เครื่องมือ LLM ที่ดีที่สุด 7 อันสำหรับการรันโมเดลในเครื่อง (เมษายน 2025)

ปรับตัวดีขึ้น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เกิดขึ้นบ่อยครั้ง และแม้ว่าโซลูชันบนคลาวด์จะให้ความสะดวก แต่การรัน LLM ในเครื่องก็มีข้อดีหลายประการ เช่น ความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้น การเข้าถึงแบบออฟไลน์ และการควบคุมที่มากขึ้นสำหรับข้อมูลและการปรับแต่งโมเดล

การดำเนินหลักสูตร LLM ในท้องถิ่นมีข้อดีที่น่าสนใจหลายประการ ดังนี้:

• ข้อมูลส่วนบุคคล: รักษาการควบคุมข้อมูลของคุณให้สมบูรณ์ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนยังคงอยู่ในสภาพแวดล้อมท้องถิ่นของคุณและจะไม่ถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก  
• การเข้าถึงแบบออฟไลน์: ใช้ LLM ได้แม้จะไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ทำให้เหมาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่การเชื่อมต่อมีจำกัดหรือไม่น่าเชื่อถือ  
• การปรับแต่ง: ปรับแต่งโมเดลให้สอดคล้องกับงานและการตั้งค่าเฉพาะ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ  
• ลดค่าใช้จ่าย: หลีกเลี่ยงค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิกที่เกิดขึ้นซ้ำที่เกี่ยวข้องกับโซลูชันบนคลาวด์ ซึ่งอาจช่วยประหยัดต้นทุนในระยะยาว

การแยกรายละเอียดนี้จะพิจารณาเครื่องมือบางส่วนที่ทำให้สามารถรัน LLM ในเครื่องได้ และตรวจสอบคุณลักษณะ จุดแข็ง และจุดอ่อนของเครื่องมือเหล่านั้นเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจอย่างรอบรู้ตามความต้องการเฉพาะของคุณ

1. อะไรก็ได้LLM

AnythingLLM คือ โอเพนซอร์ส แอปพลิเคชัน AI ที่จะมอบพลัง LLM ท้องถิ่นให้กับเดสก์ท็อปของคุณ แพลตฟอร์มฟรีนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสนทนากับเอกสาร เรียกใช้เอเจนต์ AI และจัดการงาน AI ต่างๆ ได้อย่างตรงไปตรงมา พร้อมทั้งรักษาข้อมูลทั้งหมดให้ปลอดภัยบนเครื่องของตนเอง

จุดแข็งของระบบมาจากสถาปัตยกรรมที่มีความยืดหยุ่น ส่วนประกอบทั้งสามทำงานร่วมกัน ได้แก่ อินเทอร์เฟซที่ใช้ React เพื่อการโต้ตอบที่ราบรื่น เซิร์ฟเวอร์ NodeJS Express ที่จัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์และการสื่อสาร LLM และเซิร์ฟเวอร์เฉพาะสำหรับการประมวลผลเอกสาร ผู้ใช้สามารถเลือกโมเดล AI ที่ต้องการได้ ไม่ว่าจะรันตัวเลือกโอเพนซอร์สในเครื่องหรือเชื่อมต่อกับบริการจาก OpenAI, Azure, AWS หรือผู้ให้บริการรายอื่นๆ แพลตฟอร์มนี้ทำงานกับเอกสารหลายประเภท ตั้งแต่ไฟล์ PDF และ Word ไปจนถึงฐานโค้ดทั้งหมด ทำให้ปรับให้เหมาะกับความต้องการที่หลากหลายได้

สิ่งที่ทำให้ AnythingLLM น่าสนใจเป็นพิเศษคือการเน้นที่การควบคุมของผู้ใช้และความเป็นส่วนตัว ซึ่งแตกต่างจากทางเลือกบนคลาวด์ที่ส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก AnythingLLM จะประมวลผลทุกอย่างในเครื่องตามค่าเริ่มต้น สำหรับทีมที่ต้องการโซลูชันที่แข็งแกร่งกว่า เวอร์ชัน Docker รองรับผู้ใช้หลายรายพร้อมสิทธิ์ที่กำหนดเองได้ ในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัยอย่างเข้มงวด องค์กรที่ใช้ AnythingLLM สามารถข้ามค่าใช้จ่ายของ API ที่มักผูกติดกับบริการคลาวด์ได้โดยใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สฟรีแทน

