ตอบสั้นๆ: Ollama และ LM Studio รัน Local LLM ในเครื่องตัวเองได้ ฟรีทั้งคู่ ต่างกันที่วิธีใช้ อยากได้แอปแชทที่เปิดแล้วใช้ได้เลย ไม่แตะ terminal → LM Studio · จะต่อ AI เข้าแอป ระบบ automation หรือ server → Ollama เพราะเริ่มจาก command line และมี API ที่ localhost:11434 ให้เรียกได้ทันที หลายคนลงทั้งสองตัว ใช้ LM Studio ลองโมเดล แล้วใช้ Ollama ตอนต่อระบบจริง ส่วนงานภาษาไทยมีโมเดล Typhoon ของ SCB 10X ให้โหลดฟรี ตัวเล็กสุดแค่ 2.5 GB สำหรับธุรกิจไทยส่วนใหญ่ แนะนำเริ่มที่ LM Studio เพื่อดูก่อนว่าโมเดลในเครื่องตอบงานของคุณได้ไหม แล้วค่อยลงแรงต่อระบบด้วย Ollama
ทำไมคนไทยค้นหา Ollama เพิ่มกว่าเท่าตัวในปีเดียว
Local LLM คือการรัน LLM บนเครื่องของคุณเอง แทนการส่งข้อความไปประมวลผลที่ server ของผู้ให้บริการ ข้อมูลการค้นหาจาก Google Ads (ดึงผ่าน DataForSEO ข้อมูลถึง ส.ค. 2026) บอกว่าคนไทยสนใจเรื่องนี้เร็วขึ้นมาก คำว่า ollama เพิ่มจาก 6,600 ครั้ง/เดือน (ก.ย. 2025) เป็น 14,800 ครั้ง (ส.ค. 2026) และขึ้นไปสูงสุด 22,200 ครั้งในเดือน เม.ย. 2026 · lm studio จาก 1,900 เป็น 6,600 · local llm จาก 140 เป็น 1,000 ตัวเลขยังไม่ใหญ่ แต่ทิศทางชัด และคนไทยค้นหาชื่อเครื่องมือสองตัวนี้มากกว่าคำว่า local llm เองหลายเท่า แปลว่าคำถามจริงไม่ใช่ Local LLM คืออะไร แต่คือ จะลงตัวไหน
Ollama vs LM Studio: เทียบกันตรงๆ
สรุปจากหน้า official ของทั้งสองเจ้า (ตรวจ 9 ต.ค. 2026):
| หัวข้อ | Ollama | LM Studio |
|---|---|---|
| รูปแบบ | เครื่องมือ open source เริ่มจาก command line เช่น ollama run <model> | แอป desktop มีหน้าแชทในตัว |
| ค่าใช้จ่ายในเครื่อง | ฟรี ไม่จำกัด (MIT license) | ฟรีทั้งใช้ส่วนตัวและใช้ในที่ทำงาน (ตั้งแต่ 8 ก.ค. 2025) |
| ระบบที่รองรับ | macOS · Windows · Linux · Docker | Mac · Windows · Linux |
| โมเดล | โหลดจากคลังของ Ollama รวมถึง Typhoon ภาษาไทย | GGUF ผ่าน llama.cpp · MLX บน Mac ที่เป็น Apple Silicon |
| API | REST API ที่ localhost:11434 + endpoint แบบ OpenAI-compatible ที่ /v1/ (รองรับบางส่วนของ OpenAI API) | local server ที่มี endpoint แบบ OpenAI |
| ของที่มีมาให้ | chat completions · completions · models · embeddings · responses | แนบเอกสารแล้วถามแบบ offline (RAG) · MCP server · lms (CLI) · llmster (headless สำหรับ server) |
| แบบเสียเงิน | เฉพาะ cloud models: Pro $20/เดือน · Max $100/เดือน | Enterprise (SSO, model/MCP gating) ติดต่อฝ่ายขาย ไม่เปิดเผยราคา |
| สเปกที่ผู้พัฒนาแนะนำ | - | Mac: Apple Silicon + macOS 14.0+ · RAM 16GB+ (8GB ได้กับโมเดลเล็ก) / Windows: CPU ที่มี AVX2 · RAM 16GB+ · VRAM 4GB+ / Linux: Ubuntu 20.04+ |
⚠️ ฟีเจอร์และเงื่อนไขเปลี่ยนเร็ว verify ที่ ollama.com/pricing, github.com/ollama/ollama และ lmstudio.ai/docs · อัปเดต 9 ต.ค. 2026
ธุรกิจไทยควรเลือกตัวไหน?
