Локальное хостинг LLM: Полное руководство на 2026 год - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio и другие

Освойте локальное развертывание языковых моделей с помощью сравнения 12+ инструментов

Содержимое страницы

Локальное развертывание LLMs (https://www.glukhov.org/ru/llm-hosting/comparisons/hosting-llms-ollama-localai-jan-lmstudio-vllm-comparison/ “Локальное развертывание крупных языковых моделей”) стало все более популярным, поскольку разработчики и организации стремятся к повышенной конфиденциальности, снижению задержек и большему контролю над своей инфраструктурой ИИ.

Рынок сейчас предлагает множество сложных инструментов для запуска LLMs локально, каждый со своими уникальными преимуществами и компромиссами.

7 llamas Это милое изображение было сгенерировано AI-моделью Flux 1 dev.

До того как облачные сервисы ИИ доминировали на рынке, идея запуска сложных языковых моделей на локальном оборудовании казалась нереалистичной. Сегодня благодаря прогрессу в квантовании моделей, эффективным движкам инференса и доступному GPU-оборудованию локальное развертывание LLMs стало не только возможным, но часто предпочтительным для многих сценариев использования.

Основные преимущества локального развертывания: Конфиденциальность и безопасность данных, предсказуемость затрат без платы за токены API, низкие задержки ответов, полный контроль над настройками, возможность работы оффлайн и соответствие нормативным требованиям для обработки конфиденциальных данных.

TL;DR

Инструмент Лучше всего для Зрелость API Вызов инструментов GUI Форматы файлов Поддержка GPU Открытый исходный код
Ollama Разработчикам, интеграции API ⭐⭐⭐⭐⭐ Стабильный ❌ Ограниченный 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да
LocalAI Мультимодальный ИИ, гибкость ⭐⭐⭐⭐⭐ Стабильный ✅ Полный Веб-интерфейс GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да
Jan Конфиденциальность, простота ⭐⭐⭐ Бета ❌ Ограниченный ✅ Десктоп GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да
LM Studio Начинающим, оборудование с низкими характеристиками ⭐⭐⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Экспериментальный ✅ Десктоп GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Нет
vLLM Производство, высокая пропускная способность ⭐⭐⭐⭐⭐ Производство ✅ Полный ❌ Только API PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Да
Docker Model Runner Рабочие процессы контейнеров ⭐⭐⭐ Альфа/Бета ⚠️ Ограниченный Docker Desktop GGUF (зависит) NVIDIA, AMD Частично
Lemonade Оборудование AMD NPU ⭐⭐⭐ В разработке ✅ Полный (MCP) ✅ Веб/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Да
Msty Управление несколькими моделями ⭐⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Через бэкенды ✅ Десктоп Через бэкенды Через бэкенды ❌ Нет
Backyard AI Персонажи/ролевые игры ⭐⭐⭐ Стабильный ❌ Ограниченный ✅ Десктоп GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Нет
Sanctum Конфиденциальность мобильных устройств ⭐⭐⭐ Стабильный ❌ Ограниченный ✅ Мобильный/Десктоп Оптимизированные модели Мобильные GPU ❌ Нет
RecurseChat Пользователи терминала ⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Через бэкенды ❌ Терминал Через бэкенды Через бэкенды ✅ Да
node-llama-cpp Разработчикам JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Вручную ❌ Библиотека GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да

Быстрые рекомендации:

  • Начинающим: LM Studio или Jan
  • Разработчикам: Ollama или node-llama-cpp
  • Производству: vLLM
  • Мультимодальность: LocalAI
  • Компьютеры с AMD Ryzen AI: Lemonade
  • Фокус на конфиденциальность: Jan или Sanctum
  • Продвинутым пользователям: Msty

Ollama

Ollama стала одним из самых популярных инструментов для локального развертывания LLMs, особенно среди разработчиков, которые ценят её командный интерфейс и эффективность. Построенная на основе llama.cpp, она обеспечивает отличную производительность в токенах в секунду с интеллектуальным управлением памятью и эффективной ускорением GPU для NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) и AMD (ROCm).

Основные особенности: Простое управление моделями с командами вроде ollama run llama3.2, API, совместимый с OpenAI для замены облачных сервисов, обширная библиотека моделей, поддерживающая Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen и другие, возможность структурированных выходных данных и создание пользовательских моделей через Modelfiles.

