Tôi không muốn để lại nội dung cuộc trò chuyện trên đám mây. Tuy nhiên, phí API hàng tháng rất đắt và khi tôi thử sử dụng Jan thì nó hoạt động rất chậm và phản hồi của người Nhật cũng không tốt lắm. Tôi sẽ trả lời thẳng thắn cho những ai đang thắc mắc, ``Có lựa chọn nào khác tốt không?'' Tóm lại, LM Studio là lựa chọn tốt nhất cho việc sử dụng "dễ dàng" và Ollama là lựa chọn tốt nhất cho "phát triển và tự động hóa".
Điểm của bài viết này Bạn sẽ không phải lo lắng về việc chọn giải pháp thay thế cho Jan tùy thuộc vào việc bạn muốn hoàn tất quy trình bằng GUI hay bạn muốn chạy nó bằng lệnh. Nếu cấu hình không để dữ liệu hội thoại bên ngoài thiết bị, nó miễn phí và bảo vệ quyền riêng tư của bạn Chất lượng phản hồi của tiếng Nhật được xác định bởi mô hình bạn chạy chứ không phải ứng dụng. Để sử dụng cho mục đích thương mại, hãy kiểm tra riêng giấy phép ứng dụng và giấy phép mô hình
Hộp thông tin Ban biên tập
Đơn vị chính là miễn phí. Chỉ trả tiền cho mỗi lần sử dụng khi sử dụng API đám mây cùng nhau
Tất cả việc thực thi cục bộ đều miễn phí (không giới hạn số lần hoặc mã thông báo)
Giao diện người dùng chủ yếu là tiếng Anh. Phản hồi của người Nhật phụ thuộc vào mô hình (Qwen, v.v. rất giỏi)
Nhiều người có chức năng máy chủ API cục bộ (tương thích với OpenAI)
Nếu nó hoàn toàn cục bộ, dữ liệu hội thoại sẽ không rời khỏi thiết bị.
Xác nhận lần cuối: Ngày 25 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập
Jan là một ứng dụng máy tính để bàn mã nguồn mở và miễn phí cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (các chương trình khổng lồ trả lời câu hỏi cho AI bằng văn bản) ngay trên máy tính của bạn. Được phát triển bởi công ty khởi nghiệp Menlo của Singapore, nó cho phép bạn chạy các mô hình nổi tiếng như Llama, Qwen và DeepSeek trong tầm tay mà không cần kết nối Internet. Lời kêu gọi là rõ ràng. Tuy nhiên, cũng đúng là có một số người không hợp nhau.
Lý do bạn muốn chuyển từ Jan là gì?
Có ba điểm chính mà hầu hết mọi người đều thất bại. Đầu tiên, hãy xem cái nào áp dụng cho bạn.
Jan được thiết kế để trở thành ``tất cả trong một và dễ dàng''. Tuy nhiên, những người muốn điều chỉnh chi tiết hoặc muốn ưu tiên sự nhẹ nhàng khi di chuyển có thể thấy không đạt yêu cầu.
- Hoạt động chậm/đứng khi tải mô hình
- Tôi không thể tìm thấy mẫu tôi muốn sử dụng trong danh sách.
- Tôi muốn gọi nó từ ứng dụng tôi đang phát triển nhưng các bước rất phức tạp.
Điểm thứ ba và thứ tư ở trên thực tế không phải là vấn đề cụ thể của tháng 1. Vấn đề là bạn muốn gọi nó như thế nào và kiểu máy bạn chọn. Nếu tách riêng phần này ra, việc chọn một ứng dụng thay thế sẽ dễ dàng hơn nhiều.
Nói cách khác, trước khi bạn tìm kiếm một công ty mới, hãy quyết định xem sự không hài lòng của bạn là do ứng dụng hay mô hình.ここが最初の分岐点です。
Ba lựa chọn sau đây sẽ tự nhiên thu hẹp danh sách ứng viên của bạn.
