7 melhores ferramentas de LLM para executar modelos localmente (maio de 2025)

Melhorado modelos de linguagem grande (LLMs) surgem com frequência e, embora as soluções baseadas em nuvem ofereçam conveniência, a execução de LLMs localmente oferece diversas vantagens, incluindo maior privacidade, acessibilidade offline e maior controle sobre dados e personalização de modelos.

Executar LLMs localmente oferece vários benefícios atraentes:

• Privacidade: Mantenha controle total sobre seus dados, garantindo que informações confidenciais permaneçam em seu ambiente local e não sejam transmitidas para servidores externos.  
• Acessibilidade off-line: Use LLMs mesmo sem conexão com a internet, o que os torna ideais para situações em que a conectividade é limitada ou não confiável.  
• Personalização: Ajuste modelos para alinhá-los a tarefas e preferências específicas, otimizando o desempenho para seus casos de uso exclusivos.  
• Custo-eficácia: Evite taxas de assinatura recorrentes associadas a soluções baseadas em nuvem, o que pode economizar custos a longo prazo.

Esta análise analisará algumas das ferramentas que permitem executar LLMs localmente, examinando seus recursos, pontos fortes e fracos para ajudar você a tomar decisões informadas com base em suas necessidades específicas.

1. Qualquer coisaLLM

AnythingLLM é um de código aberto Aplicativo de IA que coloca o poder LLM local diretamente no seu desktop. Esta plataforma gratuita oferece aos usuários uma maneira direta de conversar com documentos, executar agentes de IA e lidar com várias tarefas de IA, mantendo todos os dados seguros em suas próprias máquinas.

A força do sistema vem de sua arquitetura flexível. Três componentes trabalham juntos: uma interface baseada em React para interação suave, um servidor NodeJS Express gerenciando o trabalho pesado de bancos de dados vetoriais e comunicação LLM, e um servidor dedicado para processamento de documentos. Os usuários podem escolher seus modelos de IA preferidos, estejam eles executando opções de código aberto localmente ou se conectando a serviços do OpenAI, Azure, AWS ou outros provedores. A plataforma funciona com vários tipos de documentos – de PDFs e arquivos do Word a bases de código inteiras – tornando-a adaptável para diversas necessidades.

O que torna o AnythingLLM particularmente atraente é seu foco no controle do usuário e na privacidade. Ao contrário das alternativas baseadas em nuvem que enviam dados para servidores externos, o AnythingLLM processa tudo localmente por padrão. Para equipes que precisam de soluções mais robustas, a versão Docker oferece suporte a vários usuários com permissões personalizadas, mantendo ainda uma segurança rígida. As organizações que usam o AnythingLLM podem pular os custos de API geralmente vinculados a serviços de nuvem usando modelos gratuitos e de código aberto.

Principais características do Anything LLM:

• Sistema de processamento local que mantém todos os dados em sua máquina
• Estrutura de suporte multimodelo conectando-se a vários provedores de IA
• Mecanismo de análise de documentos que manipula PDFs, arquivos do Word e código
• Autenticador Agentes AI para automação de tarefas e interação na web
• API do desenvolvedor que permite integrações e extensões personalizadas

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2. GPT4Todos

O GPT4All também executa grandes modelos de linguagem diretamente no seu dispositivo. A plataforma coloca o processamento de IA no seu próprio hardware, sem que nenhum dado saia do seu sistema. A versão gratuita dá aos usuários acesso a mais de 1,000 modelos de código aberto, incluindo LLaMa e Mistral.

O sistema funciona em hardware de consumidor padrão – Mac M Series, AMD e NVIDIA. Ele não precisa de conexão com a internet para funcionar, o que o torna ideal para uso offline. Por meio do recurso LocalDocs, os usuários podem analisar arquivos pessoais e construir bases de conhecimento inteiramente em suas máquinas. A plataforma suporta CPU e Processamento de GPU, adaptando-se aos recursos de hardware disponíveis.