Зрелость API: Высоко зрелый с стабильными совместимыми с OpenAI эндпоинтами, включая /v1/chat/completions, /v1/embeddings, и /v1/models. Поддерживает полное потоковое воспроизведение через Server-Sent Events, API для визуальных моделей, но не имеет встроенной поддержки вызова функций. Понимание как Ollama обрабатывает параллельные запросы критически важно для оптимального развертывания, особенно при работе с несколькими одновременными пользователями.

Поддержка форматов файлов: Основной формат GGUF со всеми уровнями квантования (Q2_K до Q8_0). Автоматическое преобразование моделей из Hugging Face доступно через создание Modelfile. Для эффективного управления хранилищем вам может понадобиться переместить модели Ollama на другой диск или папку.

Поддержка вызова инструментов: Ollama официально добавила функциональность вызова инструментов, позволяя моделям взаимодействовать с внешними функциями и API. Реализация следует структурированному подходу, где модели могут решать, когда вызывать инструменты и как использовать возвращаемые данные. Вызов инструментов доступен через API Ollama и работает с моделями, специально обученными для вызова функций, такими как Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 и Qwen2.5. Однако по состоянию на 2024 год API Ollama не поддерживает потоковый вызов инструментов или параметр tool_choice, которые доступны в API OpenAI. Это означает, что вы не можете принудительно вызывать конкретный инструмент или получать ответы вызова инструментов в потоковом режиме. Несмотря на эти ограничения, вызов инструментов Ollama готов к производству для многих сценариев использования и хорошо интегрируется с фреймворками, такими как Spring AI и LangChain. Эта функция представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущим подходом инженерии запросов.

Когда выбирать: Идеально для разработчиков, которые предпочитают интерфейсы командной строки и автоматизацию, нуждаются в надежной интеграции API для приложений, ценят прозрачность с открытым исходным кодом и хотят эффективного использования ресурсов. Отлично подходит для создания приложений, требующих плавного перехода от OpenAI. Для полного справочника команд и настроек см. шпаргалку Ollama.

LocalAI

LocalAI позиционирует себя как комплексный стек ИИ, выходящий за рамки простого генерации текста для поддержки мультимодальных приложений ИИ, включая генерацию текста, изображений и аудио.

Основные особенности: Комплексный стек ИИ, включая LocalAI Core (API для текста, изображений, аудио, зрения), LocalAGI для автономных агентов, LocalRecall для семантического поиска, возможности распределенного инференса P2P и ограниченные грамматики для структурированных выходных данных.

Зрелость API: Высоко зрелый как полная замена OpenAI, поддерживающая все эндпоинты OpenAI плюс дополнительные функции. Включает полную поддержку потокового воспроизведения, нативный вызов функций через совместимый с OpenAI API инструментов, генерацию и обработку изображений, транскрибацию аудио (Whisper), текст в речь, настраиваемое ограничение скорости и встроенную аутентификацию API. LocalAI преуспевает в задачах, таких как преобразование HTML-контента в Markdown с использованием LLM благодаря своей универсальной поддержке API.

Поддержка форматов файлов: Самая универсальная с поддержкой форматов GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ и AWQ. Несколько бэкендов, включая llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama и ExLlama2.

Поддержка вызова инструментов: LocalAI предоставляет всеобъемлющую совместимую с OpenAI поддержку вызова функций с расширенным стеком ИИ. Компонент LocalAGI специально позволяет автономным агентам с надежными возможностями вызова инструментов. Реализация LocalAI поддерживает полный API инструментов OpenAI, включая определения функций, схемы параметров и как одиночные, так и параллельные вызовы функций. Платформа работает на нескольких бэкендах (llama.cpp, vLLM, Transformers) и поддерживает совместимость со стандартом API OpenAI, что делает миграцию простой. LocalAI поддерживает продвинутые функции, такие как ограниченные грамматики для более надежных структурированных выходных данных, и имеет экспериментальную поддержку Протокола Контекста Модели (MCP). Реализация вызова инструментов зрелая и готова к производству, особенно хорошо работает с моделями, оптимизированными для вызова функций, такими как Hermes 2 Pro, Functionary и последние модели Llama. Подход LocalAI к вызову инструментов является одной из его strongest features, предлагая гибкость без ущерба для совместимости.

Когда выбирать: Лучше всего для пользователей, которым нужны мультимодальные возможности ИИ за пределами текста, максимальная гибкость в выборе моделей, совместимость с API OpenAI для существующих приложений и продвинутые функции, такие как семантический поиск и автономные агенты. Работает эффективно даже без выделенных GPU.