Nếu bạn đã có cơ sở đánh giá trước tiên, bạn sẽ không bị ảnh hưởng bởi điểm số của bài đánh giá.
| trục | câu hỏi | người cho |
|---|---|---|
| Cách vận hành | Bạn muốn bấm vào màn hình? Bạn muốn gõ một lệnh? | Nhóm GUI/nhóm CLI |
| mục đích | Bạn muốn trò chuyện? Bạn muốn kết hợp nó vào ứng dụng của bạn? | Người dùng/Nhà phát triển |
| phần cuối | Có đủ bộ nhớ không? Có GPU không? | PC thông số kỹ thuật cao/thông thường |
Nói cách khác, nếu bạn là người dùng phổ thông muốn trò chuyện trên màn hình thì loại GUI là phím tắt và nếu bạn là nhà phát triển muốn gọi AI từ phần mềm của mình thì loại CLI là phím tắt.
Tôi cũng muốn đọc nó
TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)
TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng
Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
So sánh 7 ứng dụng thay thế cho tháng 1
Hãy bắt đầu với bức tranh lớn. Chúng tôi đã liệt kê các lựa chọn thay thế miễn phí chính theo phương pháp hoạt động và tính năng.
Tất cả những điều sau đây đều miễn phí và nếu được thực thi cục bộ thì tiền đề là không có dữ liệu nào rời khỏi thiết bị.
| ứng dụng | hoạt động | nguồn mở | Giao diện người dùng tiếng Nhật | Với một người như vậy |
|---|---|---|---|---|
| Studio LM | GUI | Một số không phải mã nguồn mở | một phần | Tôi muốn thử nó một cách dễ dàng trước tiên. |
| Ollama | Lấy CLI làm trung tâm | mã nguồn mở | không có | Tôi muốn phát triển và tự động hóa |
| GPT4Tất cả | GUI | mã nguồn mở | một phần | Cân bằng giữa sự nhẹ nhàng và tiện lợi |
| Bất cứ điều gìLLM | GUI | mã nguồn mở | một phần | Tôi muốn họ đọc tài liệu của công ty |
| Msty | GUI | Một số không phải mã nguồn mở | một phần | Nhấn mạnh vào tính dễ sử dụng trực quan |
| Mở WebUI | trình duyệt | mã nguồn mở | có thể | Nhiều người/hoạt động máy chủ |
| llama.cpp | CLI | mã nguồn mở | không có | di chuyển nhẹ nhàng nhất có thể |
Nói cách khác, nếu bạn không chắc chắn, hãy chọn LM Studio, có thể hoàn thiện bằng GUI hoặc Ollama, là nền tảng để phát triển. Khó có thể thất bại nếu bạn tập trung vào hai điều này và chỉ quan tâm đến những điều khác nếu bạn có mục đích cụ thể.
Chúng ta hãy xem xét từng ứng dụng riêng lẻ.
LM Studio là một ứng dụng dành cho máy tính để bàn cho phép bạn tìm kiếm và tải xuống các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn có dung lượng mở trên PC và chạy các cuộc trò chuyện trong môi trường cục bộ của bạn. Bạn có thể thu thập và đọc các mô hình cũng như kiểm tra phản hồi bằng giao diện người dùng hội thoại từ GUI, đồng thời nó hỗ trợ định dạng GGUF và các mô hình MLX cho Apple Silicon. Nếu bạn khởi động nó như một máy chủ cục bộ, bạn có thể kết nối với các ứng dụng và công cụ phát triển của riêng mình thông qua API tương thích OpenAI và nó cũng có thể được sử dụng cho các cuộc trò chuyện nhập tài liệu và cho mục đích RAG. Thích hợp cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhân viên công ty muốn xác minh tài liệu bí mật và mã nội bộ mà không cần gửi đến dịch vụ bên ngoài.
Nếu bạn chọn sự dễ sử dụng thì hãy chọn LM Studio.
Đây là nơi bạn cạnh tranh nhiều nhất Tháng Một. Studioに一日の長がある点。 「Janが重かった」人は、まずここを試すのが順当です。
- Tìm kiếm mô hình được hoàn thành trong màn hình
- Quản lý lịch sử hội thoại dễ hiểu
- Có thể được gọi từ phần mềm khác có chức năng máy chủ API cục bộ
Mặt khác, nếu bạn không có sở thích cụ thể nào thì LM Studio là con đường ngắn nhất. Đây là nơi có nhiều người hạ cánh.
