7 beste LLM-verktøy for å kjøre modeller lokalt (april 2025)

Forbedret store språkmodeller (LLMs) dukker opp ofte, og mens skybaserte løsninger tilbyr bekvemmelighet, gir det å kjøre LLM-er lokalt flere fordeler, inkludert forbedret personvern, offline tilgjengelighet og større kontroll over data og modelltilpasning.

Å drive LLM lokalt gir flere overbevisende fordeler:

• Personvern: Oppretthold full kontroll over dataene dine, og sørg for at sensitiv informasjon forblir i ditt lokale miljø og ikke blir overført til eksterne servere.  
• Tilgjengelighet uten nett: Bruk LLM-er selv uten internettforbindelse, noe som gjør dem ideelle for situasjoner der tilkoblingen er begrenset eller upålitelig.  
• tilpasning: Finjuster modellene for å tilpasse seg spesifikke oppgaver og preferanser, og optimer ytelsen for dine unike brukstilfeller.  
• Kostnadseffektivitet: Unngå tilbakevendende abonnementsavgifter knyttet til skybaserte løsninger, noe som potensielt sparer kostnader i det lange løp.

Denne oversikten vil se nærmere på noen av verktøyene som gjør det mulig å kjøre LLM lokalt, og undersøke funksjonene, styrker og svakheter for å hjelpe deg med å ta informerte beslutninger basert på dine spesifikke behov.

1. Hva som helst LLM

AnythingLLM er en åpen kildekode AI-applikasjon som setter lokal LLM-kraft rett på skrivebordet ditt. Denne gratis plattformen gir brukere en enkel måte å chatte med dokumenter, kjøre AI-agenter og håndtere ulike AI-oppgaver samtidig som alle data holdes sikre på sine egne maskiner.

Systemets styrke kommer fra dets fleksible arkitektur. Tre komponenter fungerer sammen: et React-basert grensesnitt for jevn interaksjon, en NodeJS Express-server som håndterer tunge løft av vektordatabaser og LLM-kommunikasjon, og en dedikert server for dokumentbehandling. Brukere kan velge sine foretrukne AI-modeller, enten de kjører åpen kildekode-alternativer lokalt eller kobler til tjenester fra OpenAI, Azure, AWS eller andre leverandører. Plattformen fungerer med en rekke dokumenttyper – fra PDF-er og Word-filer til hele kodebaser – noe som gjør den tilpasset ulike behov.

Det som gjør AnythingLLM spesielt overbevisende er fokuset på brukerkontroll og personvern. I motsetning til skybaserte alternativer som sender data til eksterne servere, behandler AnythingLLM alt lokalt som standard. For team som trenger mer robuste løsninger, støtter Docker-versjonen flere brukere med tilpassede tillatelser, samtidig som den opprettholder stram sikkerhet. Organisasjoner som bruker AnythingLLM kan hoppe over API-kostnadene som ofte er knyttet til skytjenester ved å bruke gratis, åpen kildekode-modeller i stedet.

Nøkkelfunksjoner til Anything LLM:

• Lokalt behandlingssystem som holder alle data på maskinen din
• Multi-modell støtteramme som kobles til ulike AI-leverandører
• Dokumentanalysemotor som håndterer PDF-er, Word-filer og kode
• Innebygd AI-agenter for oppgaveautomatisering og webinteraksjon
• Developer API som muliggjør tilpassede integrasjoner og utvidelser

Besøk AnythingLLM →

2. GPT4All

GPT4All kjører også store språkmodeller direkte på enheten din. Plattformen legger AI-behandling på din egen maskinvare, uten at data forlater systemet ditt. Gratisversjonen gir brukere tilgang til over 1,000 åpen kildekode-modeller inkludert LLaMa og Mistral.

Systemet fungerer på standard forbrukermaskinvare – Mac M Series, AMD og NVIDIA. Den trenger ingen internettforbindelse for å fungere, noe som gjør den ideell for offline bruk. Gjennom LocalDocs-funksjonen kan brukere analysere personlige filer og bygge kunnskapsbaser utelukkende på maskinen sin. Plattformen støtter både CPU og GPU-behandling, tilpasser seg tilgjengelige maskinvareressurser.