Jan

Jan предлагает другой подход, делая акцент на конфиденциальность пользователей и простоте, а не на продвинутых функциях, с полностью оффлайн-дизайном, который включает отсутствие телеметрии и облачных зависимостей.

Основные особенности: Интерфейс чата, похожий на ChatGPT, чистый Model Hub с моделями, помеченными как “быстрые”, “сбалансированные” или “высокого качества”, управление разговорами с возможностью импорта/экспорта, минимальная настройка с функциональностью “из коробки”, бэкенд llama.cpp, поддержка формата GGUF, автоматическое обнаружение оборудования и система расширений для плагинов сообщества.

Зрелость API: Бета-версия с совместимым с OpenAI API, предоставляющим базовые эндпоинты. Поддерживает потоковые ответы и встраивания через бэкенд llama.cpp, но имеет ограниченную поддержку вызова инструментов и экспериментальный API для зрения. Не предназначен для сценариев с несколькими пользователями или ограничением скорости.

Поддержка форматов файлов: Модели GGUF, совместимые с движком llama.cpp, поддерживающие все стандартные уровни квантования GGUF с простым перетаскиванием файлов.

Поддержка вызова инструментов: Jan в настоящее время имеет ограниченные возможности вызова инструментов в своих стабильных версиях. Как личный ИИ-ассистент, ориентированный на конфиденциальность, Jan делает акцент на простоте, а не на продвинутых функциях агентов. Хотя базовый движок llama.cpp теоретически поддерживает шаблоны вызова инструментов, реализация API Jan не предоставляет полные совместимые с OpenAI эндпоинты вызова функций. Пользователям, которым нужен вызов инструментов, придется использовать ручные подходы инженерии запросов или ждать будущих обновлений. Дорожная карта разработки предполагает улучшения поддержки инструментов, но в настоящее время акцент остается на предоставлении надежного, оффлайн-первого чат-опыта. Для производственных приложений, требующих надежного вызова функций, рассмотрите LocalAI, Ollama или vLLM вместо Jan. Jan лучше всего подходит для сценариев использования разговорного ИИ, а не для сложных автономных рабочих процессов, требующих оркестровки инструментов.

Когда выбирать: Идеально для пользователей, которые делают акцент на конфиденциальность и оффлайн-работу, хотят простой опыт без настройки, предпочитают GUI перед CLI и ищут локальную альтиву ChatGPT для личного использования.

LM Studio

LM Studio заслужила репутацию самого доступного инструмента для локального развертывания LLM, особенно для пользователей без технического фона.

Основные функции: Отделанный GUI с красивым интуитивно понятным интерфейсом, браузер моделей для легкого поиска и загрузки с Hugging Face, сравнение производительности с визуальными индикаторами скорости и качества модели, мгновенный интерфейс чата для тестирования, удобные ползунки для настройки параметров, автоматическое обнаружение и оптимизация оборудования, отгрузка Vulkan для интегрированных GPU Intel/AMD, интеллектуальное управление памятью, отличная оптимизация для Apple Silicon, локальный API-сервер с совместимыми с OpenAI точками входа, разделение моделей для запуска более крупных моделей по GPU и RAM.

Зрелость API: Очень зрелая и стабильная с совместимым с OpenAI API. Поддерживает полное потоковое воспроизведение, API встраивания, экспериментальный вызов функций для совместимых моделей и ограниченную мультимодальную поддержку. Сфокусирована на сценариях для одного пользователя без встроенных ограничений скорости или аутентификации.

Поддержка форматов файлов: GGUF (совместимый с llama.cpp) и форматы Hugging Face Safetensors. Встроенный конвертер для некоторых моделей и возможность запуска разделенных моделей GGUF.

Поддержка вызова инструментов: LM Studio реализовала экспериментальную поддержку вызова инструментов в последних версиях (v0.2.9+), следуя формату API вызова функций OpenAI. Функция позволяет моделям, обученным на вызове функций (особенно Hermes 2 Pro, Llama 3.1 и Functionary), вызывать внешние инструменты через локальный API-сервер. Однако вызов инструментов в LM Studio следует считать бета-версией — он работает надежно для тестирования и разработки, но может сталкиваться с крайними случаями в производственной среде. GUI упрощает определение схем функций и интерактивное тестирование вызовов инструментов, что полезно для прототипирования агентских рабочих процессов. Совместимость моделей значительно варьируется, при этом некоторые модели демонстрируют лучшее поведение при вызове инструментов, чем другие. LM Studio не поддерживает потоковые вызовы инструментов или продвинутые функции, такие как параллельный вызов функций. Для серьезной разработки агентов используйте LM Studio для локального тестирования и прототипирования, а затем развертывайте на vLLM или LocalAI для надежности в производственной среде.

