7 bästa LLM-verktyg för att köra modeller lokalt (januari 2025)

förbättrad stora språkmodeller (LLM) dyker upp ofta, och även om molnbaserade lösningar erbjuder bekvämlighet ger det flera fördelar att köra LLM lokalt, inklusive förbättrad integritet, offlinetillgänglighet och större kontroll över data och modellanpassning.

Att driva LLM lokalt erbjuder flera övertygande fördelar:

• Sekretess: Behåll fullständig kontroll över dina data, se till att känslig information finns kvar i din lokala miljö och inte överförs till externa servrar.  
• Tillgänglighet offline: Använd LLM även utan internetanslutning, vilket gör dem idealiska för situationer där anslutningen är begränsad eller opålitlig.  
• Anpassning: Finjustera modellerna för att passa specifika uppgifter och preferenser, optimera prestanda för dina unika användningsfall.  
• Kostnadseffektivitet: Undvik återkommande prenumerationsavgifter förknippade med molnbaserade lösningar, vilket kan spara kostnader i det långa loppet.

Denna uppdelning kommer att undersöka några av de verktyg som gör det möjligt att köra LLMs lokalt, undersöka deras egenskaper, styrkor och svagheter för att hjälpa dig att fatta välgrundade beslut baserat på dina specifika behov.

1. Vad som helst LLM

AnythingLLM är en öppen källkod AI-applikation som sätter lokal LLM-kraft direkt på ditt skrivbord. Denna kostnadsfria plattform ger användare ett enkelt sätt att chatta med dokument, köra AI-agenter och hantera olika AI-uppgifter samtidigt som de håller all data säker på sina egna maskiner.

Systemets styrka kommer från dess flexibla arkitektur. Tre komponenter arbetar tillsammans: ett React-baserat gränssnitt för smidig interaktion, en NodeJS Express-server som hanterar tunga lyft av vektordatabaser och LLM-kommunikation, och en dedikerad server för dokumentbehandling. Användare kan välja sina föredragna AI-modeller, oavsett om de kör öppen källkod lokalt eller ansluter till tjänster från OpenAI, Azure, AWS eller andra leverantörer. Plattformen fungerar med många dokumenttyper – från PDF-filer och Word-filer till hela kodbaser – vilket gör den anpassningsbar för olika behov.

Det som gör AnythingLLM särskilt övertygande är dess fokus på användarkontroll och integritet. Till skillnad från molnbaserade alternativ som skickar data till externa servrar, bearbetar AnythingLLM allt lokalt som standard. För team som behöver mer robusta lösningar stöder Docker-versionen flera användare med anpassade behörigheter, samtidigt som den behåller hög säkerhet. Organisationer som använder AnythingLLM kan hoppa över API-kostnaderna som ofta är kopplade till molntjänster genom att använda gratis modeller med öppen källkod istället.

Nyckelfunktioner i Anything LLM:

• Lokalt bearbetningssystem som lagrar all data på din maskin
• Flermodellsstödramverk som ansluter till olika AI-leverantörer
• Dokumentanalysmotor som hanterar PDF-filer, Word-filer och kod
• Inbyggd AI-medel för uppgiftsautomatisering och webbinteraktion
• Developer API som möjliggör anpassade integrationer och tillägg

Besök AnythingLLM →

2. GPT4All

GPT4All kör även stora språkmodeller direkt på din enhet. Plattformen lägger AI-bearbetning på din egen hårdvara, utan att data lämnar ditt system. Den kostnadsfria versionen ger användarna tillgång till över 1,000 XNUMX modeller med öppen källkod, inklusive Lama och Mistral.

Systemet fungerar på vanlig konsumenthårdvara – Mac M-serien, AMD och NVIDIA. Den behöver ingen internetanslutning för att fungera, vilket gör den idealisk för offlineanvändning. Genom LocalDocs-funktionen kan användare analysera personliga filer och bygga kunskapsbaser helt och hållet på sin maskin. Plattformen stöder både CPU och GPU-bearbetning, anpassning till tillgängliga hårdvaruresurser.

