7 Best LLM Tools To Run Models Locally (4월 2026)

개선된 대규모 언어 모델 (LLM)이 빈번하게 등장하며, 클라우드 기반 솔루션은 편리함을 제공하지만, LLM을 로컬에서 실행하면 개인 정보 보호, 오프라인 접근성, 데이터 및 모델 사용자 지정에 대한 제어와 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

로컬에서 LLM을 실행하면 다음과 같은 매력적인 이점이 있습니다:

• 개인 정보 보호: 데이터에 대한 완전한 제어를 유지하여敏感한 정보가 외부 서버로 전송되지 않도록합니다.
• 오프라인 접근성: 인터넷 연결이 제한적이거나 불안정한 상황에서도 LLM을 사용할 수 있습니다.
• 사용자 지정: 모델을 특정 작업 및 선호도에 맞게 미세 조정하여 성능을 최적화합니다.
• 비용 효율성: 클라우드 기반 솔루션과 관련된 반복적인 구독 비용을 피할 수 있습니다.

이 분석에서는 로컬에서 LLM을 실행할 수 있는 도구 중 일부를 살펴보고, 기능, 강점, 약점을 조사하여 특정 요구 사항에 따라 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 도와드립니다.

1. AnythingLLM

AnythingLLM은 로컬 LLM 파워를 데스크톱에 제공하는 오픈 소스 AI 애플리케이션입니다. 이 무료 플랫폼은 사용자가 문서와 대화하고, AI 에이전트를 실행하며, 모든 데이터를 자신의 기기에 안전하게 유지하면서 다양한 AI 작업을 처리할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.

시스템의 강점은 유연한 아키텍처에서 비롯됩니다. 세 가지 구성 요소가 함께 작동합니다. React 기반 인터페이스는 원활한 상호 작용을 제공하고, NodeJS Express 서버는 벡터 데이터베이스 및 LLM 통신의 중량 작업을 관리하며, 문서 처리를 위한 전용 서버가 있습니다. 사용자는 오픈 소스 옵션을 로컬에서 실행하거나 OpenAI, Azure, AWS 및 기타 제공업체의 서비스에 연결하는 것을 선택할 수 있습니다. 플랫폼은 PDF, 워드 파일, 전체 코드베이스와 같은 다양한 문서 유형을 지원하여 다양한 요구 사항에 적합합니다.

AnythingLLM이 특히 매력적인 이유는 사용자 제어 및 개인 정보 보호에 대한重点 때문입니다. 클라우드 기반 대안과 달리 데이터를 외부 서버로 전송하는 대신 AnythingLLM은 기본적으로 모든 것을 로컬에서 처리합니다. 팀이 더 강력한 솔루션을 필요로 하는 경우 Docker 버전은 사용자 지정 권한을 갖춘 여러 사용자를 지원하며, 여전히 긴급한 보안을 유지합니다. AnythingLLM을 사용하는 조직은 클라우드 서비스와 관련된 API 비용을 피할 수 있으며, 대신 무료 오픈 소스 모델을 사용할 수 있습니다.

Anything LLM의 주요 기능:

• 로컬 처리 시스템으로 모든 데이터를 기기에 유지
• 다양한 AI 제공업체에 연결할 수 있는 다중 모델 지원 프레임워크
• PDF, 워드 파일, 코드와 같은 문서 처리 엔진
• 작업 자동화 및 웹 상호 작용을 위한 내장 AI 에이전트
• 사용자 지정 통합 및 확장을 위한 개발자 API

AnythingLLM 방문

2. GPT4All

GPT4All도 기기에서 직접 대규모 언어 모델을 실행합니다. 플랫폼은 AI 처리를 자신의 하드웨어에 두어, 데이터가 시스템을 떠나지 않습니다. 무료 버전은 사용자에게 LLaMa 및 Mistral을 포함한 1,000개 이상의 오픈 소스 모델에 액세스할 수 있습니다.

시스템은 표준 소비자 하드웨어에서 작동합니다. Mac M 시리즈, AMD, NVIDIA에서 작동하며, 작동하려면 인터넷 연결이 필요하지 않습니다. LocalDocs 기능을 통해 사용자는 개인 파일을 분석하고 기기에 완전히 지식 베이스를 구축할 수 있습니다. 플랫폼은 CPU 및 GPU 처리를 모두 지원하여 사용 가능한 하드웨어 리소스에 적응합니다.

엔터프라이즈 버전은 디바이스당 월 25달러의 비용이 들며, 워크플로 자동화, IT 인프라 통합 및 Nomic AI에서 직접 지원과 같은 기능을 추가합니다. 플랫폼은 로컬 처리를 중점으로 하여 조직의 데이터가 조직 경계 내에 유지되도록 하며, 동시에 AI 기능을 유지합니다.

