6个开源的最佳本地运行大语言模型（LLM）工具，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

你可以使用 图形界面工具（如 LM Studio） 或 命令行工具（如 Ollama） 在本地尝试运行大语言模型（LLMs）。本文为你精选出 6 款适合本地运行 LLM（如 DeepSeek R1）的优秀工具。

运行大型语言模型（如 DeepSeek Chat、ChatGPT 和 Claude）通常意味着需要将数据发送到 DeepSeek、OpenAI 等 AI 模型服务商所托管的服务器。虽然这些服务在安全性方面表现良好，但一些企业仍倾向于将数据完全保留在本地，以提升隐私保障水平。

本文将介绍开发者可用于本地运行与测试 LLM 的六款顶级工具。这些工具的核心优势在于：数据永远不会离开你的设备，正如端到端加密[1]在通信中保护隐私一样，它们让你在本地处理文本生成、模型推理等任务。

为什么要使用本地 LLM？

LM Studio：本地运行 DeepSeek R1

在 DeepSeek R1 惊艳发布之后，许多用户希望本地运行、测试并使用这个推理能力极强的模型[2]来解决科学、数学、编程等复杂的工作问题。很多开发者选择本地运行开源模型的核心原因是：数据共享与隐私保护的顾虑。 的确，如果你通过 DeepSeek Chat 或 DeepSeek API 使用该模型，你的数据可能会被用于模型训练。

像 LM Studio[3] 这样的工具，在本地运行 LLM 时不会收集用户数据，也不会追踪用户的操作行为。它能确保你的所有聊天数据都保留在本地计算机上，不会被共享给任何 AI/机器学习服务器。

•🔒 隐私保护：
如上方预览所示，你可以对本地 LLM 进行多轮提示，而提示数据不会离开你的本地主机。上述示例展示了如何在 LM Studio 中运行 deepseek-r1-distill-llama-8b 模型。

•⚙️ 自定义选项：
本地 LLM 支持高级配置，包括 CPU 线程数、temperature（温度）、上下文长度、GPU 设置等，功能类似于 OpenAI 的 playground。

•🔐 支持与安全性：
LM Studio 提供的支持与安全性体验，可媲美 OpenAI 或 Claude 等云服务。

•💰 成本与订阅：
这类工具完全免费使用，无需订阅月费。相比之下，使用 OpenAI 等云服务，每次 API 调用都需计费。而本地 LLM 工具让你省下所有的“按调用计费”成本。•📴 离线支持：
你可以在没有网络连接的情况下加载并调用本地大语言模型。•🌐 网络连接问题：
使用 OpenAI 等云服务时，常常会遇到网络不稳定、延迟高等连接问题，而本地 LLM 则完全不会受到网络状况影响。

六款顶级且免费的本地 LLM 工具推荐

你可以根据自己的具体使用场景，从多个离线 LLM 应用中进行选择。其中有些工具对个人和商业用途都是完全免费的，而另一些则可能需要你在商业使用前提交授权请求。目前，多个本地 LLM 工具均支持 Mac、Windows 和 Linux 平台。以下是我们为你精选的六款最佳本地运行工具：

1. LM Studio

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LM Studio 可以运行任何格式为 gguf 的模型文件。它支持来自多个模型提供方的 gguf 格式文件，例如 DeepSeek R1[4]、Phi-3[5]、Mistral[6]和 Gemma[7] 等。要使用 LM Studio，请访问上方提供的链接，下载适用于你设备的应用程序。启动 LM Studio 后，首页会展示一系列热门 LLM 模型，供你下载和测试。同时，它还提供一个搜索栏，可以按模型提供方筛选并下载特定模型。

当你搜索某个特定公司的模型时，界面会展示多个模型版本，这些模型根据量化程度[8]从小到大不等。LM Studio 会根据你的设备进行兼容性猜测，自动突出显示在该机器或平台上最可能兼容运行的模型版本。

