← Все категории// local-llm

Лучшие локальные LLM с открытым исходным кодом

Запускайте большие языковые модели на собственном компьютере.

126 инструментов · 💎 77 скрытых жемчужин

// начать отсюда

Начните отсюда

Проекты с наибольшим числом звёзд в этой категории плюс сменяемая подборка ещё трёх из глубины списка — она обновляется, чтобы весь каталог по очереди оказывался на витрине.

Локальные LLM

Ollama

The simplest way to run open language models on your own machine.

★ 182,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Open Webui

User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)

★ 153,9 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
Локальные LLM

llama.cpp

LLM inference in C/C++

★ 130,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

chatgpt-subtitle-translator

Token efficient translation utility built on ChatGPT or any OpenAI compatible LLM.

★ 389 звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

whatcanirun

Find the best local models for your hardware — and how to run them.

★ 247 звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

vLLM

A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs

★ 93,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →

Другие категории: ВидеоИзображенияАудиоМузыка с ИИИИ 3DНарезка видеоЧат с ИИИИ-агентыRAG и базы знанийАвтоматизацияПродуктивностьИнструменты разработчикаДизайнТекстыСамостоятельный хостингПростая установка

// о категории

Лучшие локальные LLM с открытым исходным кодом

Инструменты локальных LLM позволяют запускать большие языковые модели полностью на собственном оборудовании: среды выполнения, которые обслуживают модели, настольные приложения, которые оборачивают их в чат-интерфейсы, и лаунчеры, которые управляют загрузками, квантованием и настройками за вас.

Локальный запуск меняет привычные компромиссы: никаких счетов за токены, запросы не покидают вашу машину, а модели продолжают работать офлайн — в обмен на ответы, ограниченные вашим оборудованием. Ключевой приём — квантованные модели: они сжимают большие модели так, чтобы те помещались на потребительских видеокартах и даже на процессорах.

Как выбрать

  • Начинайте с вашего оборудования: гайды исходят из того, что размер модели подбирается под вашу видеопамять или оперативную память, а не наоборот.
  • Если хотите строить поверх, выбирайте среду выполнения с локальным API; если просто хотите общаться — настольное приложение.
  • Уровень квантования — это регулятор качества: средние уровни обычно оказываются оптимумом для домашних машин.
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Какие инструменты из категории «Локальные LLM» с открытым исходным кодом представлены здесь?

На этой странице собрано 126 проектов из категории «Локальные LLM» с открытым исходным кодом, отобранных LibreAI: Запускайте большие языковые модели на собственном компьютере. Каждый проверен на GitHub и имеет собственную страницу-гайд с обзором, шагами установки, вариантами использования и FAQ.

Бесплатны ли эти инструменты из категории «Локальные LLM»?

Да. Каждый инструмент здесь имеет открытый исходный код и бесплатен для скачивания и использования по его собственной лицензии: большинство использует MIT, Apache-2.0 или GPL-3.0, а любая пользовательская лицензия с доступным исходным кодом отмечена на странице инструмента. Проверьте файл LICENSE перед коммерческим использованием.

Хостит ли LibreAI эти инструменты?

Нет. LibreAI публикует только гайды — с этого сайта не раздаётся никаких загрузок. Каждая установка происходит из официального репозитория проекта на GitHub.

Как установить инструмент из категории «Локальные LLM» с этой страницы?

Откройте гайд инструмента и следуйте его разделу «Запустите сами» — шаги взяты из собственной документации проекта — или воспользуйтесь кнопкой «Смотреть на GitHub», чтобы перейти прямо в официальный репозиторий.

Как были выбраны эти инструменты?

Каждый проект проверяется напрямую через API GitHub — звёзды, форки, лицензия и недавняя активность — и включается только если у него есть настоящая динамика и активное сообщество.

Модель какого размера может запустить мой компьютер?

В грубом приближении: квантованным моделям нужно немного больше памяти, чем их размер на диске. Модель на 8 млрд параметров при среднем уровне квантования удобно помещается в 8 ГБ видеопамяти или общей оперативной памяти; большим моделям нужно больше. Каждый гайд следует требованиям, заявленным самим проектом.

Так ли хороши локальные модели, как большие облачные?

Крупнейшие открытые модели сильны в чате, суммаризации и помощи с кодом, и они работают приватно и офлайн. Облачные передовые модели по-прежнему лидируют в самом сложном рассуждении: локальный обмен — приватность, цена и контроль за шаг вниз по возможностям.