I 7 migliori strumenti LLM per gestire modelli in locale (giugno 2025)

Servizio modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) emergono di frequente e, sebbene le soluzioni basate sul cloud offrano praticità, l'esecuzione degli LLM in locale offre diversi vantaggi, tra cui maggiore privacy, accessibilità offline e maggiore controllo sui dati e sulla personalizzazione del modello.

Gestire gli LLM a livello locale offre diversi vantaggi interessanti:

• Privacy: Mantieni il controllo completo sui tuoi dati, assicurandoti che le informazioni sensibili rimangano all'interno del tuo ambiente locale e non vengano trasmesse a server esterni.  
• Accessibilità offline: Gli LLM possono essere utilizzati anche senza connessione Internet, il che li rende ideali per le situazioni in cui la connettività è limitata o inaffidabile.  
• Personalizzazione: Ottimizza i modelli per adattarli ad attività e preferenze specifiche, ottimizzando le prestazioni per i tuoi casi d'uso specifici.  
• Efficacia dei costi: Evita i canoni di abbonamento ricorrenti associati alle soluzioni basate sul cloud, con un potenziale risparmio sui costi nel lungo periodo.

In questa analisi analizzeremo alcuni degli strumenti che consentono di gestire LLM a livello locale, esaminandone le caratteristiche, i punti di forza e di debolezza per aiutarti a prendere decisioni informate in base alle tue esigenze specifiche.

1. Qualunque cosaLLM

AnythingLLM è un open-source Applicazione AI che mette la potenza LLM locale direttamente sul tuo desktop. Questa piattaforma gratuita offre agli utenti un modo semplice per chattare con i documenti, eseguire agenti AI e gestire varie attività AI mantenendo tutti i dati al sicuro sui propri computer.

La forza del sistema deriva dalla sua architettura flessibile. Tre componenti lavorano insieme: un'interfaccia basata su React per un'interazione fluida, un server NodeJS Express che gestisce il sollevamento pesante di database vettoriali e comunicazioni LLM e un server dedicato per l'elaborazione dei documenti. Gli utenti possono scegliere i loro modelli AI preferiti, sia che stiano eseguendo opzioni open source localmente o che si stiano connettendo a servizi di OpenAI, Azure, AWS o altri provider. La piattaforma funziona con numerosi tipi di documenti, dai file PDF e Word a intere basi di codice, rendendola adattabile a diverse esigenze.

Ciò che rende AnythingLLM particolarmente interessante è la sua attenzione al controllo utente e alla privacy. A differenza delle alternative basate su cloud che inviano dati a server esterni, AnythingLLM elabora tutto localmente per impostazione predefinita. Per i team che necessitano di soluzioni più robuste, la versione Docker supporta più utenti con autorizzazioni personalizzate, mantenendo comunque una sicurezza rigorosa. Le organizzazioni che utilizzano AnythingLLM possono evitare i costi API spesso legati ai servizi cloud utilizzando invece modelli gratuiti e open source.

Caratteristiche principali di Anything LLM:

• Sistema di elaborazione locale che conserva tutti i dati sulla tua macchina
• Framework di supporto multi-modello che si collega a vari provider di intelligenza artificiale
• Motore di analisi dei documenti che gestisce PDF, file Word e codice
• Built-in Agenti AI per l'automazione delle attività e l'interazione web
• API per sviluppatori che consente integrazioni ed estensioni personalizzate

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2. GPT4Tutti

GPT4All esegue anche grandi modelli linguistici direttamente sul tuo dispositivo. La piattaforma mette l'elaborazione AI sul tuo hardware, senza che i dati lascino il tuo sistema. La versione gratuita offre agli utenti l'accesso a oltre 1,000 modelli open source, tra cui Lama e di Maestrale.

Il sistema funziona su hardware consumer standard: Mac M Series, AMD e NVIDIA. Non necessita di alcuna connessione Internet per funzionare, il che lo rende ideale per l'uso offline. Tramite la funzionalità LocalDocs, gli utenti possono analizzare file personali e creare knowledge base interamente sulla propria macchina. La piattaforma supporta sia CPU che Elaborazione GPU, adattandosi alle risorse hardware disponibili.