Когда выбирать: Идеально для новичков, которые только начинают развертывать локальные LLM, пользователей, которые предпочитают графические интерфейсы инструментам командной строки, тех, кто нуждается в хорошей производительности на оборудовании с более низкими характеристиками (особенно с интегрированными GPU), и всех, кто хочет профессиональный пользовательский опыт. На устройствах без выделенных GPU LM Studio часто превосходит Ollama благодаря возможностям отгрузки Vulkan. Многие пользователи улучшают свой опыт работы с LM Studio с помощью открытых чат-интерфейсов для локальных экземпляров Ollama, которые также работают с совместимым с OpenAI API LM Studio.

vLLM

vLLM разработан специально для высокопроизводительной, производственной инференции LLM с инновационной технологией PagedAttention, которая уменьшает фрагментацию памяти на 50% или более и увеличивает пропускную способность в 2-4 раза для одновременных запросов.

Основные функции: PagedAttention для оптимизированного управления памятью, непрерывное батчирование для эффективной обработки множества запросов, распределенная инференция с тензорным параллелизмом на нескольких GPU, поддержка потокового воспроизведения по токенам, оптимизация высокой пропускной способности для обслуживания многих пользователей, поддержка популярных архитектур (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), визуально-языковых моделей (LLaVA, Qwen-VL), совместимый с OpenAI API, поддержка Kubernetes для оркестрации контейнеров и встроенные метрики для отслеживания производительности.

Зрелость API: Готов к производству с высокозрелой совместимой с OpenAI API. Полная поддержка потокового воспроизведения, встраивания, вызова инструментов/функций с возможностью параллельного вызова, поддержка визуально-языковых моделей, производственные ограничения скорости и аутентификация на основе токенов. Оптимизирован для высокой пропускной способности и пакетных запросов.

Поддержка форматов файлов: PyTorch и Safetensors (основные), GPTQ и AWQ квантование, нативная поддержка модели Hugging Face. Не поддерживает GGUF (требуется конвертация).

Поддержка вызова инструментов: vLLM предлагает производственную, полностью функциональную поддержку вызова инструментов, которая на 100% совместима с API вызова функций OpenAI. Он реализует полную спецификацию, включая параллельные вызовы функций (где модели могут одновременно вызывать несколько инструментов), параметр tool_choice для управления выбором инструментов и поддержку потокового воспроизведения для вызовов инструментов. Механизм PagedAttention vLLM поддерживает высокую пропускную способность даже во время сложных многоступенчатых последовательностей вызова инструментов, что делает его идеальным для автономных агентских систем, обслуживающих одновременно нескольких пользователей. Реализация отлично работает с моделями, оптимизированными для вызова функций, такими как Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large и Hermes 2 Pro. vLLM обрабатывает вызов инструментов на уровне API с автоматической проверкой JSON-схемы для параметров функций, что снижает ошибки и повышает надежность. Для производственных развертываний, требующих корпоративного уровня оркестрации инструментов, vLLM является эталоном, предлагая как наивысшую производительность, так и наиболее полный набор функций среди решений для локального хостинга LLM.

Когда выбирать: Лучший вариант для производственной производительности и надежности, обработки большого количества одновременных запросов, возможностей развертывания на нескольких GPU и корпоративного масштаба обслуживания LLM. При сравнении спецификаций GPU NVIDIA для подходящих для ИИ, требования vLLM предпочитают современные GPU (A100, H100, RTX 4090) с высокой емкостью VRAM для оптимальной производительности. vLLM также преуспевает в получении структурированного вывода от LLM благодаря своей нативной поддержке вызова инструментов.

Docker Model Runner

Docker Model Runner — это относительно новый продукт Docker для локального развертывания LLM, использующий преимущества контейнеризации Docker с нативной интеграцией, поддержкой Docker Compose для простого развертывания нескольких контейнеров, упрощенного управления томами для хранения и кэширования моделей и контейнерного сервисного обнаружения.

Основные функции: Предварительно настроенные контейнеры с готовыми к использованию образами моделей, точная настройка выделения ресурсов CPU и GPU, снижение сложности конфигурации и управление через GUI в Docker Desktop.