Enterprise-versjonen koster $25 per enhet månedlig og legger til funksjoner for forretningsdistribusjon. Organisasjoner får arbeidsflytautomatisering gjennom tilpassede agenter, IT-infrastrukturintegrasjon og direkte støtte fra Nomic AI, selskapet bak. Fokuset på lokal behandling betyr at bedriftsdata holder seg innenfor organisasjonsgrenser, og oppfyller sikkerhetskravene samtidig som AI-funksjonene opprettholdes.

Nøkkelfunksjoner til GPT4All:

• Kjører utelukkende på lokal maskinvare uten behov for skytilkobling
• Tilgang til 1,000+ språkmodeller med åpen kildekode
• Innebygd dokumentanalyse gjennom LocalDocs
• Fullfør offline operasjon
• Enterprise-distribusjonsverktøy og støtte

Besøk GPT4All →

3. Ollama

Ollama laster ned, administrerer og kjører LLM-er direkte på datamaskinen din. Dette åpen kildekodeverktøyet skaper et isolert miljø som inneholder alle modellkomponenter – vekter, konfigurasjoner og avhengigheter – slik at du kan kjøre AI uten skytjenester.

Systemet fungerer gjennom både kommandolinje og grafiske grensesnitt, og støtter macOS, Linux og Windows. Brukere henter modeller fra Ollamas bibliotek, inkludert Llama 3.2 for tekstoppgaver, Mistral for kodegenerering, Code Llama for programmering, LLaVA for bildebehandling og Phi-3 for vitenskapelig arbeid. Hver modell kjører i sitt eget miljø, noe som gjør det enkelt å bytte mellom forskjellige AI-verktøy for spesifikke oppgaver.

Organisasjoner som bruker Ollama har kuttet skykostnadene samtidig som de har forbedret datakontrollen. Verktøyet driver lokale chatbots, forskningsprosjekter og AI-applikasjoner som håndterer sensitive data. Utviklere integrerer det med eksisterende CMS- og CRM-systemer, og legger til AI-funksjoner samtidig som data holdes på stedet. Ved å fjerne skyavhengigheter jobber team offline og oppfyller personvernkrav som GDPR uten at det går på bekostning av AI-funksjonalitet.

Hovedtrekk ved Ollama:

• Komplett modellstyringssystem for nedlasting og versjonskontroll
• Kommandolinje og visuelle grensesnitt for ulike arbeidsstiler
• Støtte for flere plattformer og operativsystemer
• Isolerte miljøer for hver AI-modell
• Direkte integrasjon med forretningssystemer

Besøk Ollama →

4. LM Studio

LM Studio er et skrivebordsprogram som lar deg kjøre AI-språkmodeller direkte på datamaskinen din. Gjennom grensesnittet finner, laster og kjører brukere modeller fra Hugging Face mens de holder all data og prosessering lokal.

Systemet fungerer som et komplett AI-arbeidsområde. Den innebygde serveren etterligner OpenAIs API, og lar deg koble lokal AI til ethvert verktøy som fungerer med OpenAI. Plattformen støtter store modelltyper som Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek og Qwen 2.5. Brukere drar og slipper dokumenter for å chatte med dem RAG (Retrieval Augmented Generation), med all dokumentbehandling på maskinen deres. Grensesnittet lar deg finjustere hvordan modellene kjører, inkludert GPU-bruk og systemmeldinger.

Å kjøre AI lokalt krever solid maskinvare. Datamaskinen din trenger nok CPU-kraft, RAM og lagringsplass for å håndtere disse modellene. Brukere rapporterer noen ytelsesreduksjoner når de kjører flere modeller samtidig. Men for team som prioriterer personvern, fjerner LM Studio skyavhengigheter fullstendig. Systemet samler ingen brukerdata og holder alle interaksjoner offline. Selv om de er gratis for personlig bruk, må bedrifter kontakte LM Studio direkte for kommersiell lisensiering.

Nøkkelfunksjoner til LM Studio:

• Innebygd modelloppdagelse og nedlasting fra Hugging Face
• OpenAI-kompatibel API-server for lokal AI-integrasjon
• Dokumentchat-mulighet med RAG-behandling
• Fullfør offline operasjon uten datainnsamling
• Finmaskede modellkonfigurasjonsalternativer

Besøk LM Studio →

5. jan

Jan gir deg et gratis, åpen kildekode-alternativ til ChatGPT som kjører helt offline. Denne stasjonære plattformen lar deg laste ned populære AI-modeller som Llama 3, Gemma og Mistral for å kjøre på din egen datamaskin, eller koble til skytjenester som OpenAI og Anthropic ved behov.

