# Tools om LLM's lokaal te draaien: Overzicht & Vergelijking

[Naar de inhoud](#lm-inhoud)Netwerk/NL[EN](/en/lokale-llm-tools)[Hubhub.llmnet.nlModellen vergelijken op taak, taal, kosten en licentie.](https://hub.llmnet.nl/)[Communitycommunity.llmnet.nlPrompttechnieken, patronen en systeemprompts.](https://community.llmnet.nl/)[APIapi.llmnet.nlLLM's robuust in software: rate limits, routing, structured output.](https://api.llmnet.nl/)[Consultancyconsultancy.llmnet.nlAI invoeren in een organisatie, van pilot tot productie.](https://consultancy.llmnet.nl/)[Nieuwsnieuws.llmnet.nlOntwikkelingen in AI, geduid voor Nederland.](https://nieuws.llmnet.nl/)[Benchmarkbenchmark.llmnet.nlZelf meten wat AI-kwaliteit is, voor jouw taken.](https://benchmark.llmnet.nl/)[Vacaturesvacatures.llmnet.nlAI-rollen, salarissen en carrièrepaden in Nederland.](https://vacatures.llmnet.nl/)[Lerenleren.llmnet.nlAI-concepten in gewoon Nederlands, van beginner tot bouwer.](https://leren.llmnet.nl/)[Gidsgids.llmnet.nlAI privé draaien op eigen Mac, pc, NAS of thuisserver.](https://gids.llmnet.nl/)[Directorydirectory.llmnet.nlHet AI-ecosysteem in kaart: tools, modellen, bedrijven.](https://directory.llmnet.nl/)[Radarradar.llmnet.nlSignalen uit X, onderzoek en communities voor indie developers.](https://radar.llmnet.nl/)[Appsapps.llmnet.nlReviews van AI-apps en open-source repo's, met tips voor wie zelf bouwt.](https://apps.llmnet.nl/)[llmnet.nl — hoofdsite](https://llmnet.nl/)[](https://x.com/intent/post?url=https%3A%2F%2Fdirectory.llmnet.nl%2Flokale-llm-tools&text=Tools%20om%20LLM%27s%20lokaal%20te%20draaien%3A%20Overzicht%20%26%20Vergelijking)[](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=https%3A%2F%2Fdirectory.llmnet.nl%2Flokale-llm-tools)[](https://www.reddit.com/submit?url=https%3A%2F%2Fdirectory.llmnet.nl%2Flokale-llm-tools&title=Tools%20om%20LLM%27s%20lokaal%20te%20draaien%3A%20Overzicht%20%26%20Vergelijking)[](#)[](https://x.com/intent/post?url=https%3A%2F%2Fdirectory.llmnet.nl%2Flokale-llm-tools&text=Tools%20om%20LLM%27s%20lokaal%20te%20draaien%3A%20Overzicht%20%26%20Vergelijking)[](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=https%3A%2F%2Fdirectory.llmnet.nl%2Flokale-llm-tools)[](https://www.reddit.com/submit?url=https%3A%2F%2Fdirectory.llmnet.nl%2Flokale-llm-tools&title=Tools%20om%20LLM%27s%20lokaal%20te%20draaien%3A%20Overzicht%20%26%20Vergelijking)[](#)Door Ivo Donker — samengesteld met AI-ondersteuning (Claude & Gemini) · Laatst bijgewerkt: 27 juli 2026

# Tools om LLM's lokaal te draaien

Een helder overzicht van software om Large Language Models uit te voeren op je eigen hardware voor maximale privacy, snelheid en controle.

Het lokaal draaien van Large Language Models (LLM's) biedt aanzienlijke voordelen op het gebied van data-privacy, offline beschikbaarheid en het ontbreken van abonnementskosten of API-limieten. Afhankelijk van je technische achtergrond en hardware-configuratie (zoals GPU VRAM en geheugen) zijn er diverse gespecialiseerde tools beschikbaar.

Hieronder vind je een gecureerd overzicht van de meest gebruikte open-source en standalone tools op de markt, inclusief specificaties per platform, gebruiksgemak en de ideale doelgroep.

## Overzicht van Lokale LLM Software

Ollama
CLI / Service

Een populaire runtime op basis van llama.cpp waarmee je eenvoudig open-source modellen zoals Llama 3, Mistral en Gemma via de command-line start en beheert.

Platforms:
macOS, Linux, Windows

Gebruiksgemak:
Hoog (na installatie via CLI)

Doelgroep:
Developers & API-integraties

LM Studio
Desktop App

Een gebruiksvriendelijke desktopapplicatie met een grafische interface om GGUF-modellen direct van Hugging Face te downloaden, te testen en te benaderen via een lokale OpenAI-compatibele API.

Platforms:
macOS, Windows, Linux

Gebruiksgemak:
Zeer hoog (visueel)

Doelgroep:
Eindgebruikers & testers

llama.cpp
C/C++ Engine

De fundamentele C/C++ engine ontwikkeld door Georgi Gerganov voor het uitvoeren van LLM's met minimale overhead en maximale prestaties op uiteenlopende hardware, inclusief CPU-offloading.

Platforms:
Cross-platform (C/C++)

Gebruiksgemak:
Laag (vereist compileren/CLI)

Doelgroep:
Advanced engineers & onderzoekers

Jan
Desktop / Open Source

Een open-source alternatief voor ChatGPT dat volledig offline werkt op je eigen computer. Biedt volledige privacy, lokale opslag van conversaties en ondersteuning voor diverse modelformaten.

Platforms:
Windows, macOS, Linux

Gebruiksgemak:
Hoog (out-of-the-box)

Doelgroep:
Privacy-bewuste gebruikers

### Welke tool kies je?

Als je direct aan de slag wilt zonder gedoe met configuraties of command-lines, is LM Studio of Jan de beste keuze dankzij de visuelle interface. Wil je modellen op de achtergrond draaien als service of integreren binnen eigen softwareprojecten via een API, dan geniet Ollama de voorkeur. Voor maximale controle op low-level hardware-niveau blijft llama.cpp de gouden standaard.

Meer weten over het inrichten van je eigen infrastructuur of het vergelijken van use-cases? Bekijk dan ook de uitgebreide [AI Gids en Hub](https://gids.llmnet.nl/) voor diepgaande handleidingen.

© 2026 llmnet.nl — AI-Ecosystem Directory. Alle rechten voorbehouden.