La versione enterprise costa 25 $ al mese per dispositivo e aggiunge funzionalità per l'implementazione aziendale. Le organizzazioni ottengono l'automazione del flusso di lavoro tramite agenti personalizzati, integrazione dell'infrastruttura IT e supporto diretto da Nomic AI, l'azienda che la sta dietro. L'attenzione all'elaborazione locale significa che i dati aziendali rimangono entro i confini organizzativi, soddisfacendo i requisiti di sicurezza e mantenendo le capacità di intelligenza artificiale.

Caratteristiche principali di GPT4All:

• Funziona interamente su hardware locale senza necessità di connessione al cloud
• Accesso a oltre 1,000 modelli linguistici open source
• Analisi dei documenti integrata tramite LocalDocs
• Completa operazione offline
• Strumenti e supporto per l'implementazione aziendale

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3. Ollama

Ollama scarica, gestisce ed esegue LLM direttamente sul tuo computer. Questo strumento open source crea un ambiente isolato contenente tutti i componenti del modello (pesi, configurazioni e dipendenze), consentendoti di eseguire l'IA senza servizi cloud.

Il sistema funziona sia tramite riga di comando che tramite interfacce grafiche, supportando macOS, Linux e Windows. Gli utenti estraggono modelli dalla libreria di Ollama, tra cui Llama 3.2 per le attività di testo, Mistral per la generazione di codice, Code Llama per la programmazione, LLaVA per l'elaborazione delle immagini e Phi-3 per il lavoro scientifico. Ogni modello funziona nel proprio ambiente, rendendo facile passare da uno strumento di intelligenza artificiale all'altro per compiti specifici.

Le organizzazioni che utilizzano Ollama hanno tagliato i costi del cloud migliorando al contempo il controllo dei dati. Lo strumento alimenta chatbot locali, progetti di ricerca e applicazioni AI che gestiscono dati sensibili. Gli sviluppatori lo integrano con i sistemi CMS e CRM esistenti, aggiungendo funzionalità AI mantenendo i dati in loco. Rimuovendo le dipendenze dal cloud, i team lavorano offline e soddisfano i requisiti sulla privacy come il GDPR senza compromettere la funzionalità AI.

Caratteristiche principali di Ollama:

• Sistema completo di gestione dei modelli per il download e il controllo delle versioni
• Interfacce a riga di comando e visive per diversi stili di lavoro
• Supporto per più piattaforme e sistemi operativi
• Ambienti isolati per ogni modello di IA
• Integrazione diretta con i sistemi aziendali

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4. Studio LM

LM Studio è un'applicazione desktop che consente di eseguire modelli di linguaggio AI direttamente sul computer. Tramite la sua interfaccia, gli utenti trovano, scaricano ed eseguono modelli da Hugging Face mantenendo tutti i dati e l'elaborazione in locale.

Il sistema agisce come uno spazio di lavoro AI completo. Il suo server integrato imita l'API di OpenAI, consentendo di collegare l'AI locale a qualsiasi strumento che funzioni con OpenAI. La piattaforma supporta i principali tipi di modelli come Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek e Qwen 2.5. Gli utenti trascinano e rilasciano i documenti per chattare con loro tramite RAG (generazione aumentata del recupero), con tutta l'elaborazione dei documenti che rimane sulla loro macchina. L'interfaccia consente di ottimizzare il funzionamento dei modelli, incluso l'utilizzo della GPU e i prompt di sistema.

L'esecuzione dell'IA in locale richiede hardware solido. Il computer necessita di potenza di CPU, RAM e storage sufficienti per gestire questi modelli. Gli utenti segnalano alcuni rallentamenti delle prestazioni quando eseguono più modelli contemporaneamente. Ma per i team che danno priorità alla privacy dei dati, LM Studio rimuove completamente le dipendenze dal cloud. Il sistema non raccoglie dati utente e mantiene tutte le interazioni offline. Sebbene sia gratuito per uso personale, le aziende devono contattare direttamente LM Studio per le licenze commerciali.

Caratteristiche principali di LM Studio:

• Rilevamento e download del modello integrato da Hugging Face
• Server API compatibile con OpenAI per l'integrazione AI locale
• Capacità di chat dei documenti con elaborazione RAG
• Operazione offline completa senza raccolta dati
• Opzioni di configurazione del modello a grana fine

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5. Gen

Jan ti offre un'alternativa gratuita e open source a ChatGPT che funziona completamente offline. Questa piattaforma desktop ti consente di scaricare modelli AI popolari come Llama 3, Gemma e Mistral da eseguire sul tuo computer o di connetterti a servizi cloud come OpenAI e Anthropic quando necessario.