Зрелость API: Альфа/Бета-стадия с развивающимися API. Контейнерные нативные интерфейсы с определенными возможностями на основе движка (обычно GGUF/Ollama).

Поддержка форматов файлов: Контейнеризованные модели с форматом, зависящим от подлежащего движка (обычно GGUF). Стандартизация все еще развивается.

Поддержка вызова инструментов: Возможности вызова инструментов Docker Model Runner наследуются от его подлежащего движка инференции (обычно Ollama). Недавняя практическая оценка Docker выявила значительные проблемы с локальным вызовом инструментов моделей, включая жадный вызов (модели вызывают инструменты без необходимости), неправильный выбор инструментов и трудности с правильной обработкой ответов инструментов. Хотя Docker Model Runner поддерживает вызов инструментов через свой совместимый с OpenAI API при использовании соответствующих моделей, надежность сильно варьируется в зависимости от конкретной модели и конфигурации. Контейнеризационный слой не добавляет функций вызова инструментов — он просто предоставляет стандартную оболочку для развертывания. Для производственных агентских систем, требующих надежного вызова инструментов, более эффективно контейнеризовать vLLM или LocalAI напрямую, а не использовать Model Runner. Сила Docker Model Runner заключается в упрощении развертывания и управления ресурсами, а не в улучшении возможностей ИИ. Опыт вызова инструментов будет таким же хорошим, как и поддержка модели и движка.

Когда выбирать: Идеально для пользователей, которые уже активно используют Docker в своих рабочих процессах, нуждаются в плавной оркестрации контейнеров, ценят экосистему и инструменты Docker и хотят упрощенных конвейеров развертывания. Для детального анализа различий см. сравнение Docker Model Runner и Ollama, которое исследует, когда выбирать каждое решение для вашего конкретного случая использования.

Lemonade

Lemonade представляет новый подход к локальному хостингу LLM, специально оптимизированный для оборудования AMD с ускорением NPU (Neural Processing Unit), используя возможности AMD Ryzen AI.

Основные функции: Ускорение NPU для эффективной инференции на процессорах Ryzen AI, гибридное выполнение, объединяющее NPU, iGPU и CPU для оптимальной производительности, первоклассная интеграция Model Context Protocol (MCP) для вызова инструментов, стандартный совместимый с OpenAI API, легковесный дизайн с минимальными накладными расходами на ресурсы, поддержка автономных агентов с возможностями доступа к инструментам, несколько интерфейсов, включая веб-UI, CLI и SDK, и оптимизации, специфичные для оборудования, для AMD Ryzen AI (серии 7040/8040 или новее).

Зрелость API: Развивается, но быстро улучшается с совместимыми с OpenAI точками входа и передовыми поддержками вызова инструментов на основе MCP. Языково-независимый интерфейс упрощает интеграцию на различных языках программирования.

Поддержка форматов файлов: GGUF (основной) и ONNX с оптимизированными для NPU форматами. Поддерживает распространенные уровни квантования (Q4, Q5, Q8).

Поддержка вызова инструментов: Lemonade предоставляет передовые вызовы инструментов через свою первоклассную поддержку Model Context Protocol (MCP), представляющую значительное развитие по сравнению с традиционным вызовом функций в стиле OpenAI. MCP — это открытый стандарт, разработанный Anthropic для более естественного и осведомленного о контексте интеграции инструментов, позволяющий LLM лучше осознавать доступные инструменты и их цели в ходе бесед. Реализация MCP в Lemonade позволяет взаимодействовать с различными инструментами, включая веб-поиск, операции с файловой системой, системы памяти и пользовательские интеграции — все с ускорением AMD NPU для эффективности. Подход MCP предлагает преимущества перед традиционным вызовом функций: лучшая обнаруживаемость инструментов, улучшенное управление контекстом в многоходовых беседах и стандартизированные определения инструментов, работающие с различными моделями. Хотя MCP все еще развивается (принят Claude, теперь распространяется на локальные развертывания), ранняя реализация Lemonade делает его лидером для агентских систем следующего поколения. Лучше всего подходит для оборудования AMD Ryzen AI, где отгрузка NPU обеспечивает увеличение эффективности в 2-3 раза для рабочих процессов агентов с интенсивным использованием инструментов.

Когда выбирать: Идеально для пользователей с оборудованием AMD Ryzen AI, тех, кто создает автономных агентов, всех, кто нуждается в эффективном ускорении NPU, и разработчиков, желающих получить передовые возможности MCP. Может достигать 2-3 раз лучшего соотношения токенов/ватт по сравнению с вычислениями только на CPU на системах AMD Ryzen AI.