A versão empresarial custa US$ 25 por dispositivo mensalmente e adiciona recursos para implantação empresarial. As organizações obtêm automação de fluxo de trabalho por meio de agentes personalizados, integração de infraestrutura de TI e suporte direto da Nomic AI, a empresa por trás dela. O foco no processamento local significa que os dados da empresa permanecem dentro dos limites organizacionais, atendendo aos requisitos de segurança e mantendo os recursos de IA.

Principais recursos do GPT4All:

• Funciona inteiramente em hardware local, sem necessidade de conexão com a nuvem
• Acesso a mais de 1,000 modelos de linguagem de código aberto
• Análise de documentos integrada por meio do LocalDocs
• Operação offline completa
• Ferramentas e suporte de implantação empresarial

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3. Ollama

O Ollama baixa, gerencia e executa LLMs diretamente no seu computador. Esta ferramenta de código aberto cria um ambiente isolado contendo todos os componentes do modelo – pesos, configurações e dependências – permitindo que você execute IA sem serviços de nuvem.

O sistema funciona por meio de interfaces gráficas e de linha de comando, suportando macOS, Linux e Windows. Os usuários extraem modelos da biblioteca do Ollama, incluindo Llama 3.2 para tarefas de texto, Mistral para geração de código, Code Llama para programação, LLaVA para processamento de imagem e Phi-3 para trabalho científico. Cada modelo roda em seu próprio ambiente, facilitando a troca entre diferentes ferramentas de IA para tarefas específicas.

As organizações que usam o Ollama cortaram custos de nuvem enquanto melhoraram o controle de dados. A ferramenta capacita chatbots locais, projetos de pesquisa e aplicativos de IA que lidam com dados confidenciais. Os desenvolvedores a integram com sistemas CMS e CRM existentes, adicionando recursos de IA enquanto mantêm os dados no local. Ao remover dependências de nuvem, as equipes trabalham offline e atendem a requisitos de privacidade como o GDPR sem comprometer a funcionalidade de IA.

Principais características do Ollama:

• Sistema completo de gerenciamento de modelos para download e controle de versões
• Linha de comando e interfaces visuais para diferentes estilos de trabalho
• Suporte para múltiplas plataformas e sistemas operacionais
• Ambientes isolados para cada modelo de IA
• Integração direta com sistemas de negócios

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4. Estúdio LM

O LM Studio é um aplicativo de desktop que permite que você execute modelos de linguagem de IA diretamente no seu computador. Por meio de sua interface, os usuários encontram, baixam e executam modelos do Hugging Face, mantendo todos os dados e processamentos locais.

O sistema atua como um espaço de trabalho de IA completo. Seu servidor integrado imita a API do OpenAI, permitindo que você conecte IA local a qualquer ferramenta que funcione com o OpenAI. A plataforma suporta os principais tipos de modelos, como Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek e Qwen 2.5. Os usuários arrastam e soltam documentos para conversar com eles por meio de RAG (Recuperação de Geração Aumentada), com todo o processamento de documentos permanecendo em sua máquina. A interface permite que você ajuste como os modelos são executados, incluindo uso de GPU e prompts do sistema.

Executar IA localmente requer hardware sólido. Seu computador precisa de potência de CPU, RAM e armazenamento suficientes para lidar com esses modelos. Usuários relatam algumas lentidões de desempenho ao executar vários modelos ao mesmo tempo. Mas para equipes que priorizam a privacidade de dados, o LM Studio remove dependências de nuvem completamente. O sistema não coleta dados do usuário e mantém todas as interações offline. Embora seja gratuito para uso pessoal, as empresas precisam entrar em contato diretamente com o LM Studio para obter licenciamento comercial.

Principais recursos do LM Studio:

• Descoberta de modelo integrado e download do Hugging Face
• Servidor de API compatível com OpenAI para integração de IA local
• Capacidade de bate-papo de documentos com processamento RAG
• Operação offline completa sem coleta de dados
• Opções de configuração de modelo de granulação fina

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5. Jan

Jan oferece uma alternativa gratuita e de código aberto ao ChatGPT que roda completamente offline. Esta plataforma de desktop permite que você baixe modelos populares de IA como Llama 3, Gemma e Mistral para rodar no seu próprio computador, ou conecte-se a serviços de nuvem como OpenAI e Anthropic quando necessário.

