Framework-Vergleich
Ollama vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von Ollama und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Ollama | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Go | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 182,975 | 28,660 |
| Commits (30d) | 116 | 20 |
| Autonomie | 2/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 4/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 9/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit. | Enterprise .NET / Azure AI apps |
Ollama
Stärken
- Trivialer Start (ollama run)
- Riesiger Model-Hub
- Tool-Calling nativ
Schwächen
- Keine Agent-Abstraktionen
- Hardware-abhängig
Semantic Kernel
Stärken
- Enterprise-grade
- Multi-language (C#, Python, Java)
- Azure-native
Schwächen
- Steeper learning curve
- Microsoft-centric
Fazit
Semantic Kernel führt mit 4 Punkten
Wähle Ollama wenn: Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit.. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.