เลือกจากคนที่จะใช้ ไม่ใช่จากว่าตัวไหนดังกว่า:
- •เจ้าของธุรกิจหรือทีมที่ไม่ใช่ dev อยากลองคุยกับ AI ในเครื่อง → LM Studio ติดตั้งแล้วเลือกโมเดลจากในแอปได้เลย
- •อยากถามเอกสารภายในแบบไม่ต่อเน็ต → LM Studio แนบไฟล์แล้วถามได้ในตัว เป็น RAG แบบพร้อมใช้
- •จะต่อ AI เข้าเว็บ แอป หรือ workflow → Ollama โค้ดที่เขียนตามรูปแบบ OpenAI API เปลี่ยน base URL เป็น
http://localhost:11434/v1/ได้ แต่ Ollama รองรับแค่บางส่วน ต้องทดสอบ endpoint ที่ใช้ก่อน - •รันบน server ที่ไม่มีจอ → Ollama บน Linux หรือ Docker · ฝั่ง LM Studio ก็มี
llmsterให้ใช้ - •อยากให้โมเดลในเครื่องเรียกเครื่องมือภายนอกจากหน้าแชท → LM Studio รองรับ MCP server
💡 กฎง่ายๆ: คนใช้แชทเอง → LM Studio · dev ต่อระบบหรือ automation → Ollama · server ไม่มีจอ → Ollama หรือ llmster · ยังไม่แน่ใจ → ลงทั้งคู่ ฟรีทั้งสองตัว
โมเดลภาษาไทยที่ใช้ได้ฟรี: Typhoon จาก SCB 10X
ถ้างานของคุณเป็นภาษาไทย ตัวแรกที่ควรลองคือ Typhoon ที่ SCB 10X เผยแพร่บน Ollama ในชื่อ scb10x เพราะเป็นโมเดลที่ทำมาสำหรับภาษาไทยและอังกฤษโดยตรง มีสองขนาดให้เลือกตามเครื่อง:
# โมเดลไทยตัวเล็ก (โหลด 2.5 GB)
ollama run scb10x/typhoon2.5-qwen3-4b
# ตัวใหญ่ขึ้น (โหลด 7.8 GB)
ollama run scb10x/typhoon2.1-gemma3-12b| โมเดล | ขนาด | ไฟล์ที่ต้องโหลด | เครื่องที่เหมาะ (กฎคร่าวๆ ของเรา) |
|---|---|---|---|
scb10x/typhoon2.5-qwen3-4b | 4B parameters · Q4_K_M | 2.5 GB | RAM 8 GB |
scb10x/typhoon2.1-gemma3-12b | 12B parameters · Q4_K_M | 7.8 GB | RAM 16 GB ขึ้นไป |
⚠️ ระวัง 3 เรื่อง: (1) คอลัมน์เครื่องที่เหมาะเป็นกฎคร่าวๆ ของเรา ไม่ใช่สเปกจากผู้พัฒนา หลักคือเครื่องต้องมีหน่วยความจำว่างมากกว่าขนาดไฟล์โมเดล (2) การใช้ Typhoon ต้องยอมรับ OpenTyphoon Terms and Conditions อ่านที่ opentyphoon.ai ก่อนเอาไปใช้กับงานลูกค้า (3) คำสั่งด้านบนยืนยันเฉพาะฝั่ง Ollama ส่วน LM Studio ให้ค้นชื่อ Typhoon ในแอปดูเองว่ามีไฟล์ให้โหลดไหม
PDPA: ทำไม Local ถึงน่าสนใจสำหรับธุรกิจไทย
เหตุผลที่หนักที่สุดของการรัน local ไม่ใช่เรื่องประหยัด แต่คือ ข้อมูลไม่ออกจากเครื่อง ข้อความที่พิมพ์และไฟล์ที่แนบถูกประมวลผลบน hardware ของคุณเอง ไม่ถูกส่งไปที่ผู้ให้บริการ AI งานที่มีข้อมูลส่วนบุคคล เช่น รายชื่อลูกค้า สัญญา เอกสาร HR หรือแชทลูกค้าจาก LINE OA จึงเป็นงานที่ local ได้เปรียบชัดที่สุด นอกจากโมเดลแชท SCB 10X ยังเผยแพร่ typhoon-ocr (อ่านเอกสารไทย/อังกฤษจากภาพ) และ typhoon-translate (แปลไทย ↔ อังกฤษ) บน Ollama ด้วย สองตัวนี้ตรงกับงานเอกสารที่ธุรกิจไทยมักไม่อยากอัปโหลดขึ้น cloud
⚠️ รัน local ไม่ได้แปลว่าผ่าน PDPA อัตโนมัติ มันแค่ตัดขั้นตอนส่งข้อมูลให้บุคคลภายนอกออกไป คุณยังต้องมีฐานทางกฎหมายในการใช้ข้อมูล คุมสิทธิ์คนที่เข้าถึงเครื่อง และดูแลความปลอดภัยของเครื่องนั้นเอง และถ้าเลือกใช้ cloud models ของ Ollama ข้อมูลก็ออกจากเครื่องเหมือนบริการ cloud ทั่วไป
