige parallele Slots abgearbeitet; unter Lastspitzen steigen Wartezeiten deutlich, weshalb Ollama eher für kleine Teams als für produktive Multi-User-Systeme geeignet ist.

Braucht vLLM zwingend mehrere GPUs?

Nein. vLLM läuft bereits auf einer einzelnen Server-GPU; Tensor-Parallelität über mehrere GPUs ist erst für große Modelle oder hohe Parallelität relevant.

Welcher Stack passt zu Kanzleien und Praxen mit DSGVO-Anforderungen?

Beide laufen vollständig On-Premise, sodass Daten das eigene Haus nicht verlassen. Für Einzelplätze genügt oft Ollama, sobald mehrere Mitarbeiter oder Chatbots produktiv genutzt werden, empfiehlt sich vLLM auf eigener Hardware.

Wie aufwendig ist ein Wechsel von Ollama zu vLLM?

Da beide eine OpenAI-kompatible API bereitstellen, bleibt die Anwendungsschicht meist unberührt. Aufwand entsteht vor allem beim GPU-Sizing, beim KV-Cache-Tuning und beim Aufbau von Monitoring.

Was kostet der Betrieb von vLLM oder Ollama?

Beide Projekte sind Open Source; Kosten entstehen durch Hardware, Strom und Betrieb. vLLM nutzt Server-GPUs in der Regel deutlich effizienter aus, was die Kosten pro Anfrage senkt.