คุณสมบัติหลักของ Anything LLM:

• ระบบประมวลผลภายในที่เก็บข้อมูลทั้งหมดบนเครื่องของคุณ
• กรอบการทำงานรองรับหลายโมเดลที่เชื่อมต่อกับผู้ให้บริการ AI ต่างๆ
• เครื่องมือวิเคราะห์เอกสารที่จัดการไฟล์ PDF, Word และโค้ด
• Built-in ตัวแทน AI สำหรับการทำงานอัตโนมัติและการโต้ตอบบนเว็บ
• API สำหรับนักพัฒนาช่วยให้สามารถบูรณาการและขยายส่วนที่กำหนดเองได้

เยี่ยมชม AnythingLLM →

2. GPT4 ทั้งหมด

GPT4All ยังรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้โดยตรงบนอุปกรณ์ของคุณ แพลตฟอร์มนี้จะนำการประมวลผล AI มาไว้บนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง โดยไม่มีข้อมูลใดๆ ออกจากระบบของคุณ เวอร์ชันฟรีช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงโมเดลโอเพนซอร์สมากกว่า 1,000 แบบ รวมถึง ลามา รวมถึง มิสทรัล

ระบบนี้ทำงานบนฮาร์ดแวร์มาตรฐานสำหรับผู้บริโภค ได้แก่ Mac M Series, AMD และ NVIDIA ไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต จึงเหมาะสำหรับการใช้งานแบบออฟไลน์ ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ไฟล์ส่วนบุคคลและสร้างฐานความรู้ได้ทั้งหมดบนเครื่องของตนเองผ่านฟีเจอร์ LocalDocs แพลตฟอร์มนี้รองรับทั้ง CPU และ การประมวลผลจีพียูปรับให้เข้ากับทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่

เวอร์ชันสำหรับองค์กรมีค่าใช้จ่าย 25 ดอลลาร์ต่ออุปกรณ์ต่อเดือนและเพิ่มฟีเจอร์สำหรับการปรับใช้ในธุรกิจ องค์กรต่างๆ จะได้รับการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ผ่านตัวแทนที่กำหนดเอง การบูรณาการโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที และการสนับสนุนโดยตรงจาก Nomic AI ซึ่งเป็นบริษัทที่อยู่เบื้องหลัง การเน้นที่การประมวลผลในพื้นที่หมายความว่าข้อมูลของบริษัทจะยังคงอยู่ในขอบเขตขององค์กร ตอบสนองข้อกำหนดด้านความปลอดภัยในขณะที่ยังคงความสามารถของ AI ไว้

คุณสมบัติหลักของ GPT4All:

• ทำงานบนฮาร์ดแวร์ภายในเครื่องโดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อคลาวด์
• เข้าถึงโมเดลภาษาโอเพนซอร์สมากกว่า 1,000 แบบ
• การวิเคราะห์เอกสารในตัวผ่าน LocalDocs
• การดำเนินการออฟไลน์เสร็จสมบูรณ์
• เครื่องมือการปรับใช้และการสนับสนุนสำหรับองค์กร

เยี่ยมชม GPT4All →

3. โอลามา

Ollama ดาวน์โหลด จัดการ และรัน LLM บนคอมพิวเตอร์ของคุณโดยตรง เครื่องมือโอเพ่นซอร์สนี้สร้างสภาพแวดล้อมแบบแยกส่วนที่มีส่วนประกอบของโมเดลทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นน้ำหนัก การกำหนดค่า และการอ้างอิง ช่วยให้คุณสามารถรัน AI ได้โดยไม่ต้องใช้บริการคลาวด์

