// local-llm · exo-explore/exo

exo

exoは、exo-exploreが公開しているオープンソースのローカルLLMプロジェクトです(GitHub: exo-explore/exo)。GitHubスターは47,732、フォークは3,539で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月3日です。

Run frontier AI locally.

★ 47.7k スター⑂ 3.5k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
exo-explore/exo
GitHubスター
47,732
フォーク
3,539
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月3日
カテゴリ
ローカルLLM
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
GitHub repo
// 仕組み

仕組み

  1. Install the runtime

    One binary or app gets you a working local model setup.

  2. Download a model

    Pick a size that fits your RAM/VRAM; smaller models run on laptops.

  3. Chat or integrate

    Use the built-in UI, or point OpenAI-compatible clients at it.

  4. Go private

    Airplane mode works — your prompts never leave the device.

// 機能

選ばれる理由

Document chat

Ask questions over your PDFs, notes, and codebases.

No subscriptions

Pay nothing per token, ever.

100% private

Prompts and documents stay on your hardware, always.

Extensible

RAG, tools, and agents build on the same base.

Quantized efficiency

Smart compression runs big models on modest hardware.

Offline capable

Works on planes, in basements, behind firewalls.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/exo-explore/exo.git
    cd exo
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains exo?

It is an open-source project at exo-explore/exo with 3,539 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is exo free for commercial use?

Apache 2.0 licensed — commercial use allowed with attribution.

Is it really private?

Yes — with no network calls, there's nothing to leak.

Are local models as good as GPT-4?

Close on many tasks now; frontier cloud models still lead on hard reasoning.

What hardware do I need?

8B models run on 16GB RAM; bigger models want a real GPU.

// さらに探索

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