Enterprise-versionen kostar $25 per enhet varje månad och lägger till funktioner för affärsdistribution. Organisationer får arbetsflödesautomatisering genom anpassade agenter, IT-infrastrukturintegration och direkt support från Nomic AI, företaget bakom. Fokus på lokal bearbetning innebär att företagsdata håller sig inom organisationens gränser och uppfyller säkerhetskraven samtidigt som AI-kapaciteten bibehålls.

Huvudfunktioner i GPT4All:

• Körs helt på lokal hårdvara utan någon molnanslutning behövs
• Tillgång till 1,000 XNUMX+ språkmodeller med öppen källkod
• Inbyggd dokumentanalys genom LocalDocs
• Slutför offlinedrift
• Verktyg och support för företagsdistribution

Besök GPT4All →

3. Ollama

Ollama laddar ner, hanterar och kör LLMs direkt på din dator. Det här verktyget med öppen källkod skapar en isolerad miljö som innehåller alla modellkomponenter – vikter, konfigurationer och beroenden – så att du kan köra AI utan molntjänster.

Systemet fungerar genom både kommandoraden och grafiska gränssnitt, och stöder macOS, Linux och Windows. Användare hämtar modeller från Ollamas bibliotek, inklusive Llama 3.2 för textuppgifter, Mistral för kodgenerering, Code Llama för programmering, LLaVA för bildbehandling och Phi-3 för vetenskapligt arbete. Varje modell körs i sin egen miljö, vilket gör det enkelt att växla mellan olika AI-verktyg för specifika uppgifter.

Organisationer som använder Ollama har sänkt molnkostnaderna samtidigt som de har förbättrat datakontrollen. Verktyget driver lokala chatbots, forskningsprojekt och AI-applikationer som hanterar känslig data. Utvecklare integrerar det med befintliga CMS- och CRM-system och lägger till AI-funktioner samtidigt som data behålls på plats. Genom att ta bort molnberoenden arbetar team offline och uppfyller integritetskrav som GDPR utan att kompromissa med AI-funktionalitet.

Viktiga egenskaper hos Ollama:

• Komplett modellhanteringssystem för nedladdning och versionskontroll
• Kommandorad och visuella gränssnitt för olika arbetsstilar
• Stöd för flera plattformar och operativsystem
• Isolerade miljöer för varje AI-modell
• Direkt integration med affärssystem

Besök Ollama →

4. LM Studio

LM Studio är ett skrivbordsprogram som låter dig köra AI-språkmodeller direkt på din dator. Genom dess gränssnitt kan användare hitta, ladda ner och köra modeller från Hugging Face samtidigt som all data och bearbetning lokaliseras.

Systemet fungerar som en komplett AI-arbetsyta. Dess inbyggda server efterliknar OpenAI:s API, så att du kan ansluta lokal AI till alla verktyg som fungerar med OpenAI. Plattformen stöder stora modelltyper som Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek och Qwen 2.5. Användare dra och släpp dokument för att chatta med dem RAG (Retrieval Augmented Generation), med all dokumentbehandling kvar på deras maskin. Gränssnittet låter dig finjustera hur modellerna körs, inklusive GPU-användning och systemuppmaningar.

Att köra AI lokalt kräver solid hårdvara. Din dator behöver tillräckligt med CPU-kraft, RAM-minne och lagringsutrymme för att hantera dessa modeller. Användare rapporterar vissa prestandanedgångar när de kör flera modeller samtidigt. Men för team som prioriterar datasekretess tar LM Studio bort molnberoenden helt. Systemet samlar ingen användardata och håller alla interaktioner offline. Även om det är gratis för personligt bruk, måste företag kontakta LM Studio direkt för kommersiell licensiering.

Huvudfunktioner i LM Studio:

• Inbyggd modellupptäckning och nedladdning från Hugging Face
• OpenAI-kompatibel API-server för lokal AI-integration
• Dokumentchattfunktion med RAG-bearbetning
• Komplett offlineoperation utan datainsamling
• Finkorniga modellkonfigurationsalternativ

Besök LM Studio →

5. jan

Jan ger dig ett gratis alternativ med öppen källkod till ChatGPT som körs helt offline. Denna stationära plattform låter dig ladda ner populära AI-modeller som Llama 3, Gemma och Mistral för att köras på din egen dator, eller ansluta till molntjänster som OpenAI och Anthropic när det behövs.