ระบบทำงานผ่านทั้งอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งและกราฟิก รองรับ macOS, Linux และ Windows ผู้ใช้ดึงโมเดลจากไลบรารีของ Ollama รวมถึง Llama 3.2 สำหรับงานข้อความ Mistral สำหรับการสร้างโค้ด Code Llama สำหรับการเขียนโปรแกรม LLaVA สำหรับการประมวลผลภาพ และ พี-3 สำหรับงานทางวิทยาศาสตร์ โดยแต่ละโมเดลจะทำงานในสภาพแวดล้อมของตัวเอง ทำให้สามารถสลับไปมาระหว่างเครื่องมือ AI ต่างๆ สำหรับงานเฉพาะได้อย่างง่ายดาย

องค์กรต่างๆ ที่ใช้ Ollama สามารถลดค่าใช้จ่ายด้านระบบคลาวด์ได้พร้อมทั้งปรับปรุงการควบคุมข้อมูล เครื่องมือนี้ช่วยสนับสนุนแชทบ็อตในพื้นที่ โครงการวิจัย และแอปพลิเคชัน AI ที่จัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน นักพัฒนาสามารถบูรณาการเครื่องมือนี้กับระบบ CMS และ CRM ที่มีอยู่แล้ว โดยเพิ่มความสามารถของ AI ในขณะที่เก็บข้อมูลไว้ภายในสถานที่ การลบการพึ่งพาระบบคลาวด์ทำให้ทีมงานสามารถทำงานแบบออฟไลน์และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR โดยไม่กระทบต่อฟังก์ชันการทำงานของ AI

คุณสมบัติหลักของ Ollama:

• ระบบการจัดการโมเดลที่สมบูรณ์สำหรับการดาวน์โหลดและการควบคุมเวอร์ชัน
• อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งและภาพสำหรับรูปแบบการทำงานที่แตกต่างกัน
• รองรับหลายแพลตฟอร์มและระบบปฏิบัติการ
• สภาพแวดล้อมที่แยกกันสำหรับแต่ละโมเดล AI
• การบูรณาการโดยตรงกับระบบธุรกิจ

เยี่ยมชมโอลลามา →

4. แอลเอ็ม สตูดิโอ

LM Studio คือแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่ให้คุณเรียกใช้โมเดลภาษา AI บนคอมพิวเตอร์ของคุณได้โดยตรง ผู้ใช้สามารถค้นหา ดาวน์โหลด และเรียกใช้โมเดลจาก Hugging Face ผ่านทางอินเทอร์เฟซ โดยเก็บข้อมูลและการประมวลผลทั้งหมดไว้ในเครื่อง

ระบบนี้ทำหน้าที่เป็นพื้นที่ทำงาน AI ที่สมบูรณ์แบบ เซิร์ฟเวอร์ในตัวเลียนแบบ API ของ OpenAI ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อ AI ในพื้นที่เข้ากับเครื่องมือใดๆ ที่ทำงานร่วมกับ OpenAI ได้ แพลตฟอร์มนี้รองรับประเภทโมเดลหลักๆ เช่น Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek และ Qwen 2.5 ผู้ใช้ลากและวางเอกสารเพื่อสนทนากับพวกเขาผ่าน RAG (การเรียกค้นข้อมูลแบบขยาย)โดยที่การประมวลผลเอกสารทั้งหมดจะอยู่บนเครื่องของคุณ อินเทอร์เฟซช่วยให้คุณปรับแต่งการทำงานของโมเดลต่างๆ ได้อย่างละเอียด รวมถึงการใช้งาน GPU และการแจ้งเตือนของระบบ

การรัน AI ในเครื่องนั้นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่แข็งแกร่ง คอมพิวเตอร์ของคุณต้องใช้พลัง CPU, RAM และพื้นที่เก็บข้อมูลที่เพียงพอเพื่อจัดการกับโมเดลเหล่านี้ ผู้ใช้รายงานว่าประสิทธิภาพการทำงานช้าลงเมื่อรันโมเดลหลายตัวพร้อมกัน แต่สำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล LM Studio จะลบการพึ่งพาคลาวด์ออกไปทั้งหมด ระบบจะไม่รวบรวมข้อมูลผู้ใช้และเก็บการโต้ตอบทั้งหมดไว้แบบออฟไลน์ แม้ว่าจะใช้งานได้ฟรีสำหรับการใช้งานส่วนบุคคล แต่ธุรกิจจำเป็นต้องติดต่อ LM Studio โดยตรงเพื่อขอใบอนุญาตเชิงพาณิชย์

