AI本地部署工具哪家强？7款热门工具横向对比

最近随着DeepSeek的大热，涌现出各种帮助用户和小白在本地或云端部署和使用大型语言模型 (LLM)。那本文将对七款热门 AI 工具 OpenWebUI、AnythingLLM、Ollama、Cherry Studio、LM Studio、Dify 和 FastGPT 进行多维度对比，以便您根据自身需求选择合适的工具。

1. 核心功能与定位

• OpenWebUI: 用户友好的 Web 图形用户界面 (WebUI)，主要用于便捷地与 Ollama、OpenAI API 等多种 AI 模型进行交互。它本身不是一个模型平台，而是一个连接和管理不同模型的界面。
• AnythingLLM: 一体化的 AI 应用平台，旨在简化 AI 应用程序的构建。它强调 全功能 和 私有化 部署，支持多种 LLM、文档和代理，适合需要构建复杂 AI 应用的用户。
• Ollama: 专注于 本地运行 LLM 的工具，以 模型管理 和 便捷易用 为特点。Ollama 简化了本地 LLM 的下载、安装和运行过程，让用户可以轻松在本地体验各种开源模型。
• Cherry Studio: 强大的 AI 客户端，集成了众多国内外 大模型服务商 的 API，并内置了丰富的 提示词、文生图 和 文档处理 等功能。Cherry Studio 致力于提供超越官方客户端的 可视化 和 便捷 的大模型使用体验。
• LM Studio: 主要面向 开发者 和 技术爱好者，提供在本地 运行、实验和微调 LLM 的平台。LM Studio 支持多种模型格式和硬件平台，并提供 OpenAI 兼容的本地服务器 功能，方便开发者进行集成和二次开发。
• Dify: LLMOps 平台，专注于 AI 原生应用 的定义和构建。Dify 提供 低代码/无代码 的操作界面，内置 RAG (检索增强生成) 流水线、工具集成 和 应用编排 等功能，旨在帮助用户快速构建和部署复杂的 AI 应用。
• FastGPT: 基于 LLM 的 知识库问答系统，提供开箱即用的 数据处理、模型调用 和 工作流编排 能力。FastGPT 专注于 知识库问答 场景，旨在帮助用户快速搭建智能客服、文档问答等应用。

2. 模型支持

• OpenWebUI: 主要作为前端界面，模型支持取决于后端连接的模型服务。它明确支持 Ollama 和 OpenAI API，理论上可以扩展支持其他 API 兼容的模型服务。
• AnythingLLM: 支持多种 本地 LLM 集成，包括 Ollama、LM Studio、LocalAI 等，同时也支持 OpenAI 等云端 API。用户可以灵活选择和配置不同的 LLM 提供商。
• Ollama: 专注于 开源模型 的支持，拥有丰富的 模型库，支持一键安装和管理超过 1700 个模型，模型格式主要为 GGUF。
• Cherry Studio: 支持国内外众多 大模型服务商，例如 DeepSeek、OpenAI 等，用户可以通过配置 API Key 方便地接入不同平台的模型。
• LM Studio: 支持多种 开源模型 格式，例如 GGUF 等，用户可以从 Hugging Face 等平台下载模型并在 LM Studio 中运行。
• Dify: 支持 多模型配置，可以集成 OpenAI、Ollama 等多种模型，并支持通过 OneAPI 等方式间接支持更多模型。
• FastGPT: 主要支持 OpenAI 模型，可以通过代理地址间接支持其他大型模型。

3. 易用性

• OpenWebUI: 用户界面友好，安装和配置相对简单，可以通过 Docker 等方式快速部署。
• AnythingLLM: 提供 桌面应用程序，安装简便，但功能较为复杂，可能需要一定的学习成本。
• Ollama: 安装极其简便，提供 GUI 安装程序和一键运行命令，对新手友好。
• Cherry Studio: 可视化界面 友好，操作便捷，内置众多功能，用户可以快速上手。
• LM Studio: 提供 图形界面，操作相对直观，但面向开发者，可能需要一定的技术背景。
• Dify: 提供 No-code/Low-code 操作界面，但功能强大而复杂，初学者可能需要一定的学习和适应过程。
• FastGPT: 采用 可视化界面，操作相对友好，但配置过程可能对于非技术人员来说较为复杂。

