7 款最佳本地运行 LLM 模型工具（2026 年 1 月）

优化 大型语言模型 (LLM) 新技术的应用非常频繁，虽然基于云的解决方案提供了便利，但在本地运行 LLM 提供了多种优势，包括增强的隐私性、离线可访问性以及对数据和模型定制的更好控制。

在本地攻读法学硕士学位有几个显著的好处：

• 隐私： 完全控制您的数据，确保敏感信息保留在您的本地环境中并且不会传输到外部服务器。  
• 离线辅助功能： 即使没有互联网连接也可以使用 LLM，这使其成为连接有限或不可靠的情况的理想选择。  
• 定制： 微调模型以适应特定任务和偏好，从而针对您的独特用例优化性能。  
• 成本效益： 避免与基于云的解决方案相关的经常性订阅费用，从长远来看可以节省成本。

本文将介绍一些可在本地运行 LLM 的工具，分析它们的特点、优势和劣势，以帮​​助您根据特定需求做出明智的决定。

1. 任何事法学硕士

AnythingLLM 是一个 开放源码 AI 应用程序将本地 LLM 功能直接放在您的桌面上。这个免费平台为用户提供了一种直接的方式来处理文档、运行 AI 代理和处理各种 AI 任务，同时将所有数据安全地保存在自己的机器上。

该系统的优势在于其灵活的架构。三个组件协同工作：一个基于 React 的界面，用于实现流畅的交互；一个 NodeJS Express 服务器，用于管理繁重的矢量数据库和 LLM 通信；以及一个专用的文档处理服务器。用户可以选择自己喜欢的 AI 模型，无论是在本地运行开源模型，还是连接到 OpenAI、Azure、AWS 或其他提供商的服务。该平台支持多种文档类型，从 PDF、Word 文件到整个代码库，从而能够满足各种需求。

AnythingLLM 特别引人注目的地方在于它注重用户控制和隐私。与将数据发送到外部服务器的基于云的替代方案不同，AnythingLLM 默认在本地处理所有内容。对于需要更强大解决方案的团队，Docker 版本支持具有自定义权限的多个用户，同时仍保持严格的安全性。使用 AnythingLLM 的组织可以通过使用免费的开源模型来避免通常与云服务相关的 API 成本。

Anything LLM 的主要特点：

• 本地处理系统将所有数据保存在您的机器上
• 连接各种AI提供商的多模型支持框架
• 处理 PDF、Word 文件和代码的文档分析引擎
• 内建的 AI代理商 用于任务自动化和 Web 交互
• 支持自定义集成和扩展的开发人员 API

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2. GPT4全部

GPT4All 还直接在您的设备上运行大型语言模型。该平台将 AI 处理放在您自己的硬件上，不会有任何数据离开您的系统。免费版本让用户可以访问 1,000 多个开源模型，包括 骆驼 与 Mistral。

该系统适用于标准消费级硬件 - Mac M 系列、AMD 和 NVIDIA。它无需互联网连接即可运行，非常适合离线使用。通过 LocalDocs 功能，用户可以完全在自己的机器上分析个人文件并构建知识库。该平台支持 CPU 和 GPU处理，适应可用的硬件资源。

企业版每月每台设备收费 25 美元，并增加了业务部署功能。组织可以通过自定义代理、IT 基础设施集成以及其背后的公司 Nomic AI 的直接支持实现工作流程自动化。专注于本地处理意味着公司数据保持在组织边界内，满足安全要求，同时保持 AI 功能。

GPT4All 的主要特点：

• 完全在本地硬件上运行，无需云连接
• 访问 1,000 多个开源语言模型
• 通过 LocalDocs 进行内置文档分析
• 完成离线操作
• 企业部署工具和支持

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3. 奥拉马

Ollama 可直接在您的计算机上下载、管理和运行 LLM。此开源工具可创建一个隔离环境，其中包含所有模型组件（权重、配置和依赖项），让您无需云服务即可运行 AI。

该系统通过命令行和图形界面运行，支持 macOS、Linux 和 Windows。用户可以从 Ollama 的库中提取模型，包括用于文本任务的 Llama 3.2、用于代码生成的 Mistral、用于编程的 Code Llama、用于图像处理的 LLaVA 以及 Φ3 用于科学工作。每个模型都在自己的环境中运行，因此可以轻松地在不同的 AI 工具之间切换以完成特定任务。

使用 Ollama 的组织降低了云成本，同时改善了数据控制。该工具为处理敏感数据的本地聊天机器人、研究项目和 AI 应用程序提供支持。开发人员将其与现有的 CMS 和 CRM 系统集成，在保留现场数据的同时增加了 AI 功能。通过消除对云的依赖，团队可以离线工作并满足 GDPR 等隐私要求，而不会损害 AI 功能。

Ollama 的主要特点：

• 完整的模型管理系统，用于下载和版本控制
• 适合不同工作风格的命令行和可视化界面
• 支持多种平台和操作系统
• 每个 AI 模型的隔离环境
• 与业务系统直接集成

参观奥拉玛 →

4. LM工作室

LM Studio 是一款桌面应用程序，可让您直接在计算机上运行 AI 语言模型。通过其界面，用户可以从 Hugging Face 查找、下载和运行模型，同时将所有数据和处理保留在本地。