คุณสมบัติหลักของ LM Studio:

• ค้นหาโมเดลในตัวและดาวน์โหลดจาก Hugging Face
• เซิร์ฟเวอร์ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับการรวม AI ในพื้นที่
• ความสามารถในการแชทเอกสารด้วยการประมวลผล RAG
• ดำเนินการออฟไลน์ให้เสร็จสมบูรณ์โดยไม่ต้องรวบรวมข้อมูล
• ตัวเลือกการกำหนดค่าโมเดลแบบละเอียด

เยี่ยมชม LM Studio →

5. แจน

Jan มอบทางเลือกโอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับ ChatGPT ให้คุณใช้งานแบบออฟไลน์ได้อย่างสมบูรณ์ แพลตฟอร์มเดสก์ท็อปนี้ช่วยให้คุณดาวน์โหลดโมเดล AI ยอดนิยม เช่น Llama 3, Gemma และ Mistral เพื่อใช้งานบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง หรือเชื่อมต่อกับบริการคลาวด์ เช่น OpenAI และ Anthropic เมื่อจำเป็น

ระบบนี้เน้นที่การให้ผู้ใช้ควบคุมทุกอย่าง เซิร์ฟเวอร์ Cortex ในเครื่องนั้นตรงกับ API ของ OpenAI ทำให้ทำงานร่วมกับเครื่องมืออย่าง Continue.dev และ Open Interpreter ได้ ผู้ใช้จะจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้ในโฟลเดอร์ Jan Data ในเครื่อง โดยข้อมูลจะไม่ถูกส่งออกไปยังอุปกรณ์ เว้นแต่จะเลือกใช้บริการคลาวด์ แพลตฟอร์มนี้ทำงานเหมือนกับ VSCode หรือ Obsidian โดยคุณสามารถขยายแพลตฟอร์มนี้ด้วยการเพิ่มส่วนเสริมที่กำหนดเองเพื่อให้ตรงกับความต้องการของคุณ แพลตฟอร์มนี้ทำงานบน Mac, Windows และ Linux รองรับ NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) และ Intel Arc GPU

Jan สร้างทุกอย่างขึ้นโดยอิงตามความเป็นเจ้าของของผู้ใช้ โค้ดยังคงเป็นโอเพ่นซอร์สภายใต้ AGPLv3 ซึ่งให้ใครก็ตามตรวจสอบหรือแก้ไขได้ แม้ว่าแพลตฟอร์มจะสามารถแบ่งปันข้อมูลการใช้งานแบบไม่ระบุชื่อได้ แต่สิ่งนี้ยังคงเป็นทางเลือกอย่างเคร่งครัด ผู้ใช้สามารถเลือกรูปแบบที่จะรันได้และควบคุมข้อมูลและการโต้ตอบของตนเองได้อย่างเต็มที่ สำหรับทีมที่ต้องการการสนับสนุนโดยตรง Jan จะดูแลชุมชน Discord ที่ใช้งานอยู่และที่เก็บข้อมูล GitHub ซึ่งผู้ใช้จะช่วยกำหนดทิศทางการพัฒนาแพลตฟอร์ม

คุณสมบัติหลักของ Jan:

• การทำงานออฟไลน์ที่สมบูรณ์พร้อมการทำงานโมเดลท้องถิ่น
• API ที่รองรับ OpenAI ผ่านเซิร์ฟเวอร์ Cortex
• รองรับทั้งโมเดล AI ในพื้นที่และบนคลาวด์
• ระบบขยายสำหรับคุณสมบัติที่กำหนดเอง
• รองรับหลาย GPU จากผู้ผลิตหลักๆ

เยี่ยมชม Jan →

6. ลามาไฟล์

ภาพ: Mozilla

Llamafile แปลงโมเดล AI ให้เป็นไฟล์ปฏิบัติการเดียว ตัวสร้าง Mozilla โครงการรวม llama.cpp เข้ากับ คอสโมโพลิตัน ลิบซี เพื่อสร้างโปรแกรมแบบสแตนด์อโลนที่สามารถรัน AI ได้โดยไม่ต้องติดตั้งหรือตั้งค่า