4. 目标用户

• OpenWebUI: 通用用户，希望拥有简洁易用的 Web 界面来与各种 LLM 进行交互。
• AnythingLLM: 需要构建 AI 应用的开发者和企业，以及希望拥有全功能、私有化 AI 解决方案的用户。
• Ollama: 开发者、学生和 AI 爱好者，希望在本地便捷地体验和使用各种开源 LLM。
• Cherry Studio: 追求极致 AI 客户端体验的用户，以及需要便捷使用国内外多种大模型 API 的用户。
• LM Studio: 开发者、技术爱好者和研究人员，希望在本地进行 LLM 实验、微调和二次开发。
• Dify: 企业和开发者，希望快速构建和部署复杂的 AI 原生应用，并进行 LLMOps 管理。
• FastGPT: 企业和开发者，希望快速搭建知识库问答系统，例如智能客服、文档助手等。

5. 关键特性

• OpenWebUI: 插件扩展、工作空间、聊天功能、代码执行、RAG、可定制 Banner 等。
• AnythingLLM: 文档问答、AI 代理、工具集成、知识库、多用户管理 等。
• Ollama: 模型管理、易于分发、REST API、兼容 llama.cpp 等。
• Cherry Studio: 内置多模型服务商、提示词库、文生图、文档处理、插件扩展 等。
• LM Studio: 本地模型运行、模型微调、OpenAI 兼容 API 服务器、性能分析 等。
• Dify: AI 应用编排、RAG 流水线、工具集成、应用监控、知识库管理、多用户协作 等。
• FastGPT: 知识库构建、数据预处理、向量化、QA 分割、工作流编排、可视化界面 等。

6. 部署方式

• OpenWebUI: Docker 部署、本地 部署。
• AnythingLLM: 桌面应用 (Windows, macOS, Linux)、Docker 部署。
• Ollama: 桌面应用 (Windows, macOS, Linux)、Docker 部署、REST API 部署。
• Cherry Studio: 桌面应用 (Windows, macOS)。
• LM Studio: 桌面应用 (macOS, Windows, Linux Beta)、Python 包、Docker 部署。
• Dify: Docker 部署、云平台 (Dify Cloud)。
• FastGPT: Docker 部署、云平台 (Dify Cloud)。

7. 定制化与扩展性

• OpenWebUI: 插件系统，允许用户添加新的 AI 模型、自定义工具栏按钮等。
• AnythingLLM: API 开放，支持自定义工具和代理，具有较高的可定制性。
• Ollama: 模型格式开放 (GGUF)，用户可以自行构建和分享模型，但扩展性相对有限。
• Cherry Studio: 插件系统，支持扩展功能，例如自定义提示词、工具集成等。
• LM Studio: OpenAI 兼容 API 服务器，方便开发者进行二次开发和集成。
• Dify: 工具集成 和 应用编排 功能强大，用户可以自定义工具和工作流，具有较高的灵活性。
• FastGPT: 工作流编排 功能，允许用户自定义问答流程，但整体定制化程度相对 Dify 较低。

对比总结表

为了更直观地对比这些工具，我制作了以下表格：

对比图

总结与建议

• 如果您是 通用用户，希望快速体验和切换不同的 LLM，OpenWebUI 或 Cherry Studio 提供了友好的界面和便捷的操作。
• 如果您是 开发者，希望在本地进行 LLM 实验和二次开发，LM Studio 提供了丰富的功能和 OpenAI 兼容的 API。
• 如果您希望 本地运行开源模型，Ollama 以其极简的安装和丰富的模型库成为首选。
• 如果您需要构建 复杂的 AI 应用，例如智能客服、文档问答等，Dify 和 FastGPT 提供了强大的平台和开箱即用的功能。Dify 更侧重于应用编排和 LLMOps，而 FastGPT 则专注于知识库问答场景。
• 如果您希望构建 全功能、私有化 的 AI 应用，AnythingLLM 提供了全面的解决方案，但可能需要一定的技术能力进行配置和使用。

希望这篇对比文章能够帮助您更好地了解这些 AI 工具，并根据您的具体需求做出明智的选择。您可以根据自己的技术背景、应用场景和偏好，选择最适合您的 AI 工具，开启您的 AI 之旅。

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