雲端 AI 聊天機器人（如 ChatGPT 和 Gemini）的魅力無可否認，它們能即時存取複雜的語言模型。然而，這種便利是有代價的：您必須放棄對資料的控制權，並依賴持續的網路連線。現在，本地大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的世界來了，AI 的力量直接存在於您自己的裝置上，確保隱私、離線功能和完全的自主性。
雖然在本地執行 LLM 的前景可能會讓人聯想到複雜的設定和命令列介面，但新一波使用者友善的應用程式正在使這項技術普及到每個人，無論他們的技術專業知識如何。這些應用程式抽象化了複雜性，讓您可以利用 AI 的力量，而無需專業知識。
讓我們來探索五個正在徹底改變本地 LLM 格局的頂級應用程式：
1. Ollama：重新定義簡約
Ollama 在追求易於使用的本地 LLM 方面脫穎而出，為所有技能水平的使用者提供了流暢直觀的體驗。它的主要優勢在於它能夠將執行 AI 模型的複雜過程提煉成一項非常簡單的任務。借助 Ollama，您可以在標準消費級硬體（例如您的日常筆記型電腦）上輕鬆部署強大的 LLM，而無需導航複雜的設定或依賴項。
Ollama 的美妙之處在於它的簡約性。安裝過程經過簡化，使用者介面簡潔明瞭，讓您可以專注於核心功能：與 AI 模型互動。該平台具有跨平台相容性，桌面應用程式適用於 macOS、Windows 和 Linux，確保您可以利用 Ollama，無論您喜歡哪種作業系統。
使用 Ollama 啟動 LLM 就像在終端機中執行單一指令一樣簡單。該指令遵循一個簡單的結構：ollama run [模型識別符]。模型識別符對應於您希望執行的特定 LLM。例如，要啟動 Microsoft 的 Phi-3 模型，只需鍵入：ollama run phi3。同樣，要執行 Llama 3 模型，您可以使用指令：ollama run llama3。
執行指令後，Ollama 會自動下載指定的模型並啟動其執行。模型執行後，您可以直接透過命令列與其互動，提出問題、提供提示並即時接收回應。這種直接互動提供了一種強大而直接的方式來探索本地 LLM 的功能。
2. Msty：尊爵體驗
如果您更喜歡更精緻且以使用者為中心的體驗，Msty 是一個很棒的 Ollama 替代方案。Msty 秉持著類似的簡約哲學，消除了與在本地執行 LLM 相關的複雜性，提供了簡化的工作流程，無需 Docker 設定或命令列互動。
Msty 擁有視覺上吸引人且直觀的介面，讓人聯想到高級軟體應用程式。它適用於 Windows、macOS 和 Linux，確保廣泛的相容性。安裝後，Msty 會自動將預設模型下載到您的裝置，讓您可以快速開始試驗本地 LLM。
該應用程式具有一個精選的模型庫，其中包含 Llama、DeepSeek、Mistral 和 Gemma 等熱門選擇。您也可以直接在 Hugging Face 上搜尋模型，Hugging Face 是一個著名的 AI 模型和資料集儲存庫。這種整合提供了對大量 LLM 的存取，讓您可以探索各種功能並微調您的 AI 體驗。
Msty 的一個突出特點是它收集了預先製作的提示，旨在引導 LLM 模型並改進它們的回應。這些提示是探索不同用例並發現與 AI 模型互動的最佳方式的絕佳起點。此外，Msty 還整合了工作區，讓您可以組織您的聊天和任務，從而培養更具結構性和生產力的工作流程。
如果您優先考慮使用者友善的介面和高級美學，Msty 絕對是一個值得考慮的應用程式。它對簡約性的關注及其包含的有用功能使其成為那些尋求無縫進入本地 LLM 世界的理想選擇。
3. AnythingLLM：開源強者
