7 款最佳 LLM 工具，用于本地运行模型 （2026年6月）

随着大型语言模型（LLMs）的不断改进，云端解决方案提供了便利，但在本地运行 LLMs 却具有多个优势，包括增强的隐私、离线访问和对数据和模型定制的更大控制。

在本地运行 LLMs 提供了多个令人信服的益处：

• 隐私： 保持对您的数据的完全控制，确保敏感信息保持在本地环境中，不会被传输到外部服务器。
• 离线访问： 即使没有互联网连接，也可以使用 LLMs，使其成为连接有限或不可靠的情况下的理想选择。
• 定制： 根据特定任务和偏好对模型进行微调，优化性能以适应您的独特用例。
• 成本效益： 避免与云端解决方案相关的重复订阅费，可能在长期内节省成本。

本文将研究一些使 LLMs 可以在本地运行的工具，检查它们的功能、优点和缺点，以帮助您根据具体需求做出明智的决定。

1. AnythingLLM

AnythingLLM 是一个 开源 AI 应用程序，它将本地 LLM 功能直接放在您的桌面上。该免费平台为用户提供了一种直接与文档交互、运行 AI 代理和处理各种 AI 任务的方法，同时保持所有数据在其自身机器上的安全。

该系统的优势在于其灵活的架构。三个组件共同工作：一个基于 React 的界面，用于平滑交互；一个 NodeJS Express 服务器，用于管理向量数据库和 LLM 通信；以及一个用于文档处理的专用服务器。用户可以选择他们喜欢的 AI 模型，无论是运行本地的开源选项还是连接到 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 和 Word 文件到整个代码库，使其适用于多种需求。

AnythingLLM 特别引人注目的原因是其对用户控制和隐私的关注。与云端解决方案不同，云端解决方案会将数据发送到外部服务器，AnythingLLM 默认情况下在本地处理所有内容。对于需要更强大解决方案的团队，Docker 版本支持多个用户和自定义权限，同时保持严格的安全性。使用 AnythingLLM 的组织可以通过使用免费的开源模型而不是云服务来避免与 API 成本相关的费用。

Anything LLM 的主要功能：

• 在您的机器上保持所有数据的本地处理系统
• 连接到各种 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
• 用于任务自动化和 web 交互的内置 AI 代理
• 允许自定义集成和扩展的开发人员 API

访问 AnythingLLM

2. GPT4All

GPT4All 也可以直接在您的设备上运行大型语言模型。该平台将 AI 处理放在您的硬件上，无需将数据离开您的系统。免费版本为用户提供了超过 1,000 个开源模型，包括 LLaMa 和 Mistral。

该系统在标准消费者硬件上运行，包括 Mac M Series、AMD 和 NVIDIA。它无需互联网连接即可运行，使其适合离线使用。通过 LocalDocs 功能，用户可以分析个人文件并在其机器上完全构建知识库。该平台支持 CPU 和 GPU 处理，适应可用的硬件资源。

企业版本每台设备每月收费 25 美元，并添加了商业部署功能。组织通过自定义代理实现工作流自动化，集成 IT 基础设施，并直接从 Nomic AI 获得支持。重点在于本地处理，这意味着公司数据保持在组织边界内，同时满足安全要求并保持 AI 能力。

GPT4All 的主要功能：

• 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
• 内置文档分析功能 LocalDocs
• 完全离线运行
• 企业部署工具和支持

访问 GPT4All

3. Ollama

Ollama 下载、管理和直接在您的计算机上运行 LLMs。该开源工具创建一个包含所有模型组件（权重、配置和依赖项）的隔离环境，允许您在没有云服务的情况下运行 AI。

该系统通过命令行和图形界面工作，支持 macOS、Linux 和 Windows。用户从 Ollama 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 和用于科学工作的 Phi-3。每个模型在其自己的环境中运行，使得在不同 AI 工具之间切换以执行特定任务变得容易。

使用 Ollama 的组织已经减少了云端成本，同时提高了数据控制。该工具支持本地聊天机器人、研究项目和处理敏感数据的 AI 应用程序。开发人员将其与现有的 CMS 和 CRM 系统集成，添加 AI 能力，同时将数据保留在现场。通过消除云依赖，团队可以离线工作并满足像 GDPR 这样的隐私要求，而不会损害 AI 功能。

Ollama 的主要功能：

• 用于下载和版本控制的完整模型管理系统
• 用于不同工作风格的命令行和视觉界面
• 支持多个平台和操作系统
• 每个 AI 模型的隔离环境
• 与业务系统的直接集成

访问 Ollama

4. LM Studio

LM Studio 是一个桌面应用程序，允许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 找到、下载和运行模型，同时保持所有数据和处理在本地。

该系统作为一个完整的 AI 工作空间。其内置服务器模拟 OpenAI 的 API，允许您将本地 AI 插入任何与 OpenAI 兼容的工具。该平台支持主要的模型类型，如 Llama 3.2、Mistral、Phi、Gemma、DeepSeek 和 Qwen 2.5。用户可以将文档拖放到界面中，以通过 RAG（检索增强生成） 与文档交互，所有文档处理都保持在其机器上。界面允许您微调模型的运行，包括 GPU 使用和系统提示。

在本地运行 AI 需要可靠的硬件。您的计算机需要足够的 CPU 力量、RAM 和存储来处理这些模型。用户报告称，当同时运行多个模型时会出现一些性能减慢。但是，对于优先考虑数据隐私的团队，LM Studio 完全消除了云依赖。该系统不收集任何用户数据，并且所有交互都保持离线。虽然免费用于个人使用，但企业需要直接联系 LM Studio 以获取商业许可。

LM Studio 的主要功能：

• 从 Hugging Face 内置模型发现和下载
• 用于本地 AI 集成的 OpenAI 兼容 API 服务器
• 带有 RAG 处理的文档聊天功能
• 完全离线运行，无数据收集
• 微调模型配置选项

访问 LM Studio

5. Jan

Jan 为您提供了一个免费、开源的 ChatGPT 替代品，可以完全离线运行。该桌面平台允许您下载流行的 AI 模型，如 Llama 3、Gemma 和 Mistral，以在您的计算机上运行，或在需要时连接到 OpenAI 和 Anthropic 等云服务。

该系统的中心思想是让用户控制一切。其本地 Cortex 服务器与 OpenAI 的 API 匹配，使其与 Continue.dev 和 Open Interpreter 等工具兼容。用户将所有数据存储在本地“Jan 数据文件夹”中，除非他们选择使用云服务，否则不会将任何信息离开其设备。该平台的工作方式类似于 VSCode 或 Obsidian – 您可以使用自定义添加来匹配您的需求。它支持 Mac、Windows 和 Linux，并支持 NVIDIA（CUDA）、AMD（Vulkan）和 Intel Arc GPU。

Jan 的构建围绕着用户所有权。代码保持开源，遵循 AGPLv3 许可，允许任何人检查或修改它。虽然该平台可以共享匿名使用数据，但这完全是可选的。用户可以选择运行哪些模型，并对其数据和交互保持完全控制。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 仓库，用户可以在那里帮助塑造该平台的发展。

Jan 的主要功能：

• 完全离线运行，支持本地模型
• 通过 Cortex 服务器支持 OpenAI 兼容的 API
• 支持本地和云 AI 模型
• 用于自定义功能的扩展系统
• 跨主要制造商的多 GPU 支持

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6. Llamafile

Llamafile 将 AI 模型转换为单个可执行文件。该 Mozilla Builders 项目将 llama.cpp 与 Cosmopolitan Libc 结合，创建不需要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 档案，以便直接访问 GPU。它在运行时检测 CPU 功能，以实现最佳性能，支持 Intel 和 AMD 处理器。代码在系统编译器的帮助下按需编译 GPU 特定部分。该设计支持 macOS、Windows、Linux 和 BSD，支持 AMD64 和 ARM64 处理器。

对于安全性，Llamafile 使用 pledge() 和 SECCOMP 限制系统访问。它匹配 OpenAI 的 API 格式，使其与现有代码兼容。用户可以将权重直接嵌入到可执行文件中，或单独加载它，对于具有文件大小限制的平台（如 Windows）很有用。

Llamafile 的主要功能：

• 单文件部署，无外部依赖
• 内置 OpenAI API 兼容层
• 直接 GPU 加速，适用于 Apple、NVIDIA 和 AMD
• 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. NextChat

NextChat 将 ChatGPT 的功能放入一个开源包中，您可以控制它。该网页和桌面应用程序连接到多个 AI 服务，包括 OpenAI、Google AI 和 Claude，同时将所有数据存储在您的浏览器中。

该系统添加了标准 ChatGPT 缺少的关键功能。用户创建“Masks”（类似于 GPTs），以构建具有特定上下文和设置的自定义 AI 工具。该平台压缩聊天历史记录，以实现更长的对话，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。

与其为 ChatGPT Pro 支付费用，不如连接您自己的 OpenAI、Google 或 Azure 的 API 密钥。您可以免费在 Vercel 等云平台上部署它，以获得私人实例，也可以在 Linux、Windows 或 MacOS 上本地运行。用户还可以利用其预设提示库和自定义模型支持来构建专用工具。

NextChat 的主要功能：

• 本地数据存储，无外部跟踪
• 通过 Masks 创建自定义 AI 工具
• 支持多个 AI 提供商和 API
• 一键式 Vercel 部署
• 内置提示库和模板

访问 NextChat

总结