Ollama ฟรีจริงไหม? อย่าสับสนกับแพ็กเกจ cloud
ฟรีจริง ถ้ารันโมเดลบนเครื่องของคุณเอง หน้าราคาของ Ollama เขียนว่าการรันบน hardware ตัวเอง ฟรีและไม่จำกัด แพ็กเกจที่เห็นราคาเป็นของ cloud models ที่ Ollama รันให้บน server ของเขา ซึ่งเป็นคนละเรื่องกัน:
| แพ็กเกจ | ราคา | ใช้กับอะไร |
|---|---|---|
| รันในเครื่องตัวเอง | ฟรี ไม่จำกัด | โมเดลที่โหลดมารันบน hardware ของคุณ |
| Free | $0 | cloud models |
| Pro | $20/เดือน ($200/ปี) | cloud models |
| Max | $100/เดือน | cloud models |
| Team | $500/เดือน (early access) | cloud models สำหรับทีม |
| Enterprise | ติดต่อฝ่ายขาย | - |
⚠️ ราคาและโควตาของแต่ละแพ็กเกจ verify ที่ ollama.com/pricing · อัปเดต 9 ต.ค. 2026 · ราคาเป็น USD ตามหน้า official ไม่ได้แปลงเป็นบาท
ข้อจำกัด: เมื่อไหร่ไม่ควรรัน Local
Local LLM ไม่ใช่คำตอบของทุกงาน ข้อเสียที่ต้องรู้ก่อนลงแรง:
- •โมเดลเล็กในเครื่องเก่งน้อยกว่าโมเดล flagship บน cloud งานที่ต้องคิดหลายขั้นหรือเขียนยาวๆ ให้เนี้ยบ อย่าคาดหวังผลเท่ากัน
- •ไม่ได้ฟรีจริงทั้งหมด คุณจ่ายเป็นค่า hardware และเวลา setup แทนการจ่ายต่อ token
- •ใช้น้อย cloud API มักถูกกว่าและดีกว่า ถ้าวันหนึ่งถามไม่กี่สิบครั้ง ดูตัวเลขใน เทียบราคา AI ก่อนตัดสินใจซื้อเครื่อง
- •ต้องมีคนดูแล เครื่องดับคือระบบดับ และการอัปเดตโมเดลเป็นงานของคุณเอง
- •API ไม่เหมือน OpenAI ทั้งหมด Ollama บอกเองว่ารองรับแค่บางส่วน โค้ดเดิมอาจต้องแก้
📌 ไม่คุ้มที่จะรัน local ถ้า: ปริมาณงานน้อย · ข้อมูลไม่ได้อ่อนไหว · ไม่มีคนดูแลเครื่อง กรณีนี้ใช้ cloud API ไปก่อน คุ้มเมื่อ: มีข้อมูลที่ไม่อยากส่งออกนอกบริษัท · งานซ้ำปริมาณมาก · ต้องใช้ได้แม้ไม่ต่อเน็ต
สรุป: Ollama vs LM Studio ตัวไหนดี
ถ้าให้เลือกตัวเดียว คนใช้งานทั่วไปเลือก LM Studio เพราะได้หน้าแชทและถามเอกสารแบบ offline ได้ทันที dev และคนทำ automation เลือก Ollama เพราะ API ที่ localhost:11434 ต่อเข้าระบบอื่นได้ตรงกว่า ทั้งคู่ฟรีเมื่อรันในเครื่อง จึงไม่มีเหตุผลที่ต้องเลือกแค่ตัวเดียวตั้งแต่วันแรก
สำหรับงานภาษาไทย เริ่มที่ Typhoon ตัว 2.5 GB ลองกับคำถามจริงของธุรกิจคุณสัก 20 ข้อ ถ้าคำตอบใช้ได้ค่อยขยับไปตัว 7.8 GB หรือวางระบบจริง ถ้ายังไม่ถึง ให้กลับไปใช้ cloud API โดยไม่ต้องเสียดาย เพราะยังไม่ได้ลงทุนอะไร
🎯 อยากต่อ Local LLM หรือ cloud API เข้ากับระบบที่ใช้อยู่ เช่น LINE OA, เว็บ หรือฐานข้อมูลภายใน ดู บริการ AI Integration หรือ นัดคุยฟรี 30 นาที เราช่วยดูก่อนว่างานของคุณควรรัน local หรือใช้ cloud
Arm - chercode
Full-Stack Developer & Founder
นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์กว่า 5 ปีด้าน Web Development, AI Integration และ Automation เชี่ยวชาญ Next.js, React, n8n และ LLM Integration ผู้ก่อตั้ง chercode ให้บริการพัฒนาระบบสำหรับธุรกิจไทย
Portfolio
