Framework-Vergleich
Semantic Kernel vs Ollama
Datenbasierter Vergleich von Semantic Kernel und Ollama nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Semantic Kernel | Ollama |
|---|---|---|
| Sprache | C# | Go |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 28,443 | 178,304 |
| Commits (30d) | 20 | — |
| Autonomie | 4/100 | 2/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 4/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 3/10 | 9/10 |
| Beste Eignung | Enterprise .NET / Azure AI apps | Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit. |
Semantic Kernel
Stärken
- Enterprise-grade
- Multi-language (C#, Python, Java)
- Azure-native
Schwächen
- Steeper learning curve
- Microsoft-centric
Ollama
Stärken
- Trivialer Start (ollama run)
- Riesiger Model-Hub
- Tool-Calling nativ
Schwächen
- Keine Agent-Abstraktionen
- Hardware-abhängig
Fazit
Semantic Kernel führt mit 4 Punkten
Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps. Wähle Ollama wenn: Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit..