DeepInfer と Ollama：本番エンジンか、ローカルの実行環境か
Ollama は「ノート PC がある」から「モデルが答えている」までの最短経路だ。DeepInfer は 64 GPU の推論エンジンである。どちらもモデルを動かす話だが、道具の種類が違う。その違いは、何かをダウンロードする前に効いてくる。
DeepInfer と Ollama は同じ文脈で語られやすいが、同等のものとして比べるのは間違いだ。DeepInfer は DeepSeek が Apache-2.0 で公開した DeepSeek-V4.1-Flash 専用の推論エンジンで、NVIDIA SM100 と Huawei Ascend 950 を対象にし、配布物はオフラインのみ。Ollama は MIT ライセンスのローカル実行環境で、macOS、Windows、Linux に対応し、モデルレジストリ、ローカル REST サーバー、OpenAI API のサブセットを備える。片方はクラスタのために、もう片方はあなたのマシンのために作られている。
結論から
Ollama を使うのは、ローカルでの試作、デスクトップアプリ、手早いモデルの実験のためだ。DeepInfer を検討するのは、SM100 か Ascend 950 のハードウェアがあり、DeepSeek の V4.1-Flash 専用クラスタエンジンが必要な場合だけである。
ノート PC で「DeepInfer を試したい」と思っても、Ollama で DeepInfer が手に入るわけではない。DeepInfer はエンジンであり、Ollama のレジストリにあるモデルではない。また、データセンター向けの V4.1-Flash チェックポイントは典型的なローカル向けの対象ではない。将来量子化版が出たとしても同じだ。
それぞれの概要
DeepInfer
DeepInfer は、DeepSeek-V4.1-Flash を大規模にサービングするための DeepSeek のオープンソース推論フレームワークだ。ライセンスは Apache-2.0 で、NVIDIA SM100 と Huawei Ascend 950 に対応する。最適化カーネル、Wide-EP/EPLB、DSpark、SWA 有界リプレイ、非同期スケジューリング、決定論モード、構造化出力を備えたオフラインエンジンとして公開されている。
公開版には KV cache システム、prefill/decode 分離、データ並列の負荷分散が含まれない。対応モデルは1つだけだ。適用範囲を意図的に狭くしたクラスタエンジンである。
Ollama
Ollama はローカルのモデル実行環境だ。macOS、Windows、Linux にインストールでき、レジストリからモデルを取得し、ローカル API を公開する。ドキュメントには OpenAI API のサブセットが記載され、ローカルの /v1/chat/completions エンドポイントを含む。同じクライアント面からクラウドのモデルも利用できる。
設計の中心は開発者の手軽さだ。コマンド1つ、モデルレジストリ、ローカルサーバー。PD 分離や分散 KV cache、クラスタスケジューリングを備えたマルチテナントのサービング基盤ではない。ライセンスは MIT である。
比較表：速度ではなく適用範囲
| 項目 | DeepInfer | Ollama |
|---|---|---|
| 種類 | DeepSeek 専用のオフラインクラスタエンジン | ローカルのモデル実行環境 |
| インストール | ソースからビルド。クラスタのセットアップ | デスクトップアプリまたはインストールスクリプト |
| ハードウェア | NVIDIA SM100、Ascend 950 | コンシューマー向け GPU、CPU、Apple Silicon。クラウドモデルも |
| オンライン API | 公開版にはなし | ローカル REST サーバー。OpenAI 互換のサブセット |
| モデル管理 | V4.1-Flash のチェックポイント1つ | レジストリからの pull / list / run |
| KV cache / PD | サービスレベルの KV cache と PD は含まれない | ローカルランタイムのキャッシュ。PD やマルチノード層はない |
| ライセンス | Apache-2.0 | MIT |
| 向いている用途 | V4.1-Flash の研究とクラスタ配備 | ローカルの試作とデスクトップアプリ |
出典：DeepInfer の README と Q&A、Ollama の README と OpenAI 互換性のドキュメント。2026-10-20 参照。
DeepInfer が優位な点
- V4.1-Flash 専用。エンジンはモデルの CED アーキテクチャ、DSpark、SWA 有界リプレイ、Wide-EP のデコード配置を前提に作られている。Ollama のモデル対応はレジストリとランタイムに依存する。
- クラスタのスケジューリング。EPLB、prefill 64 基と decode 64 基の構成、本番の Q&A は、ローカル実行環境では決して出会わないマルチノードの問題を扱う。