Msty

Msty специализируется на удобном управлении несколькими поставщиками LLM и моделями с единым интерфейсом для работы с несколькими бэкендами, включая Ollama, OpenAI, Anthropic и другие.

Основные функции: Архитектура, независимая от поставщика, быстое переключение между моделями, продвинутое управление разговорами с ветвлением и форкированием, встроенная библиотека промтов, возможность комбинировать локальные и облачные модели в одном интерфейсе, сравнение ответов от нескольких моделей бок о бок, а также кроссплатформенная поддержка для Windows, macOS и Linux.

Зрелость API: Стабильна для подключения к существующим установкам. Отдельный сервер не требуется, так как расширяет функциональность других инструментов, таких как Ollama и LocalAI.

Поддержка форматов файлов: Зависит от подключенных бэкендов (обычно GGUF через Ollama/LocalAI).

Поддержка вызова инструментов: Возможности вызова инструментов Msty наследуются от подключенных бэкендов. При подключении к Ollama вы сталкиваетесь с его ограничениями (нет нативного вызова инструментов). При использовании бэкендов LocalAI или OpenAI вы получаете их полные возможности вызова инструментов. Msty сама по себе не добавляет функциональность вызова инструментов, а скорее выступает в роли единого интерфейса для нескольких поставщиков. Это может быть даже преимуществом — вы можете протестировать один и тот же рабочий процесс агента против разных бэкендов (локальный Ollama против LocalAI против облачного OpenAI) для сравнения производительности и надежности. Функции управления разговорами Msty особенно полезны для отладки сложных последовательностей вызова инструментов, так как вы можете форкировать разговоры в точках принятия решений и сравнивать, как разные модели обрабатывают одни и те же вызовы инструментов. Для разработчиков, создающих многомодельные агентские системы, Msty предоставляет удобный способ оценить, какой бэкенд предлагает лучшую производительность вызова инструментов для конкретных случаев использования.

Когда выбирать: Идеален для продвинутых пользователей, управляющих несколькими моделями, тех, кто сравнивает выходные данные моделей, пользователей со сложными рабочими процессами разговоров и гибридными локальными/облачными настройками. Это не отдельный сервер, а скорее сложный фронтенд для существующих развертываний LLM.

Backyard AI

Backyard AI специализируется на разговорах на основе персонажей и сценариях ролевых игр с детальным созданием персонажей, определением личности, переключением между несколькими персонажами, долговременной памятью разговоров и локальным, ориентированным на конфиденциальность обработкой.

Основные функции: Создание персонажей с детальными профилями личности ИИ, несколько персонажей, система памяти для долговременных разговоров, удобный интерфейс для нетехнических пользователей, построен на llama.cpp с поддержкой моделей GGUF, а также кроссплатформенная доступность (Windows, macOS, Linux).

Зрелость API: Стабильна для использования GUI, но ограниченный доступ к API. Основное внимание уделено графическому пользовательскому интерфейсу, а не программной интеграции.

Поддержка форматов файлов: Модели GGUF с поддержкой большинства популярных чат-моделей.

Поддержка вызова инструментов: Backyard AI не предоставляет возможности вызова инструментов или функций. Она специально разработана для разговоров на основе персонажей и сценариев ролевых игр, где интеграция инструментов неактуальна. Приложение сосредоточено на поддержании согласованности персонажей, управлении долговременной памятью и создании погружающих разговорных опытов, а не на выполнении функций или взаимодействии с внешними системами. Для пользователей, ищущих взаимодействия с ИИ на основе персонажей, отсутствие вызова инструментов не является ограничением — это позволяет системе полностью оптимизировать естественный диалог. Если вам нужны ИИ-персонажи, которые также могут использовать инструменты (например, помощник по ролевым играм, который может проверять реальную погоду или искать информацию), вам нужно использовать другую платформу, такую как LocalAI, или создать собственное решение, объединяющее карточки персонажей с моделями, поддерживающими вызов инструментов.

Когда выбирать: Лучший выбор для творческого письма и ролевых игр, приложений на основе персонажей, пользователей, желающих персонализированные ИИ-персоны, а также для игровых и развлекательных сценариев. Не предназначен для общего назначения разработки или интеграции API.