该系统充当一个完整的 AI 工作区。其内置服务器模拟 OpenAI 的 API，可让您将本地 AI 插入任何支持 OpenAI 的工具。该平台支持主流模型类型，例如 Llama 3.2、Mistral、Phi、Gemma、DeepSeek 和 Qwen 2.5。用户只需拖放文档即可通过 RAG（检索增强生成），所有文档处理都保留在他们的机器上。界面可让您微调模型的运行方式，包括 GPU 使用情况和系统提示。

在本地运行 AI 确实需要可靠的硬件。您的计算机需要足够的 CPU 能力、RAM 和存储空间来处理这些模型。用户报告称，同时运行多个模型时，性能会有所下降。但对于优先考虑数据隐私的团队来说，LM Studio 完全消除了对云的依赖。该系统不收集用户数据，并将所有交互保持离线状态。虽然个人使用是免费的，但企业需要直接联系 LM Studio 获得商业许可。

LM Studio 的主要特点：

• 内置模型发现和下载功能，来自 Hugging Face
• 用于本地 AI 集成的 OpenAI 兼容 API 服务器
• 具有 RAG 处理的文档聊天功能
• 完全离线操作，无需数据收集
• 细粒度的模型配置选项

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5. 一月三十一日

Jan 为您提供了 ChatGPT 的免费开源替代方案，该方案完全离线运行。借助此桌面平台，您可以下载 Llama 3、Gemma 和 Mistral 等热门 AI 模型，在自己的计算机上运行，​​或在需要时连接到 OpenAI 和 Anthropic 等云服务。

该系统的核心理念是让用户掌控一切。其本地 Cortex 服务器与 OpenAI 的 API 兼容，使其能够与 Continue.dev 和 Open Interpreter 等工具协同工作。用户将所有数据存储在本地“Jan Data Folder”中，除非选择使用云服务，否则任何信息都不会离开设备。该平台的运行方式类似于 VSCode 或 Obsidian——您可以根据自身需求添加自定义扩展功能。它可在 Mac、Windows 和 Linux 上运行，支持 NVIDIA (CUDA)、AMD (Vulkan) 和 Intel Arc GPU。

Jan 的一切构建都围绕用户所有权。代码遵循 AGPLv3 开源协议，任何人都可以查看或修改。虽然平台可以共享匿名使用数据，但共享数据完全出于自愿。用户可以选择运行哪些模型，并完全控制自己的数据和交互。对于需要直接支持的团队，Jan 维护着一个活跃的 Discord 社区和 GitHub 代码库，用户可以在其中参与塑造平台的开发。

Jan 的主要特点：

• 完全离线操作并运行本地模型
• 通过 Cortex 服务器实现 OpenAI 兼容 API
• 支持本地和云端 AI 模型
• 自定义功能扩展系统
• 各大制造商的多 GPU 支持

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6. 拉马菲勒

Llamafile 将 AI 模型转换为单个可执行文件。这 Mozilla 构建器 项目将 llama.cpp 与 大都会图书馆 创建无需安装或设置即可运行 AI 的独立程序。

该系统将模型权重对齐为未压缩的 ZIP 存档，以便 GPU 直接访问。它会在运行时检测 CPU 特性，以实现最佳性能，并支持 Intel 和 AMD 处理器。代码会使用系统编译器按需编译特定于 GPU 的部分。此设计可在 macOS、Windows、Linux 和 BSD 上运行，支持 AMD64 和 ARM64 处理器。

为了安全起见，Llamafile 使用 Pledge() 和 SECCOMP 来限制系统访问。它与 OpenAI 的 API 格式一致，使其与现有代码兼容。用户可以直接将权重嵌入可执行文件中，也可以单独加载，这对于 Windows 等文件大小受限的平台非常有用。

Llamafile 的主要特点：

• 单文件部署，无任何外部依赖
• 内置 OpenAI API 兼容层
• 为 Apple、NVIDIA 和 AMD 提供直接 GPU 加速
• 跨平台支持主要操作系统
• 针对不同 CPU 架构的运行时优化

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7. 下一个聊天

NextChat 将 ChatGPT 的功能整合到一个由您控制的开源软件包中。这款网页和桌面应用可连接到多个 AI 服务（OpenAI、Google AI 和 Claude），同时将所有数据存储在您的本地浏览器中。

该系统添加了标准 ChatGPT 所缺少的关键功能。用户创建“Mask”（类似于 GPT）来构建具有特定上下文和设置的自定义 AI 工具。该平台会自动压缩聊天记录以进行较长的对话，支持 markdown 格式，并实时流式传输响应。它支持多种语言，包括英语、中文、日语、法语、西班牙语和意大利语。

用户无需为 ChatGPT Pro 付费，只需从 OpenAI、Google 或 Azure 连接自己的 API 密钥即可。免费将其部署在云平台上，例如 威赛尔 作为私有实例，或者在 Linux、Windows 或 MacOS 上本地运行。用户还可以利用其预设的提示库和自定义模型支持来构建专用工具。

NextChat 的主要功能：

• 无需外部跟踪的本地数据存储
• 通过 Masks 创建自定义 AI 工具
• 支持多个 AI 提供商和 API
• 在 Vercel 上一键部署
• 内置提示库和模板

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