Ollama là môi trường thực thi AI mã nguồn mở cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn trên PC cục bộ hoặc máy chủ của riêng bạn để trò chuyện và tạo văn bản. Bạn có thể lấy và khởi chạy các mô hình như Llama, Mistral, Code Llama, gpt-oss, v.v. bằng `ollama run` từ thiết bị đầu cuối và việc quản lý tệp mô hình có thể được hoàn thành bằng các lệnh. Vì nó có thể được gọi từ các ứng dụng thông qua API REST hoặc API tương thích với OpenAI nên nó cũng có thể được sử dụng để trò chuyện nội bộ, RAG và nhúng vào các công cụ hỗ trợ phát triển. Lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhóm doanh nghiệp muốn xử lý lời nhắc và câu trả lời cục bộ mà không cần gửi chúng đến một dịch vụ bên ngoài.
Ollama áp đảo về phát triển và tự động hóa
Ollama は、コマンド1行でモデルを起動できる、開発者向けの定番です。 Chỉ cần gõ ollama run, mô hình sẽ khởi động và một cửa sổ (API) để gọi nó từ các chương trình khác sẽ tự động chuẩn bị sẵn sàng.
Đây là điểm khác biệt mang tính quyết định so với tháng 1. Tháng 1 tập trung hơn vào những gì mọi người sử dụng trên màn hình, trong khi Ollama tập trung hơn vào những phần mềm sử dụng đằng sau màn hình. cảnh.実行の処理に組み込みたい、という人には手放せません。
Riêng Ollama thì không có màn hình.チャット画面が欲しいときは、後述のOpen WebUIやAnythingLLMを上に載せる構成が定番です。この 「土台＋画面」の分業ができるのが、地味に効きます。
Nếu bạn chịu trách nhiệm kiểm kê các công cụ nội bộ, việc đọc cách chọn một công cụ AI có thể được sử dụng trong công ty của bạn, giúp tổ chức việc định vị các cấu hình cục bộ, sẽ giúp bạn dễ dàng giải thích hơn trong quá trình phê duyệt.
つまりOllamaは、単体で完結するより 「組み合わせの中心」として強い。 Tiếp theo là ứng dụng sẽ đóng vai trò làm màn hình.
Nếu bạn muốn đọc tài liệu của công ty, hãy sử dụng AnythingLLM
Tháng Một tất cả cùng một lúc và hỏi AI, "Quy định đó ở đâu?"
| mục | Bất cứ điều gìLLM | Ứng dụng trò chuyện chung |
|---|---|---|
| Nhập khẩu chứng từ | Chuyên ngành (theo thư mục) | Quá nhiều 1 tập tin mỗi |
| Làm rõ nguồn | Chỉ ra cơ sở cho câu trả lời của bạn | thường không được hiển thị |
| thành phần | Kết hợp với Ollama et al. | Hoàn thành duy nhất |
Nói cách khác, nó dành cho những người muốn tạo ra "AI tìm kiếm vật liệu" hơn là tự trò chuyện. Sử dụng Ollama làm nền tảng, bạn có thể xây dựng hoạt động tìm kiếm kiến thức nội bộ miễn phí.
Đối với những người coi trọng sự nhẹ nhàng, có những lựa chọn đơn giản hơn.
GPT4All là một ứng dụng nguồn mở tập trung vào việc chạy trên các máy tính tương đối yếu. Nó có thể được sử dụng với GUI và phần thân chính hoàn toàn là nguồn mở.
Nó hoàn hảo cho những người muốn sử dụng LM Studio cho các ứng dụng không phải mã nguồn mở nhưng không muốn gõ lệnh.派手さはありませんが、堅実。
Có nhiều tình huống sự vững chắc này còn hiệu quả hơn việc lựa chọn những tính năng hào nhoáng. Điều này đặc biệt hữu ích cho những ai muốn dùng thử trên máy tính xách tay cũ.
Nếu bạn muốn sử dụng nó với nhiều người/máy chủ, hãy sử dụng Open WebUI
Open WebUI là phần mềm nguồn mở cung cấp màn hình trò chuyện có thể được sử dụng từ trình duyệt. Nó phù hợp cho việc sử dụng như kết hợp với Ollama, v.v., đặt nó trên một máy chủ nội bộ và chia sẻ nó với nhiều người.
日本語UIの完成度が高いのもここ。 Đây là câu trả lời cho các tình huống mà bạn muốn chia sẻ AI cục bộ với một nhóm thay vì cho mục đích sử dụng cá nhân.
