7 bedste LLM-værktøjer til at køre modeller lokalt (januar 2025)

Forbedret store sprogmodeller (LLM'er) dukker ofte op, og selvom cloud-baserede løsninger tilbyder bekvemmelighed, giver det at køre LLM'er lokalt flere fordele, herunder forbedret privatliv, offline tilgængelighed og større kontrol over data- og modeltilpasning.

At køre LLM'er lokalt giver flere overbevisende fordele:

• Privacy: Bevar fuld kontrol over dine data, og sørg for, at følsom information forbliver i dit lokale miljø og ikke bliver overført til eksterne servere.  
• Offline tilgængelighed: Brug LLM'er selv uden internetforbindelse, hvilket gør dem ideelle til situationer, hvor forbindelsen er begrænset eller upålidelig.  
• Tilpasning: Finjuster modellerne, så de passer til specifikke opgaver og præferencer, og optimer ydeevnen til dine unikke brugssager.  
• Omkostningseffektivitet: Undgå tilbagevendende abonnementsgebyrer forbundet med cloud-baserede løsninger, hvilket potentielt sparer omkostninger i det lange løb.

Denne opdeling vil se nærmere på nogle af de værktøjer, der gør det muligt at køre LLM'er lokalt, og undersøge deres funktioner, styrker og svagheder for at hjælpe dig med at træffe informerede beslutninger baseret på dine specifikke behov.

1. Alt, LLM

AnythingLLM er en open source AI-applikation, der sætter lokal LLM-kraft direkte på dit skrivebord. Denne gratis platform giver brugerne en ligetil måde at chatte med dokumenter, køre AI-agenter og håndtere forskellige AI-opgaver, mens de holder alle data sikre på deres egne maskiner.

Systemets styrke kommer fra dets fleksible arkitektur. Tre komponenter arbejder sammen: en React-baseret grænseflade til jævn interaktion, en NodeJS Express-server, der håndterer det tunge løft af vektordatabaser og LLM-kommunikation, og en dedikeret server til dokumentbehandling. Brugere kan vælge deres foretrukne AI-modeller, uanset om de kører open source-indstillinger lokalt eller opretter forbindelse til tjenester fra OpenAI, Azure, AWS eller andre udbydere. Platformen arbejder med adskillige dokumenttyper - fra PDF'er og Word-filer til hele kodebaser - hvilket gør den tilpasselig til forskellige behov.

Det, der gør AnythingLLM særligt overbevisende, er dets fokus på brugerkontrol og privatliv. I modsætning til skybaserede alternativer, der sender data til eksterne servere, behandler AnythingLLM alt lokalt som standard. For teams, der har brug for mere robuste løsninger, understøtter Docker-versionen flere brugere med tilpassede tilladelser, mens den stadig opretholder stram sikkerhed. Organisationer, der bruger AnythingLLM, kan springe de API-omkostninger, der ofte er knyttet til cloud-tjenester, over ved i stedet at bruge gratis open source-modeller.

Nøglefunktioner ved Anything LLM:

• Lokalt behandlingssystem, der opbevarer alle data på din maskine
• Multi-model supportramme, der forbinder til forskellige AI-udbydere
• Dokumentanalysemotor, der håndterer PDF'er, Word-filer og kode
• Indbygget AI agenter til opgaveautomatisering og webinteraktion
• Developer API, der muliggør tilpassede integrationer og udvidelser

Besøg AnythingLLM →

2. GPT4All

GPT4All kører også store sprogmodeller direkte på din enhed. Platformen sætter AI-behandling på din egen hardware, uden at data forlader dit system. Den gratis version giver brugerne adgang til over 1,000 open source-modeller inklusive LLaMa og Mistral.

Systemet fungerer på standard forbrugerhardware - Mac M Series, AMD og NVIDIA. Den behøver ingen internetforbindelse for at fungere, hvilket gør den ideel til offlinebrug. Gennem LocalDocs-funktionen kan brugere analysere personlige filer og bygge vidensbaser helt på deres maskine. Platformen understøtter både CPU og GPU-behandling, tilpasning til tilgængelige hardwareressourcer.