LM Studio 的核心功能

LM Studio 提供了类似于 ChatGPT 的功能和体验。它内置了多个实用特性，以下是 LM Studio 的主要功能亮点：

•模型参数自定义： 支持调整 temperature（采样温度）、最大 tokens 数、频率惩罚（frequency penalty）等参数。•聊天历史记录 ： 可以保存你的提示词（prompts），方便日后重复使用。•参数说明与界面提示 ：你可以将鼠标悬停在信息按钮上查看模型参数和术语解释。•跨平台支持： LM Studio 可在 Linux、Mac 和 Windows*操作系统上使用。•设备规格检测： LM Studio 会检测你的电脑配置（如 GPU 和内存），并显示兼容模型，从而避免下载那些在当前设备上无法运行的模型。•AI 对话与 Playground ：支持使用大语言模型进行多轮对话，并可同时加载多个模型进行对比与实验。•开发者本地推理服务器 ：开发者可以像使用 OpenAI API 一样，在本地搭建一个 HTTP 推理服务，供程序访问。

本地服务器提供了示例 Curl 和 Python 客户端请求，这个功能有助于你构建 AI 应用程序，并通过 LM Studio 调用指定的大语言模型。

# 示例：复用你已有的 OpenAI 配置
from openai importOpenAI
# 指向本地服务器
client =OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio")
completion = client.chat.completions.create(
model="TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF",
messages=[
{"role":"system","content":"Always answer in rhymes."},
{"role":"user","content":"Introduce yourself."}
],
temperature=0.7,
)
print(completion.choices[0].message)

通过上述示例代码，你可以复用已有的 OpenAI 配置，只需将 base_url 改为指向你的本地主机即可。

•OpenAI Python 库兼容性： LM Studio 支持开发者导入 OpenAI 的 Python 库，并将其 base_url 指向本地服务器（localhost）。•多模型会话： 你可以使用同一个提示词（prompt），同时选择多个模型进行比较与评估。

使用 LM Studio 的优势

这款工具对个人用户完全免费，并允许开发者通过内置的聊天界面和 Playground 运行大语言模型（LLM）。它拥有一个美观且易于使用的界面，内置筛选功能，同时支持通过 OpenAI 的 Python 库进行连接，无需 API 密钥。

企业用户也可以申请使用 LM Studio，但需要满足以下系统要求：Mac 用户： 需要 M1、M2、M3 芯片或更高版本； Windows 用户： 需使用支持 AVX2[9] 指令集 的处理器；对于 Intel 与 AMD[10] 用户，则需使用 **v0.2.31[11] 版本中的Vulkan 推理引擎才能运行。

2. Jan

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jan.ai：本地运行 DeepSeek R1

你可以将 Jan[12]理解为一款支持离线运行的 开源版 ChatGPT。它由一个用户社区共同构建，秉持用户自主拥有（user-owned）的理念。Jan 允许你在本地设备上运行如 DeepSeek R1 或 LLaMA等主流模型，无需连接互联网。此外，使用 Jan 你仍然可以访问远程 API，例如 OpenAI 和 Groq。

Jan 的核心功能

Jan 是一个基于 Electron 构建的桌面应用，功能与 LM Studio 类似。它通过将普通消费级电脑变为 AI 设备，让 AI 更加开放且可触达。作为一个开源项目，开发者可以自由参与其中，为其贡献代码或扩展功能。以下是 Jan 的主要特性细节说明：

•本地运行： 你可以在不连接互联网的情况下，在本地设备上运行你偏好的 AI 模型。•预装模型： 下载 Jan 后，你将获得一组预安装模型，可立即使用。
你也可以通过搜索来下载特定模型。•模型导入： 支持从如 Hugging Face 等平台导入模型。•免费、跨平台、开源： Jan 是 100% 免费和开源的，支持 Mac、Windows 和 Linux 操作系统。•推理参数自定义： 你可以调整模型的运行参数，包括：最大 token 数（Maximum token），temperature（温度），流式输出（stream）， 频率惩罚（frequency penalty）等，所有的偏好设置、模型使用记录和运行配置都保存在本地。•扩展支持： Jan 支持如 TensorRT 和 Inference Nitro 等扩展，用于定制与增强模型推理性能。