Sanctum

Sanctum AI делает акцент на конфиденциальности с мобильными и настольными приложениями, работающими в оффлайн-режиме, с полным отсутствием необходимости в интернете, шифрованием “от конца до конца” для синхронизации разговоров, локальной обработкой с выполнением всех вычислений непосредственно на устройстве, а также кроссплатформенной зашифрованной синхронизацией.

Основные функции: Поддержка мобильных устройств для iOS и Android (редкость в мире LLM), агрессивная оптимизация моделей для мобильных устройств, опциональная зашифрованная облачная синхронизация, поддержка семейного использования, оптимизированные меньшие модели (1B-7B параметров), кастомная квантование для мобильных устройств и предварительно упакованные пакеты моделей.

Зрелость API: Стабильна для предназначенного мобильного использования, но ограниченный доступ к API. Разработан для конечных пользовательских приложений, а не для интеграции разработчиков.

Поддержка форматов файлов: Оптимизированные меньшие форматы моделей с кастомной квантованием для мобильных платформ.

Поддержка вызова инструментов: Sanctum не поддерживает возможности вызова инструментов или функций в текущей реализации. Как мобильное приложение, ориентированное на конфиденциальность и оффлайн-работу, Sanctum приоритизирует простоту и ресурсоэффективность над продвинутыми функциями, такими как рабочие процессы агентов. Меньшие модели (1B-7B параметров), которые он запускает, обычно не подходят для надежного вызова инструментов, даже если инфраструктура это поддерживала. Уникальное предложение Sanctum — это предоставление частного, локального ИИ-чата для повседневного использования — чтение писем, составление сообщений, ответы на вопросы — а не сложных автономных задач. Для мобильных пользователей, которым нужны возможности вызова инструментов, архитектурные ограничения мобильного оборудования делают это нереалистичным ожиданием. Облачные решения или настольные приложения с большими моделями остаются необходимыми для рабочих процессов на основе агентов, требующих интеграции инструментов.

Когда выбирать: Идеален для мобильного доступа к LLM, пользователей, заботящихся о конфиденциальности, сценариев использования нескольких устройств и ИИ-помощи в пути. Ограничен меньшими моделями из-за ограничений мобильного оборудования и менее подходит для сложных задач, требующих больших моделей.

RecurseChat

RecurseChat — это интерфейс чата на основе терминала для разработчиков, которые работают в командной строке, предлагающий управление с клавиатуры с сочетаниями клавиш Vi/Emacs.

Основные функции: Нативная работа в терминале, поддержка нескольких бэкендов (Ollama, OpenAI, Anthropic), подсветка синтаксиса для блоков кода, управление сеансами для сохранения и восстановления разговоров, скриптируемые командные команды для автоматизации, написан на Rust для быстрой и эффективной работы, минимальные зависимости, работает через SSH и дружелюбен к tmux/screen.

Зрелость API: Стабильна, использует существующие API бэкендов (Ollama, OpenAI и т.д.) вместо предоставления собственного сервера.

Поддержка форматов файлов: Зависит от используемого бэкенда (обычно GGUF через Ollama).

Поддержка вызова инструментов: Поддержка вызова инструментов RecurseChat зависит от того, к какому бэкенду вы подключаетесь. С бэкендами Ollama вы наследуете ограничения Ollama. С бэкендами OpenAI или Anthropic вы получаете их полные возможности вызова функций. RecurseChat сама по себе не реализует вызов инструментов, но предоставляет терминальный интерфейс, который делает удобным отладку и тестирование рабочих процессов агентов. Подсветка синтаксиса для JSON облегчает проверку параметров и ответов вызова функций. Для разработчиков, создающих системы агентов на основе командной строки или тестирующих вызов инструментов в удаленных средах через SSH, RecurseChat предлагает легковесный интерфейс без избыточности GUI. Ее скриптируемая природа также позволяет автоматизировать сценарии тестирования агентов через shell-скрипты, делая ее ценной для CI/CD-конвейеров, которым необходимо проверять поведение вызова инструментов на разных моделях и бэкендах.

Когда выбирать: Идеален для разработчиков, предпочитающих интерфейсы терминала, удаленный доступ к серверам через SSH, задачи автоматизации и интеграцию с рабочими процессами терминала. Это не отдельный сервер, а сложный клиент терминала.

node-llama-cpp

node-llama-cpp приносит llama.cpp в экосистему Node.js с нативными биндингами Node.js, обеспечивающими прямое интегрирование llama.cpp и полную поддержку TypeScript с полными определениями типов.