Systemet fokuserer på å gi brukerne kontroll. Den lokale Cortex-serveren samsvarer med OpenAIs API, slik at den fungerer med verktøy som Continue.dev og Open Interpreter. Brukere lagrer alle dataene sine i en lokal «Jan-datamappe», uten at informasjon forlater enheten med mindre de velger å bruke skytjenester. Plattformen fungerer som VSCode eller Obsidian - du kan utvide den med tilpassede tillegg for å matche dine behov. Den kjører på Mac, Windows og Linux, og støtter NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) og Intel Arc GPUer.

Jan bygger alt rundt brukereierskap. Koden forblir åpen kildekode under AGPLv3, slik at alle kan inspisere eller endre den. Selv om plattformen kan dele anonyme bruksdata, er dette strengt valgfritt. Brukere velger hvilke modeller som skal kjøres og beholder full kontroll over data og interaksjoner. For lag som ønsker direkte støtte, opprettholder Jan et aktivt Discord-fellesskap og GitHub-depot der brukere er med på å forme plattformens utvikling.

Hovedtrekk ved Jan:

• Fullfør offline drift med lokal modell som kjører
• OpenAI-kompatibel API gjennom Cortex-server
• Støtte for både lokale og sky AI-modeller
• Utvidelsessystem for tilpassede funksjoner
• Multi-GPU-støtte på tvers av store produsenter

Besøk Jan →

6. Lamafil

Bilde: Mozilla

Llamafile gjør AI-modeller til enkle kjørbare filer. Dette Mozilla Builders prosjektet kombinerer llama.cpp med Cosmopolitan Libc å lage frittstående programmer som kjører AI uten installasjon eller oppsett.

Systemet justerer modellvekter som ukomprimerte ZIP-arkiver for direkte GPU-tilgang. Den oppdager CPU-funksjonene dine under kjøring for optimal ytelse, og fungerer på tvers av Intel- og AMD-prosessorer. Koden kompilerer GPU-spesifikke deler på forespørsel ved å bruke systemets kompilatorer. Denne designen kjører på macOS, Windows, Linux og BSD, og ​​støtter AMD64- og ARM64-prosessorer.

For sikkerhet bruker Llamafile pledge() og SECCOMP for å begrense systemtilgang. Den samsvarer med OpenAIs API-format, noe som gjør den drop-in-kompatibel med eksisterende kode. Brukere kan legge inn vekter direkte i den kjørbare filen eller laste dem separat, nyttig for plattformer med filstørrelsesgrenser som Windows.

Nøkkelfunksjoner i Llamafile:

• Enkeltfildistribusjon uten eksterne avhengigheter
• Innebygd OpenAI API-kompatibilitetslag
• Direkte GPU-akselerasjon for Apple, NVIDIA og AMD
• Støtte på tvers av plattformer for store operativsystemer
• Kjøretidsoptimalisering for forskjellige CPU-arkitekturer

Besøk Llamafile →

7. NextChat

NextChat legger ChatGPTs funksjoner inn i en åpen kildekode-pakke du kontrollerer. Denne nett- og skrivebordsappen kobles til flere AI-tjenester – OpenAI, Google AI og Claude – mens du lagrer all data lokalt i nettleseren din.

Systemet legger til nøkkelfunksjoner som mangler fra standard ChatGPT. Brukere lager "masker" (ligner på GPT-er) for å bygge tilpassede AI-verktøy med spesifikke kontekster og innstillinger. Plattformen komprimerer chatloggen automatisk for lengre samtaler, støtter markdown-formatering og strømmer svar i sanntid. Det fungerer på flere språk, inkludert engelsk, kinesisk, japansk, fransk, spansk og italiensk.

I stedet for å betale for ChatGPT Pro, kobler brukere til sine egne API-nøkler fra OpenAI, Google eller Azure. Distribuer det gratis på en skyplattform som Vercel for en privat forekomst, eller kjør den lokalt på Linux, Windows eller MacOS. Brukere kan også benytte seg av det forhåndsinnstilte ledetekstbiblioteket og støtte for tilpassede modeller for å bygge spesialiserte verktøy.

Nøkkelfunksjoner NextChat:

• Lokal datalagring uten ekstern sporing
• Oppretting av tilpasset AI-verktøy gjennom masker
• Støtte for flere AI-leverandører og APIer
• Ett-klikks distribusjon på Vercel
• Innebygd ledetekstbibliotek og maler

Besøk NextChat →

Bunnlinjen