Il sistema si concentra sul dare agli utenti il ​​controllo. Il suo server Cortex locale corrisponde all'API di OpenAI, facendolo funzionare con strumenti come Continue.dev e Open Interpreter. Gli utenti archiviano tutti i loro dati in una "Jan Data Folder" locale, senza che nessuna informazione lasci il loro dispositivo a meno che non scelgano di utilizzare i servizi cloud. La piattaforma funziona come VSCode o Obsidian: puoi estenderla con aggiunte personalizzate per soddisfare le tue esigenze. Funziona su Mac, Windows e Linux, supportando GPU NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) e Intel Arc.

Jan costruisce tutto attorno alla proprietà dell'utente. Il codice rimane open source sotto AGPLv3, consentendo a chiunque di ispezionarlo o modificarlo. Mentre la piattaforma può condividere dati di utilizzo anonimi, questo rimane strettamente facoltativo. Gli utenti scelgono quali modelli eseguire e mantengono il pieno controllo sui propri dati e interazioni. Per i team che desiderano un supporto diretto, Jan mantiene una community Discord attiva e un repository GitHub in cui gli utenti contribuiscono a dare forma allo sviluppo della piattaforma.

Caratteristiche principali di Jan:

• Completare il funzionamento offline con il modello locale in esecuzione
• API compatibile con OpenAI tramite server Cortex
• Supporto per modelli di intelligenza artificiale sia locali che cloud
• Sistema di estensione per funzionalità personalizzate
• Supporto multi-GPU tra i principali produttori

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6. Lamafile

Immagine: Mozilla

Llamafile trasforma i modelli AI in singoli file eseguibili. Questo Costruttori Mozilla il progetto combina llama.cpp con Biblioteca cosmopolita per creare programmi autonomi che eseguono l'intelligenza artificiale senza installazione o configurazione.

Il sistema allinea i pesi del modello come archivi ZIP non compressi per l'accesso diretto alla GPU. Rileva le funzionalità della CPU in fase di esecuzione per prestazioni ottimali, lavorando su processori Intel e AMD. Il codice compila parti specifiche della GPU su richiesta utilizzando i compilatori del sistema. Questo design funziona su macOS, Windows, Linux e BSD, supportando processori AMD64 e ARM64.

Per motivi di sicurezza, Llamafile usa pledge() e SECCOMP per limitare l'accesso al sistema. Corrisponde al formato API di OpenAI, rendendolo compatibile con il codice esistente. Gli utenti possono incorporare i pesi direttamente nell'eseguibile o caricarli separatamente, utile per piattaforme con limiti di dimensione dei file come Windows.

Caratteristiche principali di Llamafile:

• Distribuzione di file singoli senza dipendenze esterne
• Livello di compatibilità API OpenAI integrato
• Accelerazione GPU diretta per Apple, NVIDIA e AMD
• Supporto multipiattaforma per i principali sistemi operativi
• Ottimizzazione del runtime per diverse architetture di CPU

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7. SuccessivoChat

NextChat mette le funzionalità di ChatGPT in un pacchetto open source che controlli. Questa app web e desktop si collega a più servizi AI (OpenAI, Google AI e Claude) e memorizza tutti i dati localmente nel tuo browser.

Il sistema aggiunge funzionalità chiave mancanti dal ChatGPT standard. Gli utenti creano "Maschere" (simili ai GPT) per creare strumenti AI personalizzati con contesti e impostazioni specifici. La piattaforma comprime automaticamente la cronologia delle chat per conversazioni più lunghe, supporta la formattazione markdown e trasmette le risposte in streaming in tempo reale. Funziona in più lingue, tra cui inglese, cinese, giapponese, francese, spagnolo e italiano.

Invece di pagare per ChatGPT Pro, gli utenti collegano le proprie chiavi API da OpenAI, Google o Azure. Distribuiscilo gratuitamente su una piattaforma cloud come vercel per un'istanza privata, o eseguirlo localmente su Linux, Windows o MacOS. Gli utenti possono anche attingere alla sua libreria di prompt preimpostati e al supporto di modelli personalizzati per creare strumenti specializzati.

Caratteristiche principali di NextChat:

• Archiviazione dati locale senza tracciamento esterno
• Creazione di strumenti AI personalizzati tramite maschere
• Supporto per più provider di intelligenza artificiale e API
• Distribuzione con un clic su Vercel
• Libreria di prompt e modelli integrati

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Conclusione