GPT4All의 주요 기능:

• 클라우드 연결이 필요 없는 로컬에서 완전히 실행
• 1,000개 이상의 오픈 소스 언어 모델에 액세스
• 로컬에서 문서 분석을 위한 LocalDocs
• 완전한 오프라인 작동
• 엔터프라이즈 배포 도구 및 지원

GPT4All 방문

3. Ollama

Ollama는 컴퓨터에서 직접 LLM을 다운로드, 관리 및 실행합니다. 이 오픈 소스 도구는 모델 구성 요소(가중치, 구성, 종속성)를 포함하는 격리된 환경을 생성하여 클라우드 서비스 없이 AI를 실행할 수 있습니다.

시스템은 명령줄 및 그래픽 인터페이스를 통해 작동하며, macOS, Linux 및 Windows를 지원합니다. 사용자는 Ollama 라이브러리에서 모델을 가져옵니다. 여기에는 텍스트 작업을 위한 Llama 3.2, 코드 생성을 위한 Mistral, 프로그래밍을 위한 Code Llama, 이미지 처리를 위한 LLaVA 및 과학 작업을 위한 Phi-3가 포함됩니다. 각 모델은 자신의 환경에서 실행되어 특정 작업을 위한 다양한 AI 도구 사이를 쉽게 전환할 수 있습니다.

Ollama를 사용하는 조직은 클라우드 비용을 절감하고 데이터 제어를 개선했습니다. 도구는 로컬 채팅봇, 연구 프로젝트 및 민감한 데이터를 처리하는 AI 애플리케이션에 대한 AI 기능을 제공합니다. 개발자는 기존 CMS 및 CRM 시스템과 통합하여 AI 기능을 추가하고 데이터를 현지에서 유지합니다. 클라우드 종속성을 제거함으로써 팀은 오프라인에서 작업하고 GDPR와 같은 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하면서 AI 기능을 손상시키지 않습니다.

Ollama의 주요 기능:

• 모델 다운로드 및 버전 관리를 위한 완전한 모델 관리 시스템
• 다양한 작업 스타일을 위한 명령줄 및 시각적 인터페이스
• 여러 플랫폼 및 운영 체제 지원
• 각 AI 모델을 위한 격리된 환경
• 비즈니스 시스템과 직접 통합

Ollama 방문

4. LM Studio

LM Studio는 데스크톱 애플리케이션으로, 사용자가 컴퓨터에서 직접 AI 언어 모델을 실행할 수 있습니다. 인터페이스를 통해 사용자는 Hugging Face에서 모델을 찾고, 다운로드하고, 로컬에서 실행할 수 있으며, 모든 데이터와 처리가 로컬에 유지됩니다.

시스템은 완전한 AI 작업 공간으로 작동합니다. 내장 서버는 OpenAI의 API를 모방하여 로컬 AI를 OpenAI와 함께 작동하는 도구에 연결할 수 있습니다. 플랫폼은 Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek 및 Qwen 2.5와 같은 주요 모델 유형을 지원합니다. 사용자는 문서를 끌어다 놓고 RAG (Retrieval Augmented Generation)을 통해 문서와 대화할 수 있으며, 모든 문서 처리가 기기에 유지됩니다. 인터페이스를 통해 사용자는 모델이 실행되는 방식, GPU 사용 및 시스템 프롬프트를 미세 조정할 수 있습니다.

로컬에서 AI를 실행하려면 강력한 하드웨어가 필요합니다. 컴퓨터에는 이러한 모델을 처리할 수 있는 충분한 CPU 파워, RAM 및 저장 공간이 필요합니다. 사용자는 여러 모델을同时 실행할 때 일부 성능이 느려지는 것을 보고합니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호를 우선하는 팀에게 LM Studio는 클라우드 종속성을 완전히 제거합니다. 시스템은 사용자 데이터를 수집하지 않으며, 모든 상호 작용이 오프라인으로 유지됩니다. 개인 사용의 경우 무료이지만, 비즈니스용 라이선싱을 위해 LM Studio에 직접 연락해야 합니다.

LM Studio의 주요 기능:

• Hugging Face에서 모델 발견 및 다운로드를 위한 내장 기능
• 로컬 AI 통합을 위한 OpenAI 호환 API 서버
• RAG 처리를 통한 문서 채팅 기능
• 데이터 수집 없이 완전한 오프라인 작동
• 모델 구성 옵션의 세부 조정

LM Studio 방문

5. Jan

Jan은 오프라인에서 완전히 실행되는 ChatGPT의 무료 오픈 소스 대안을 제공하는 데스크톱 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사용자가 인기 있는 AI 모델을 자신의 컴퓨터에서 다운로드하고 실행하거나 필요에 따라 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 클라우드 서비스에 연결할 수 있습니다.