使用 Jan 的优势

Jan 提供了一个简洁直观的界面，用于与 LLM 交互，同时确保所有数据与计算过程完全保留在本地设备中。它已内置超过 70 个大语言模型，用户可直接使用，无需额外配置，大大降低了入门门槛。这些“即用型模型”也使得你可以轻松接入如 OpenAI 和 Mistral 等远程 API 进行对话或测试。此外，Jan 拥有活跃的社区支持，包括： GitHub ,Discord ,Hugging Face。你可以在这些平台上找到教程、交流经验或寻求帮助。不过需要注意的是，和大多数本地 LLM 工具一样，Jan 在 Apple Silicon（M 系列芯片）Mac 上的运行速度明显快于 Intel 处理器设备。

3. Llamafile

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Llamafile 是由 Mozilla 支持的开源项目，致力于通过快速的 CPU 推理方式，在无需联网的环境下，让所有人都能访问并使用开源 AI。它将大语言模型（LLMs）转换为跨平台可执行格式（ELF）文件，你只需一个可执行文件即可运行模型，这使其成为将 AI 集成进应用程序的最佳选项之一。

Llamafile 的工作原理

Llamafile 的设计初衷是： 将 LLM 模型权重转换为多个平台上的可执行程序，这些程序无需安装，即可直接在如下架构上运行：Windows ，macOS ，Linux ，Intel ，ARM ，FreeBSD 等系统与平台。在底层实现中，Llamafile 使用 tinyBLAST，使其在 Windows 等操作系统上运行时无需依赖 SDK。

Llamafile 的核心功能

•可执行文件： 与 LM Studio 和 Jan 不同，Llamafile 只需一个可执行文件即可运行 LLM 模型。•兼容已有模型工具： Llamafile 支持直接使用像 Ollama 和 LM Studio 等工具中的现有模型文件。•模型访问与创建： 你可以访问来自 OpenAI、Mistral、Groq 等提供方的主流模型，也可以从零创建自定义模型。•模型格式转换： 你可以使用一条命令将主流 LLM 格式转换为 .llamafile 可执行文件格式，将.gguf模型文件转换为 .llamafile 格式。例如：

llamafile-convert mistral-7b.gguf

开始使用 Llamafile

要安装 Llamafile，请前往 Hugging Face 官网，在导航栏中选择 Models（模型），然后搜索 Llamafile。你也可以从以下链接直接安装你偏好的量化版本：

🔗[https://huggingface.co/Mozilla/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-llamafile/tree/main](https://huggingface.co/Mozilla/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-llamafile/tree/main)

📌 注意： 量化数字越大，模型响应质量越好。如上方示意图所示，本文使用的是 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q6_K.llamafile，其中 Q6 表示量化等级。

步骤 1：下载 Llamafile

点击上述链接中的任意下载按钮，获取你想要的模型版本。如果你设备中已安装 wget[13] 工具，也可以使用以下命令下载：

wget https://huggingface.co/Mozilla/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-llamafile/blob/main/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q6_K.llamafile

请将上述 URL 替换为你希望下载的具体版本地址。

步骤 2：将 Llamafile 设置为可执行文件

下载完特定版本的 Llamafile 后，请进入该文件所在目录，并使用以下命令将其设为可执行文件：

chmod +x Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q6_K.llamafile

步骤 3：运行 Llamafile

在文件名前加上./前缀，即可启动 Llamafile：./Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q6_K.llamafile。 运行成功后，Llamafile 应用将在以下地址提供服务：👉 http://127.0.0.1:8080

你现在可以通过该页面运行和交互多个本地大语言模型（LLMs）。

使用 Llamafile 的优势

Llamafile 通过让 LLM 能够在消费级 CPU 上轻松运行，帮助实现 AI 和机器学习的民主化。与其他本地 LLM 应用（如 Llama 和 cpp）相比，Llamafile 提供了更快的提示词处理速度，尤其在游戏电脑上具有更好的性能表现。由于其运行速度快，Llamafile 是处理长文本摘要和大文档分析的极佳选择。它运行在 100% 离线和私有环境中，因此用户的数据不会与任何 AI 服务器或 API 共享。像 Hugging Face 这样的机器学习社区支持 Llamafile 格式，这让用户可以轻松搜索和下载相关模型。此外，它还有一个活跃的开源社区，不断对其进行开发和功能扩展。