O sistema se concentra em colocar os usuários no controle. Seu servidor Cortex local corresponde à API do OpenAI, fazendo com que funcione com ferramentas como Continue.dev e Open Interpreter. Os usuários armazenam todos os seus dados em uma “Pasta de Dados Jan” local, sem nenhuma informação saindo de seus dispositivos, a menos que eles escolham usar serviços de nuvem. A plataforma funciona como VSCode ou Obsidian – você pode estendê-la com adições personalizadas para atender às suas necessidades. Ela roda em Mac, Windows e Linux, suportando GPUs NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) e Intel Arc.

Jan constrói tudo em torno da propriedade do usuário. O código permanece de código aberto sob AGPLv3, permitindo que qualquer um o inspecione ou modifique. Embora a plataforma possa compartilhar dados de uso anônimos, isso permanece estritamente opcional. Os usuários escolhem quais modelos executar e mantêm controle total sobre seus dados e interações. Para equipes que desejam suporte direto, Jan mantém uma comunidade Discord ativa e um repositório GitHub onde os usuários ajudam a moldar o desenvolvimento da plataforma.

Principais características do Jan:

• Operação offline completa com modelo local em execução
• API compatível com OpenAI através do servidor Cortex
• Suporte para modelos de IA locais e em nuvem
• Sistema de extensão para recursos personalizados
• Suporte multi-GPU entre os principais fabricantes

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6. Arquivo de lama

Imagem: Mozilla

O Llamafile transforma modelos de IA em arquivos executáveis ​​únicos. Isso Construtores Mozilla projeto combina llama.cpp com Cosmopolita Libc para criar programas autônomos que executam IA sem instalação ou configuração.

O sistema alinha pesos de modelo como arquivos ZIP descompactados para acesso direto à GPU. Ele detecta os recursos da sua CPU em tempo de execução para desempenho ideal, trabalhando em processadores Intel e AMD. O código compila partes específicas da GPU sob demanda usando os compiladores do seu sistema. Este design roda em macOS, Windows, Linux e BSD, suportando processadores AMD64 e ARM64.

Para segurança, o Llamafile usa pledge() e SECCOMP para restringir o acesso ao sistema. Ele corresponde ao formato da API do OpenAI, tornando-o compatível com o código existente. Os usuários podem incorporar pesos diretamente no executável ou carregá-los separadamente, útil para plataformas com limites de tamanho de arquivo, como o Windows.

Principais recursos do Llamafile:

• Implantação de arquivo único sem dependências externas
• Camada de compatibilidade da API OpenAI integrada
• Aceleração direta de GPU para Apple, NVIDIA e AMD
• Suporte multiplataforma para os principais sistemas operacionais
• Otimização de tempo de execução para diferentes arquiteturas de CPU

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7. Próximo bate-papo

O NextChat coloca os recursos do ChatGPT em um pacote de código aberto que você controla. Este aplicativo web e desktop se conecta a vários serviços de IA – OpenAI, Google AI e Claude – enquanto armazena todos os dados localmente no seu navegador.

O sistema adiciona recursos-chave ausentes do ChatGPT padrão. Os usuários criam “Máscaras” (semelhantes a GPTs) para construir ferramentas de IA personalizadas com contextos e configurações específicas. A plataforma compacta o histórico de bate-papo automaticamente para conversas mais longas, suporta formatação markdown e transmite respostas em tempo real. Funciona em vários idiomas, incluindo inglês, chinês, japonês, francês, espanhol e italiano.

Em vez de pagar pelo ChatGPT Pro, os usuários conectam suas próprias chaves de API do OpenAI, Google ou Azure. Implante-o gratuitamente em uma plataforma de nuvem como Vercel para uma instância privada, ou executá-lo localmente no Linux, Windows ou MacOS. Os usuários também podem explorar sua biblioteca de prompts predefinidos e suporte a modelos personalizados para construir ferramentas especializadas.

Principais recursos do NextChat:

• Armazenamento de dados local sem rastreamento externo
• Criação de ferramentas de IA personalizadas por meio de máscaras
• Suporte para vários provedores de IA e APIs
• Implantação com um clique no Vercel
• Biblioteca de prompts e modelos integrados

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Concluindo!