Enterprise-versionen koster $25 pr. enhed månedligt og tilføjer funktioner til virksomhedsimplementering. Organisationer får workflowautomatisering gennem brugerdefinerede agenter, IT-infrastrukturintegration og direkte support fra Nomic AI, virksomheden bag. Fokus på lokal behandling betyder, at virksomhedsdata forbliver inden for organisatoriske grænser, og opfylder sikkerhedskravene, samtidig med at AI-kapaciteter bevares.

Nøglefunktioner i GPT4All:

• Kører udelukkende på lokal hardware uden behov for cloud-forbindelse
• Adgang til 1,000+ open source sprogmodeller
• Indbygget dokumentanalyse gennem LocalDocs
• Fuldfør offline drift
• Virksomhedsimplementeringsværktøjer og support

Besøg GPT4All →

3. Ollama

Ollama downloader, administrerer og kører LLM'er direkte på din computer. Dette open source-værktøj skaber et isoleret miljø, der indeholder alle modelkomponenter – vægte, konfigurationer og afhængigheder – så du kan køre AI uden skytjenester.

Systemet fungerer gennem både kommandolinje og grafiske grænseflader og understøtter macOS, Linux og Windows. Brugere trækker modeller fra Ollamas bibliotek, herunder Llama 3.2 til tekstopgaver, Mistral til kodegenerering, Code Llama til programmering, LLaVA til billedbehandling og Phi-3 til videnskabeligt arbejde. Hver model kører i sit eget miljø, hvilket gør det nemt at skifte mellem forskellige AI-værktøjer til specifikke opgaver.

Organisationer, der bruger Ollama, har reduceret omkostningerne i skyen og samtidig forbedret datakontrollen. Værktøjet driver lokale chatbots, forskningsprojekter og AI-applikationer, der håndterer følsomme data. Udviklere integrerer det med eksisterende CMS- og CRM-systemer og tilføjer AI-egenskaber, mens data opbevares på stedet. Ved at fjerne cloud-afhængigheder arbejder teams offline og opfylder privatlivskrav som GDPR uden at kompromittere AI-funktionaliteten.

Nøgletræk ved Ollama:

• Komplet modelstyringssystem til download og versionskontrol
• Kommandolinje og visuelle grænseflader til forskellige arbejdsstile
• Support til flere platforme og operativsystemer
• Isolerede miljøer for hver AI-model
• Direkte integration med forretningssystemer

Besøg Ollama →

4. LM Studio

LM Studio er en desktopapplikation, der lader dig køre AI-sprogmodeller direkte på din computer. Gennem dens grænseflade finder, downloader og kører brugere modeller fra Hugging Face, mens de holder alle data og behandler lokalt.

Systemet fungerer som et komplet AI-arbejdsområde. Dens indbyggede server efterligner OpenAI's API, så du kan tilslutte lokal AI til ethvert værktøj, der fungerer med OpenAI. Platformen understøtter større modeltyper som Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek og Qwen 2.5. Brugere trække og slippe dokumenter for at chatte med dem igennem RAG (Retrieval Augmented Generation), hvor al dokumentbehandling forbliver på deres maskine. Grænsefladen giver dig mulighed for at finjustere, hvordan modeller kører, inklusive GPU-brug og systemprompter.

At køre AI lokalt kræver solid hardware. Din computer har brug for nok CPU-strøm, RAM og lagerplads til at håndtere disse modeller. Brugere rapporterer nogle nedgange i ydeevnen, når de kører flere modeller på én gang. Men for teams, der prioriterer databeskyttelse, fjerner LM Studio skyafhængigheder fuldstændigt. Systemet indsamler ingen brugerdata og holder alle interaktioner offline. Selvom det er gratis til personlig brug, skal virksomheder kontakte LM Studio direkte for kommerciel licensering.

Nøglefunktioner i LM Studio:

• Indbygget modelopdagelse og download fra Hugging Face
• OpenAI-kompatibel API-server til lokal AI-integration
• Dokumentchatfunktion med RAG-behandling
• Fuldfør offline drift uden dataindsamling
• Finmaskede modelkonfigurationsmuligheder

Besøg LM Studio →

5. Jan

Jan giver dig et gratis open source-alternativ til ChatGPT, der kører helt offline. Denne desktop-platform lader dig downloade populære AI-modeller som Llama 3, Gemma og Mistral til at køre på din egen computer eller oprette forbindelse til cloud-tjenester som OpenAI og Anthropic, når det er nødvendigt.