4. GPT4ALL

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GPT4ALL 构建的核心理念是：隐私优先、安全性高、无需联网。用户可以在 Mac、Windows 和 Ubuntu 上安装该工具。与 Jan 或 LM Studio 相比，GPT4ALL 拥有更多的月度下载量、GitHub 星标数和活跃用户。

GPT4ALL 的核心功能

GPT4ALL 可以在主流消费级硬件上运行 LLM 模型，包括 Mac 的 M 系列芯片、AMD GPU 以及 NVIDIA 显卡。
以下是它的主要功能：

•隐私优先： 将私密的聊天内容与提示词（prompts）完全保存在本地设备中。•无需联网： GPT4ALL 可在完全离线的环境中工作。•模型探索： 该功能允许开发者浏览并下载各种 LLM 模型进行实验。你可以从如 LLama、Mistral 等主流模型中，选择多达约 1000 个开源模型。•本地文档读取： 允许本地 LLM 访问你的本地敏感数据（如 .pdf 和 .txt 文件），无需联网，数据不会离开设备。•自定义选项： 提供丰富的聊天机器人[14]参数调整功能， 如 temperature（温度）、batch size（批处理大小）、context length（上下文长度）等。•企业版： GPT4ALL 提供适用于企业的版本，包含安全保障、技术支持，以及基于设备的授权许可，帮助企业引入本地 AI 能力。

开始使用 GPT4ALL

要开始使用 GPT4ALL 在本地运行大语言模型，请下载[15]与你的操作系统匹配的对应版本。

使用 GPT4ALL 的优势

除了 Ollama 以外，GPT4ALL 拥有最多的 GitHub 贡献者数量，以及大约 25 万月活跃用户（数据来源：https://www.nomic.ai/gpt4all），在同类工具中处于领先地位。

该应用会收集匿名的用户使用数据与聊天分享信息，但用户可以自主选择是否开启或关闭该功能。使用 GPT4ALL，开发者可以受益于其庞大的用户群体，以及活跃的 GitHub 社区 和 Discord 社区支持。

5. Ollama

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使用 Ollama，你可以轻松创建本地聊天机器人，无需连接 OpenAI 等 API 服务。由于所有操作都在本地运行，你无需支付任何订阅费用或 API 调用成本。

Ollama 的核心功能

•模型自定义： Ollama 支持将 .gguf 模型文件转换后运行， 可通过以下命令执行模型：ollama run modelname。•模型库： Ollama 提供了大量可用模型，用户可以在 ollama.com/library[16] 上进行试用。•模型导入： Ollama 支持从 PyTorch[17] 导入模型。•社区集成： Ollama 可无缝集成至多种网页和桌面应用，如 Ollama-SwiftUI[18]、HTML UI[19]、Dify.ai[20]等。•数据库连接： Ollama 支持连接多种数据平台，可用于本地知识库问答、数据推理[21]等任务。•移动端集成： 基于 SwiftUI 的应用 Enchanted[22] ，将 Ollama 拓展至 iOS、macOS 和 visionOS平台。Maid[23]是一个基于 Flutter*的跨平台应用，支持本地加载 .gguf 模型文件并提供推理接口。

开始使用 Ollama

首次使用 Ollama 时，请访问 https://ollama.com， 下载与你设备系统匹配的版本。

Ollama 支持安装在 Mac、Linux 或 Windows 系统上。

安装完成后，你可以在终端中运行以下命令查看详细信息：

ollama

要运行特定的大语言模型（LLM），你需要先使用如下命令进行下载：

ollama pull modelname，其中 modelname 是你希望安装的模型名称。你可以在 Ollama 的 GitHub[24] 页面中查看一些可下载的示例模型。pull命令也可用于更新模型版本，Ollama 会只拉取有变更的部分内容（增量更新）。

下载完成后，假设你下载了模型 llama3.1，只需在命令行中运行以下命令即可启动该模型：ollama run llama3.1。

在上述示例中，我们向 llama3.1 模型提示一个关于物理中功和能量的问题。

使用 Ollama 的优势

Ollama 在 GitHub 上拥有超过 200 位贡献者，并保持活跃更新。在前文提到的所有开源本地 LLM 工具中，Ollama 拥有最多的贡献者，且具备更强的可扩展性。