AnythingLLM 將自己定位為一款多功能且適應性強的桌面應用程式，專為尋求在本地執行 LLM 而不會遇到複雜設定過程的使用者而設計。從最初的安裝到生成您的第一個提示，AnythingLLM 提供了順暢直觀的體驗，模仿了與雲端 LLM 相關的易用性。
在設定階段，系統會向您顯示一個要下載的模型選項，讓您可以根據自己的特定需求客製化您的 AI 環境。著名的離線 LLM，包括 DeepSeek R1、Llama 3、Microsoft Phi-3 和 Mistral，都可以輕鬆下載，為您提供多樣化的選擇來探索。
顧名思義，AnythingLLM 擁抱開源哲學，授予使用者對應用程式的完全透明度和控制權。除了自己的 LLM 提供者之外，AnythingLLM 還支援眾多協力廠商來源，包括 Ollama、LM Studio 和 Local AI。這種互通性使您可以從各種來源下載和執行大量模型，可能包含網路上可用的數千個 LLM。
AnythingLLM 整合多個 LLM 提供者的能力使其成為本地 AI 實驗的中心樞紐。它的開源性質及其對各種模型支援使其成為那些優先考慮靈活性、客製化和社群協作的使用者的理想選擇。
4. Jan.ai：離線 ChatGPT 替代方案
Jan.ai 將自己定位為 ChatGPT 的開源替代方案，完全離線運行，為重視隱私和資料安全的使用者提供了一個引人注目的選擇。它提供了一個時尚直觀的桌面應用程式，方便在您的裝置上直接執行各種 LLM 模型。
開始使用 Jan 非常簡單。安裝應用程式（適用於 Windows、macOS 和 Linux）後，您會看到一個精選的 LLM 模型選項供您下載。如果最初未顯示您想要的模型，您可以無縫地搜尋它或輸入 Hugging Face URL 來檢索它。此外，Jan 允許您匯入您可能已在本地擁有的模型檔案（採用 GGUF 格式），從而進一步簡化了流程。
Jan 以其易於使用而脫穎而出。該應用程式在其列表中包含基於雲端的 LLM，確保您可以輕鬆識別並排除它們以保持純粹的離線體驗。其直觀的介面及其全面的模型管理功能使其成為那些尋求直接且私有的 AI 環境的使用者的絕佳選擇。
5. LM Studio：彌合差距
LM Studio 以本地 LLM 領域中的關鍵應用程式出現，提供了在您的個人裝置上利用 AI 力量的最便捷途徑之一。它提供了一個使用者友好的桌面應用程式（與 macOS、Windows 和 Linux 相容），使您可以輕鬆地在本地執行 LLM。
按照簡單的設定過程之後，您可以只需點擊幾下即可從 Hugging Face 無縫瀏覽和載入 Llama、Mistral、Gemma、DeepSeek、Phi 和 Qwen 等熱門模型。載入後，所有操作都在離線執行，保證您的提示和對話在您的裝置上保持機密和安全。
LM Studio 擁有一個直觀的使用者介面，可模擬 Claude 等基於雲端的 LLM 的熟悉度，從而方便已經習慣這些平台的使用者順利過渡。它強調簡約性及其簡化的模型管理功能使其成為那些尋求無憂無慮且私有的 AI 體驗的人的理想選擇。
擁抱本地 LLM 革命
此處討論的應用程式代表了 AI 技術可及性的範式轉變。它們使個人能夠在本地執行 LLM，從而開啟了充滿可能性的世界，而不會損害隱私、安全或控制權。無論您是經驗豐富的開發人員還是好奇的初學者，這些應用程式都提供了一個引人注目的切入點，進入本地 AI 的變革性領域。
雖然某些應用程式可能需要一些命令列互動，但另一些應用程式（例如 AnythingLLM 和 Jan）則提供純圖形使用者介面 (GUI)，以滿足具有不同技術舒適度的使用者。理想的選擇最終取決於您的特定需求和偏好。
試驗其中幾個應用程式，以發現最符合您要求的應用程式，並踏上利用本地 LLM 力量的旅程。