Systemet fokuserer på at give brugerne kontrol. Dens lokale Cortex-server matcher OpenAI's API, hvilket gør den til at fungere med værktøjer som Continue.dev og Open Interpreter. Brugere gemmer alle deres data i en lokal "Jan-datamappe", uden at oplysninger forlader deres enhed, medmindre de vælger at bruge cloud-tjenester. Platformen fungerer som VSCode eller Obsidian - du kan udvide den med tilpassede tilføjelser, der matcher dine behov. Den kører på Mac, Windows og Linux og understøtter NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) og Intel Arc GPU'er.

Jan bygger alt op omkring brugerejerskab. Koden forbliver open source under AGPLv3, så enhver kan inspicere eller ændre den. Selvom platformen kan dele anonyme brugsdata, forbliver dette strengt valgfrit. Brugerne vælger, hvilke modeller der skal køres, og har fuld kontrol over deres data og interaktioner. For hold, der ønsker direkte support, opretholder Jan et aktivt Discord-fællesskab og GitHub-lager, hvor brugere er med til at forme platformens udvikling.

Nøgletræk ved Jan:

• Fuldfør offline drift med lokal model kørende
• OpenAI-kompatibel API via Cortex-server
• Understøttelse af både lokale og cloud AI-modeller
• Udvidelsessystem til brugerdefinerede funktioner
• Multi-GPU-understøttelse på tværs af store producenter

Besøg Jan →

6. Lamafil

Billede: Mozilla

Llamafile forvandler AI-modeller til enkelte eksekverbare filer. Denne Mozilla Builders projekt kombinerer llama.cpp med Cosmopolitan Libc at skabe selvstændige programmer, der kører AI uden installation eller opsætning.

Systemet justerer modelvægte som ukomprimerede ZIP-arkiver til direkte GPU-adgang. Den registrerer dine CPU-funktioner under kørsel for optimal ydeevne, der fungerer på tværs af Intel- og AMD-processorer. Koden kompilerer GPU-specifikke dele efter behov ved hjælp af dit systems compilere. Dette design kører på macOS, Windows, Linux og BSD og understøtter AMD64- og ARM64-processorer.

Af sikkerhedsmæssige årsager bruger Llamafile pledge() og SECCOMP til at begrænse systemadgang. Det matcher OpenAIs API-format, hvilket gør det drop-in kompatibelt med eksisterende kode. Brugere kan indlejre vægte direkte i den eksekverbare eller indlæse dem separat, hvilket er nyttigt for platforme med filstørrelsesbegrænsninger som Windows.

Nøglefunktioner i Llamafile:

• Enkeltfilinstallation uden eksterne afhængigheder
• Indbygget OpenAI API-kompatibilitetslag
• Direkte GPU-acceleration til Apple, NVIDIA og AMD
• Support på tværs af platforme til større operativsystemer
• Kørselsoptimering for forskellige CPU-arkitekturer

Besøg Llamafile →

7. NextChat

NextChat sætter ChatGPTs funktioner ind i en open source-pakke, du kontrollerer. Denne web- og desktop-app opretter forbindelse til flere AI-tjenester – OpenAI, Google AI og Claude – mens den gemmer alle data lokalt i din browser.

Systemet tilføjer nøglefunktioner, der mangler fra standard ChatGPT. Brugere opretter "masker" (svarende til GPT'er) for at bygge brugerdefinerede AI-værktøjer med specifikke kontekster og indstillinger. Platformen komprimerer chathistorik automatisk til længere samtaler, understøtter markdown-formatering og streamer svar i realtid. Det fungerer på flere sprog, herunder engelsk, kinesisk, japansk, fransk, spansk og italiensk.

I stedet for at betale for ChatGPT Pro forbinder brugere deres egne API-nøgler fra OpenAI, Google eller Azure. Implementer det gratis på en cloud-platform som Vercel for en privat instans, eller kør den lokalt på Linux, Windows eller MacOS. Brugere kan også bruge dets forudindstillede promptbibliotek og brugerdefinerede modelsupport for at bygge specialiserede værktøjer.

Nøglefunktioner NextChat:

• Lokal datalagring uden ekstern sporing
• Brugerdefineret AI-værktøj skabelse gennem masker
• Understøttelse af flere AI-udbydere og API'er
• Et-klik-implementering på Vercel
• Indbygget promptbibliotek og skabeloner

Besøg NextChat →

The Bottom Line