ระบบจะปรับน้ำหนักของโมเดลเป็นไฟล์ ZIP ที่ไม่ได้บีบอัดเพื่อให้เข้าถึง GPU ได้โดยตรง ระบบจะตรวจจับฟีเจอร์ CPU ของคุณในขณะรันไทม์เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โดยทำงานร่วมกับโปรเซสเซอร์ Intel และ AMD โค้ดจะคอมไพล์ส่วนเฉพาะ GPU ตามความต้องการโดยใช้คอมไพเลอร์ของระบบของคุณ การออกแบบนี้ทำงานบน macOS, Windows, Linux และ BSD รองรับโปรเซสเซอร์ AMD64 และ ARM64

เพื่อความปลอดภัย Llamafile จะใช้ pledge() และ SECCOMP เพื่อจำกัดการเข้าถึงระบบ ซึ่งตรงกับรูปแบบ API ของ OpenAI ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับโค้ดที่มีอยู่ได้ ผู้ใช้สามารถฝังน้ำหนักลงในไฟล์ปฏิบัติการได้โดยตรงหรือโหลดแยกต่างหาก ซึ่งมีประโยชน์สำหรับแพลตฟอร์มที่มีข้อจำกัดด้านขนาดไฟล์ เช่น Windows

คุณสมบัติหลักของ Llamafile:

• การปรับใช้ไฟล์เดียวโดยไม่มีการพึ่งพาภายนอก
• เลเยอร์ความเข้ากันได้ของ API OpenAI ในตัว
• การเร่งความเร็ว GPU โดยตรงสำหรับ Apple, NVIDIA และ AMD
• รองรับหลายแพลตฟอร์มสำหรับระบบปฏิบัติการหลัก
• การเพิ่มประสิทธิภาพรันไทม์สำหรับสถาปัตยกรรม CPU ที่แตกต่างกัน

เยี่ยมชม Llamafile →

7. เน็กซ์แชท

NextChat นำฟีเจอร์ของ ChatGPT มาไว้ในแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สที่คุณควบคุมได้ แอปบนเว็บและเดสก์ท็อปนี้เชื่อมต่อกับบริการ AI ต่างๆ เช่น OpenAI, Google AI และ Claude ในขณะที่จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้ในเบราว์เซอร์ของคุณ

ระบบจะเพิ่มฟีเจอร์หลักที่ขาดหายไปจาก ChatGPT มาตรฐาน ผู้ใช้สามารถสร้าง "หน้ากาก" (คล้ายกับ GPT) เพื่อสร้างเครื่องมือ AI ที่กำหนดเองพร้อมบริบทและการตั้งค่าเฉพาะ แพลตฟอร์มจะบีบอัดประวัติการแชทโดยอัตโนมัติสำหรับการสนทนาที่ยาวนานขึ้น รองรับการจัดรูปแบบมาร์กดาวน์ และสตรีมการตอบกลับแบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มนี้ใช้งานได้ในหลายภาษา รวมถึงภาษาอังกฤษ จีน ญี่ปุ่น ฝรั่งเศส สเปน และอิตาลี

แทนที่จะจ่ายเงินสำหรับ ChatGPT Pro ผู้ใช้จะเชื่อมต่อคีย์ API ของตนเองจาก OpenAI, Google หรือ Azure ใช้งานได้ฟรีบนแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น เวอร์เซล สำหรับอินสแตนซ์ส่วนตัว หรือเรียกใช้ในเครื่องบน Linux, Windows หรือ MacOS ผู้ใช้ยังสามารถใช้ไลบรารีพรอมต์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและการสนับสนุนโมเดลที่กำหนดเองเพื่อสร้างเครื่องมือเฉพาะทางได้อีกด้วย

คุณสมบัติหลัก NextChat:

• การจัดเก็บข้อมูลภายในเครื่องโดยไม่ต้องติดตามจากภายนอก
• การสร้างเครื่องมือ AI ที่กำหนดเองผ่านหน้ากาก
• รองรับผู้ให้บริการ AI และ API หลายราย
• การใช้งานเพียงคลิกเดียวบน Vercel
• ไลบรารีและเทมเพลตพร้อมท์ในตัว

เยี่ยมชม NextChat →

บรรทัดด้านล่าง