6. LLaMa.cpp

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LLaMa.cpp[25] 是许多本地 LLM 工具（如 Ollama）背后的底层推理引擎（inference engine）。LLaMa.cpp 支持主流大语言模型（LLM）推理，具备极简配置要求，并在各类硬件上实现了出色的本地性能表现。它同样也可以运行于云环境中。

LLaMa.cpp 的核心功能

•安装简便（Setup）： 安装非常简单，只需一条命令即可完成安装。•高性能（Performance）： 无论在本地硬件还是云端，LLaMa.cpp 的推理性能都非常优秀。•支持模型广泛（Supported Models）： 支持多种主流 LLM 模型，如： Mistral 7B[26] ，Mixtral MoE[27] ，DBRX[28] ，Falcon[29]，以及更多开源大模型[30]。•支持前端 AI 工具（Frontend AI Tools）： LLaMa.cpp 支持多种开源的 LLM 可视化 UI 工具，例如： MindWorkAI/AI-Studio[31]（基于 FSL-1.1 + MIT 许可）， iohub/collama[32] 等。

开始使用 LLaMa.cpp

要使用 llama.cpp 运行你的第一个本地 LLM 模型，你可以通过以下命令进行安装：

brew install llama.cpp

接下来，从 Hugging Face 或其他平台下载你想运行的模型。例如，可以从下方链接下载以下模型，并保存到你的设备上：

https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/resolve/main/Mistral-7B-Instruct-v0.3.Q4_K_M.gguf

使用你喜欢的命令行工具（如 Terminal），cd 到你刚下载的.gguf 模型文件所在目录，并运行以下命令：

llama-cli --color \
-m Mistral-7B-Instruct-v0.3.Q4_K_M.gguf \
-p "Write a short intro about SwiftUI"

总结来说，首先你需要调用 LLaMa 的 CLI 工具，并设置 --color 等标志位。其中，-m 参数用于指定你要使用的模型路径，而 -p 参数则用于输入你希望用于指令模型的提示词（prompt）。

运行以上命令后，终端中将会输出类似以下示例的回答结果。

本地 LLM 的使用场景

在本地运行大语言模型（LLMs）对于那些希望深入理解模型性能与原理的开发者来说非常有帮助。本地 LLM 可用于查询私密文档或技术资料，从而确保这些文档的信息不会被上传到任何云端 AI API。在无网络环境或网络信号不佳的地区，本地 LLM 也能正常工作，具有很高实用价值。

在 远程医疗[33]场景中，出于隐私保护的考虑，本地 LLM 可以在无需上传至任何 AI API 提供商的前提下，自动整理和分类患者文档。

如何评估 LLM 的本地运行性能

在本地使用某个大语言模型前，了解其性能表现对于获取可靠的输出结果是至关重要的。以下是几种常见的性能评估方法：

•训练数据（Training）： 模型是基于什么数据集训练的？•微调能力（Fine-tuning）： 模型是否能够针对特定任务进行微调或定制，是否能适应某一专属领域？•学术研究背景（Academic Research）： 该模型是否有配套的学术论文或研究成果支撑？

你可以通过以下优质资源来查找上述信息：Hugging Face[34] ，Arxiv.org[35]。此外，Open LLM Leaderboard 和 LMSYS Chatbot Arena 也提供了丰富的模型信息、评估基准和性能对比数据。

本地 LLM 工具总结

正如本文所述，选择在本地运行大语言模型（如 DeepSeek R1）有多种动因。 例如，在远程医疗应用中，如果你不希望将数据集通过互联网发送至 AI API 提供商，你可以选择对模型进行微调[36]，使其适用于特定任务。

许多开源的图形界面（GUI）本地 LLM 工具，如 LM Studio和 Jan， 提供了直观的前端界面，方便用户在无需订阅 OpenAI 或 Claude 等服务的情况下，配置和测试大语言模型。你也了解了功能强大的命令行 LLM 工具，如 Ollama 和 LLaMa.cpp，它们能帮助你在本地、离线运行和测试模型。

如果你希望将 AI 聊天集成到自己的应用中，可以查看 Stream 的 AI Chatbot [37]解决方案。你也可以了解如何本地使用 DeepSeek R1[38]，以及通过像 Cerebras[39]这样的快速 LLM 推理平台调用它。

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