Основные функции: Генерация токенов по токенам, генерация текстовых вложений, программное управление моделями для загрузки и управления моделями, встроенная обработка шаблонов чата, нативные биндинги, обеспечивающие почти нативную производительность llama.cpp в среде Node.js, разработан для создания приложений Node.js/JavaScript с LLM, приложений Electron с локальным ИИ, бэкенд-сервисов и серверных функций с встроенными моделями.

Зрелость API: Стабильна и зрела с всеобъемлющими определениями TypeScript и хорошо документированным API для разработчиков на JavaScript.

Поддержка форматов файлов: Формат GGUF через llama.cpp с поддержкой всех стандартных уровней квантования.

Поддержка вызова инструментов: node-llama-cpp требует ручной реализации вызова инструментов через инженерию промтов и разбор вывода. В отличие от API-решений с нативным вызовом функций, вам необходимо обрабатывать весь рабочий процесс вызова инструментов в своем коде JavaScript: определение схем инструментов, их внедрение в промты, разбор ответов модели на вызовы функций, выполнение инструментов и передача результатов обратно модели. Хотя это дает вам полный контроль и гибкость, это значительно больше работы, чем использование встроенной поддержки vLLM или LocalAI. node-llama-cpp лучше всего подходит для разработчиков, которые хотят создавать пользовательскую логику агентов в JavaScript и которым нужна точная настройка процесса вызова инструментов. Поддержка TypeScript облегчает определение безопасных для типов интерфейсов инструментов. Рассмотрите возможность использования его с библиотеками, такими как LangChain.js, чтобы абстрагировать шаблонный код вызова инструментов, сохраняя при этом преимущества локального вывода.

Когда выбирать: Идеален для разработчиков на JavaScript/TypeScript, настольных приложений Electron, бэкенд-сервисов Node.js и быстрого прототипирования. Предоставляет программный контроль вместо отдельного сервера.

Заключение

Выбор подходящего инструмента для локального развертывания LLM зависит от ваших конкретных требований:

Основные рекомендации:

  • Начинающим: Начните с LM Studio для отличного интерфейса и простоты использования или Jan для простоты и приоритета конфиденциальности
  • Разработчикам: Выберите Ollama для интеграции API и гибкости или node-llama-cpp для проектов на JavaScript/Node.js
  • Сторонникам конфиденциальности: Используйте Jan или Sanctum для работы оффлайн с возможной поддержкой мобильных устройств
  • Мультимодальным потребностям: Выберите LocalAI для комплексных возможностей ИИ за пределами текста
  • Производственным развертываниям: Разверните vLLM для высокопроизводительного сервиса с корпоративными функциями
  • Контейнерным рабочим процессам: Рассмотрите Docker Model Runner для интеграции в экосистему
  • Оборудованию AMD Ryzen AI: Lemonade использует NPU/iGPU для отличной производительности
  • Продвинутым пользователям: Msty для управления несколькими моделями и поставщиками
  • Творческому письму: Backyard AI для диалогов на основе персонажей
  • Пользователям терминалов: RecurseChat для рабочих процессов командной строки
  • Автономным агентам: vLLM или Lemonade для надежного вызова функций и поддержки MCP

Ключевые факторы принятия решений: Зрелость API (vLLM, Ollama и LM Studio предлагают наиболее стабильные API), вызов инструментов (vLLM и Lemonade обеспечивают лучший в своем классе вызов функций), поддержка форматов файлов (LocalAI поддерживает наибольший диапазон), оптимизация оборудования (LM Studio преуспевает на интегрированных GPU, Lemonade на NPU AMD) и разнообразие моделей (Ollama и LocalAI предлагают самый широкий выбор моделей).

Экосистема локальных LLM продолжает быстро развиваться, и 2025 год принесет значительные достижения в стандартизации API (совместимость с OpenAI во всех основных инструментах), вызове инструментов (принятие протокола MCP для автономных агентов), гибкости форматов (лучшие инструменты для конвертации и методы квантования), поддержке оборудования (ускорение NPU, улучшенное использование интегрированных GPU) и специализированных приложениях (мобильные, терминальные, интерфейсы на основе персонажей).

Будь то вопросы конфиденциальности данных, желание снизить затраты на API, необходимость в оффлайн-возможностях или требования к производственной производительности, локальное развертывание LLM никогда не было таким доступным или мощным. Инструменты, рассмотренные в этом руководстве, представляют собой передовой край локального развертывания ИИ, каждый из которых решает конкретные проблемы для разных групп пользователей.

Полезные ссылки

Внешние ссылки