시스템은 사용자 제어를 중심으로 구축됩니다. 내장 Cortex 서버는 OpenAI의 API와 일치하여 Continue.dev 또는 Open Interpreter와 같은 도구와 함께 작동합니다. 사용자는 모든 데이터를 로컬 “Jan Data Folder”에 저장하며, 사용자가 클라우드 서비스를 사용하도록 선택하지 않는 한 정보가 기기에서 벗어나지 않습니다. 플랫폼은 VSCode 또는 Obsidian과 같은 확장 기능을 추가하여 요구 사항에 맞게 맞출 수 있습니다. Mac, Windows 및 Linux에서 작동하며, NVIDIA(CUDA), AMD(Vulkan) 및 Intel Arc GPU를 지원합니다.

Jan은 사용자 소유권을 중심으로 모든 것을 구축합니다. 코드는 AGPLv3하에 오픈 소스로 유지되어 누구나 검사하거나 수정할 수 있습니다. 플랫폼은 익명 사용 통계를 공유할 수 있지만, 이는 엄격히 선택 사항입니다. 사용자는 실행할 모델을 선택하고 데이터 및 상호 작용에 대한 완전한 제어를 유지합니다. 직접 지원이 필요한 팀의 경우 Jan은 활성 Discord 커뮤니티 및 GitHub 리포지토리를 유지 관리하여 사용자가 플랫폼 개발에 기여할 수 있습니다.

Jan의 주요 기능:

• 로컬 모델 실행 및 완전한 오프라인 작동
• Cortex 서버를 통한 OpenAI 호환 API
• 로컬 및 클라우드 AI 모델 지원
• 사용자 지정 기능을 위한 확장 시스템
• 주요 제조업체에 대한 다중 GPU 지원

Jan 방문

6. Llamafile

Llamafile은 AI 모델을 단일 실행 파일로 변환합니다. Mozilla Builders 프로젝트는 llama.cpp와 Cosmopolitan Libc를 결합하여 클라우드 설치 또는 설정 없이 AI를 실행할 수 있는 독립 실행형 프로그램을 생성합니다.

시스템은 모델 가중치를 압축되지 않은 ZIP 아카이브로 정렬하여 직접 GPU 액세스를 허용합니다. 런타임에 CPU 기능을 감지하여 최적의 성능을 제공하며, Intel 및 AMD 프로세서에서 작동합니다. 코드는 시스템 컴파일러를 사용하여 요청에 따라 GPU 특정 부분을 컴파일합니다. 이 설계는 macOS, Windows, Linux 및 BSD에서 작동하며, AMD64 및 ARM64 프로세서를 지원합니다.

보안을 위해 Llamafile은 시스템 액세스를 제한하기 위해 pledge() 및 SECCOMP를 사용합니다. OpenAI의 API 형식을 일치시키므로 기존 코드와 함께 사용할 수 있습니다. 사용자는 가중치를 실행 파일에 직접 임베드하거나 별도로 로드할 수 있으며, 파일 크기 제한이 있는 플랫폼(예: Windows)에서 유용합니다.

Llamafile의 주요 기능:

• 외부 종속성이 없는 단일 파일 배포
• 내장 OpenAI API 호환성 계층
• Apple, NVIDIA 및 AMD를 위한 직접 GPU 가속
• 주요 운영 체제를 위한 크로스 플랫폼 지원
• 다양한 CPU 아키텍처를 위한 런타임 최적화

Llamafile 방문

7. NextChat

NextChat은 ChatGPT의 기능을 사용자에게 직접 제어할 수 있는 오픈 소스 패키지로 제공합니다. 이 웹 및 데스크톱 앱은 OpenAI, Google AI 및 Claude와 같은 여러 AI 서비스에 연결되며, 모든 데이터를 브라우저에 로컬로 저장합니다.

시스템은 표준 ChatGPT에서 누락된 주요 기능을 추가합니다. 사용자는 특정 컨텍스트 및 설정으로 사용자 지정 AI 도구를 구축하기 위해 “Mask”(GPT와 유사)를 생성할 수 있습니다. 플랫폼은 자동으로 대화 기록을 압축하여 더 긴 대화를 지원하며, 마크다운 형식을 지원하며, 실시간으로 응답을 스트리밍합니다. 영어, 중국어, 일본어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어를 포함한 여러 언어를 지원합니다.

ChatGPT Pro에 대한 지불 대신 사용자는 OpenAI, Google 또는 Azure에서 자신의 API 키를 연결할 수 있습니다. Vercel과 같은 클라우드 플랫폼에서 무료로 배포하거나 Linux, Windows 또는 MacOS에서 로컬로 실행할 수 있습니다. 사용자는 또한 사전 설정된 프롬프트 라이브러리 및 사용자 지정 모델 지원에 접근하여 전문 도구를 구축할 수 있습니다.

NextChat의 주요 기능:

• 외부 추적 없이 로컬 데이터 저장
• Mask를 통한 사용자 지정 AI 도구 생성
• 여러 AI 제공업체 및 API 지원
• Vercel에서 한 번의 클릭으로 배포
• 내장 프롬프트 라이브러리 및 템플릿

NextChat 방문

요약