Systemet fokuserar på att ge användarna kontroll. Dess lokala Cortex-server matchar OpenAI:s API, vilket gör att den fungerar med verktyg som Continue.dev och Open Interpreter. Användare lagrar all sin data i en lokal "Jan Data Folder", utan att någon information lämnar sin enhet om de inte väljer att använda molntjänster. Plattformen fungerar som VSCode eller Obsidian – du kan utöka den med anpassade tillägg för att matcha dina behov. Den körs på Mac, Windows och Linux och stöder NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) och Intel Arc GPU:er.

Jan bygger allt kring användarägande. Koden förblir öppen källkod under AGPLv3, så att vem som helst kan inspektera eller ändra den. Även om plattformen kan dela anonym användningsdata, förblir detta strikt valfritt. Användare väljer vilka modeller som ska köras och har full kontroll över sina data och interaktioner. För team som vill ha direkt support upprätthåller Jan en aktiv Discord-gemenskap och GitHub-förråd där användare hjälper till att forma plattformens utveckling.

Viktiga egenskaper hos Jan:

• Komplett offlinedrift med lokal modell igång
• OpenAI-kompatibelt API via Cortex-server
• Stöd för både lokala och moln AI-modeller
• Tilläggssystem för anpassade funktioner
• Stöd för flera GPU hos stora tillverkare

Besök Jan →

6. Llamfil

Bild: Mozilla

Llamafile förvandlar AI-modeller till enstaka körbara filer. Detta Mozilla Builders projekt kombinerar llama.cpp med Cosmopolitan Libc för att skapa fristående program som kör AI utan installation eller installation.

Systemet justerar modellvikter som okomprimerade ZIP-arkiv för direkt GPU-åtkomst. Den upptäcker dina CPU-funktioner vid körning för optimal prestanda och fungerar över Intel- och AMD-processorer. Koden kompilerar GPU-specifika delar på begäran med hjälp av ditt systems kompilatorer. Den här designen körs på macOS, Windows, Linux och BSD och stöder AMD64- och ARM64-processorer.

För säkerheten använder Llamafile pledge() och SECCOMP för att begränsa systemåtkomst. Det matchar OpenAI:s API-format, vilket gör det kompatibelt med befintlig kod. Användare kan bädda in vikter direkt i den körbara filen eller ladda dem separat, användbart för plattformar med filstorleksbegränsningar som Windows.

Nyckelfunktioner i Llamafile:

• Enfilsdistribution utan externa beroenden
• Inbyggt OpenAI API-kompatibilitetslager
• Direkt GPU-acceleration för Apple, NVIDIA och AMD
• Platsöverskridande stöd för större operativsystem
• Körtidsoptimering för olika CPU-arkitekturer

Besök Llamafile →

7. NextChat

NextChat lägger ChatGPTs funktioner i ett paket med öppen källkod som du kontrollerar. Denna webb- och skrivbordsapp ansluter till flera AI-tjänster – OpenAI, Google AI och Claude – samtidigt som all data lagras lokalt i din webbläsare.

Systemet lägger till nyckelfunktioner som saknas i standard ChatGPT. Användare skapar "masker" (liknande GPT) för att bygga anpassade AI-verktyg med specifika sammanhang och inställningar. Plattformen komprimerar chatthistoriken automatiskt för längre konversationer, stöder markdown-formatering och streamar svar i realtid. Det fungerar på flera språk inklusive engelska, kinesiska, japanska, franska, spanska och italienska.

Istället för att betala för ChatGPT Pro ansluter användare sina egna API-nycklar från OpenAI, Google eller Azure. Distribuera det gratis på en molnplattform som vercel för en privat instans, eller kör den lokalt på Linux, Windows eller MacOS. Användare kan också utnyttja dess förinställda promptbibliotek och anpassade modellstöd för att bygga specialiserade verktyg.

Nyckelfunktioner NextChat:

• Lokal datalagring utan extern spårning
• Skapa anpassade AI-verktyg genom masker
• Stöd för flera AI-leverantörer och API:er
• Ett klick-distribution på Vercel
• Inbyggt promptbibliotek och mallar

Besök NextChat →

The Bottom Line