- Ascend 950。DeepInfer は Huawei Ascend 950 を第一級の対象として挙げる。Ollama のローカル向けハードウェアはコンシューマー寄りだ。
- DeepSeek の本番ノート。Q&A はキャッシュとスケジューリングの設計を詳しく説明している。ランタイムとしてだけでなく、研究の材料としての価値がある。
Ollama が優位な点
- 文字どおり、最初のトークンまでの時間。インストールし、pull し、実行する。導入コストは数分で、クラスタの構築プロジェクトではない。
- デスクトップの対応範囲。macOS、Windows、Linux に CLI とローカル API がある。DeepInfer はこれらの環境を対象にしていない。
- モデル管理。レジストリ、モデルの取得、単純なローカルサーバー。DeepInfer は V4.1-Flash のチェックポイントを自分で用意し、エンジンをビルドする前提だ。
- OpenAI 互換のサブセット。既存の OpenAI クライアントは、多くの用途でローカルの Ollama サーバーに向けられる。
- MIT ライセンス。ローカルツールとして再配布の条件が単純だ。
ベンチマークの罠
ノート PC 上の Ollama の tokens/s と、64 基の SM100 GPU 上の DeepInfer の tokens/s は比較にならない。モデル形式、量子化、コンテキスト長、同時実行数、ハードウェアが桁違いに違う。
DeepInfer のグラフは prefill に 4 基、decode に 64 基の SM100 GPU を使い、コンテキストは 131,072 トークン、デコード設定は nextn=3 とドラフト受入率 75% だ。ローカルの Ollama は、コンシューマー向け GPU 1 基で量子化モデルを動かしているかもしれない。問うべきは「どちらが速いか」ではなく「手持ちのマシンに合うのはどちらか」である。
こちらは同一のハードウェアでどちらのエンジンも動かしていない。ローカルでの比較が必要なら、モデルと量子化を固定し、自分のコンテキスト長で TTFT と tokens/s を測り、メモリを見る。クラスタでの比較が必要なら、レイテンシ SLO 下のスループットと、送出した100万トークンあたりのコストを測る。
単一デバイス上の Ollama で快適に動く、対応済みの量子化 V4.1-Flash ビルド。そしてトレードオフが明確になる公開測定。それが出るまでは「ハードウェアが違い、仕事も違う」が正直な答えだ。
選び方
| こういう場合 | まず選ぶなら | 理由 |
|---|---|---|
| 今日、手元でモデルを動かしたい | Ollama | インストール、pull、実行。デスクトップ対応 |
| デスクトップアプリやローカルアプリを作っている | Ollama | ローカル API と OpenAI 互換のサブセット |
| SM100 か Ascend 950 があり、V4.1-Flash だけを動かす | DeepInfer | V4.1 専用エンジンとクラスタのスケジューリング |
| PD を伴うマルチテナントのサービングが必要 | どちらも単独では不可 | 対応バックエンドを備えた vLLM、SGLang、Dynamo を使う |
| DeepSeek の本番エンジンを研究したい | DeepInfer | EPLB、DSpark、SWA リプレイ、本番の Q&A |
FAQ
DeepInfer は Ollama から pull できるモデルなのか
違う。DeepInfer は推論エンジンであり、Ollama のレジストリにあるモデルではない。Ollama はモデルを動かし、DeepInfer は特定の V4.1-Flash エンジンを動かす。
Ollama は DeepSeek-V4.1-Flash に対応しているのか
前提にしないこと。Ollama のモデル対応はレジストリとランタイムに依存する。データセンター向けの V4.1-Flash チェックポイントは、典型的なローカル向けの対象ではない。
DeepInfer は Ollama より速いのか
公開された直接比較はなく、ハードウェアも違う。Ollama はローカル実行環境、DeepInfer は SM100 と Ascend 950 のクラスタを対象にする。
どちらを選ぶべきか
ローカルの試作とデスクトップアプリには Ollama。DeepInfer は、対応ハードウェア上での V4.1-Flash クラスタのときに検討する。解いている問題が違う。
出典
- Ollama README — 対応プラットフォーム、インストール方法、ライセンス。
- Ollama の OpenAI 互換性 — ローカルとクラウドの API 面。
- DeepInfer README — 適用範囲、ハードウェア、欠けている構成要素、グラフ。
- DeepInfer と llama.cpp — もう1つのローカルランタイム比較。
- 10本の比較 — データセンター、ローカル、コンパイラ型ランタイム。
次に読む：DeepInfer と llama.cpp、MLC-LLM との比較、あるいは比較一覧。