Nói cách khác, nếu bạn chỉ sử dụng nó thì ứng dụng GUI là đủ. Khi đạt đến giai đoạn mà mọi người đều có thể sử dụng, nó sẽ trở thành Open WebUI.
Hãy để tôi tóm tắt tất cả mọi thứ tôi đã làm cho đến nay.
Được tổ chức cho đến nay: Dễ sử dụng = LM Studio, Cơ sở phát triển = Ollama, Tìm kiếm tài liệu = AnythingLLM, Nhẹ nhàng = GPT4All, Chia sẻ = Open WebUI. Thí sinh sẽ được quyết định theo hai lựa chọn: độc lập hoặc kết hợp.
Chất lượng phản hồi của người Nhật không được xác định bởi ứng dụng.
ここが誤解されがちなポイント。 Hầu hết các ý kiến cho rằng ``Tiếng Nhật của ứng dụng này yếu'' là vấn đề ở mô hình chạy ứng dụng chứ không phải bản thân ứng dụng.
Tính tự nhiên của tiếng Nhật phần lớn được quyết định bởi việc bạn chọn mô hình nào. Ngay trong cùng một LM Studio, nếu đưa người mẫu nói tiếng Anh vào thì tiếng Nhật sẽ lúng túng, nhưng nếu đưa người mẫu giỏi tiếng Nhật vào thì trông sẽ khác.
- Chọn người mẫu có xu hướng giỏi tiếng Nhật (chẳng hạn như kiểu Qwen)
- Kích thước của model phù hợp với bộ nhớ của thiết bị
- Các mô hình quá lớn thì quá nặng để thực tế.
Đối với những người muốn biết nền tảng của các mô hình kiểu Llama, hãy đọc hướng dẫn chiến lược AI tổng quát của Meta theo bức tranh tổng thể của nhà phát triển và bạn sẽ hiểu tại sao thói quen tiếng Nhật lại khác nhau tùy thuộc vào mô hình.
Nói cách khác, nếu tiếng Nhật của bạn không cải thiện sau khi chuyển đổi, bạn nên thay đổi model thay vì ứng dụng. Nếu mắc lỗi ở đây, bạn sẽ phải chuyển đổi giữa các ứng dụng mãi mãi.
AI cục bộ hay AI đám mây, bạn nên sử dụng cái nào?
Không phải mọi thứ đều phải mang tính địa phương.
Công việc có tính bảo mật cao có thể được thực hiện tại địa phương, trong khi việc nghiên cứu thông tin mới nhất có thể được thực hiện trên đám mây. Cách tiếp cận kép này là sự cân bằng hợp lý nhất giữa chi phí và quyền riêng tư.
| sử dụng đúng cách | công việc phù hợp | lý do |
|---|---|---|
| trí tuệ nhân tạo địa phương | Dữ liệu không bị mất | |
| AI đám mây | Thông tin mới và nhanh chóng |
Đối với những người muốn thử nghiệm các câu trả lời AI kết hợp với tìm kiếm trên web, phiên bản tiếng Nhật dễ sử dụng của Felo là điểm khởi đầu dễ hiểu. Nó có thể bổ sung khả năng “trả lời tin tức ngày hôm nay” mà AI địa phương còn thiếu.
Ngoài ra còn có một phiên bản nâng cao mà bạn muốn xử lý hình ảnh cục bộ. Nếu bạn quan tâm đến thế giới tạo hình ảnh cũng như văn bản cục bộ, thì sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion cũng như việc so sánh các công cụ tạo hình minh họa AI sẽ hữu ích như một cuộc thảo luận tiếp theo.
Nói cách khác, AI cục bộ không phải là “sự thay thế phổ quát” mà là một “biện pháp phòng thủ”. Sẽ dễ dàng hơn nếu chỉ để cuộc tấn công trên đám mây.
Giấy phép hai tầng cần cẩn thận khi sử dụng cho mục đích thương mại
Chỉ vì nó miễn phí không có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó một cách thoải mái tại nơi làm việc. Nếu bỏ qua điều này, bạn sẽ gặp rắc rối sau này.
Giấy phép AI địa phương có hai cấp: ứng dụng và mô hình. Ngay cả khi ứng dụng là nguồn mở, nếu có những hạn chế thương mại đối với mô hình mà ứng dụng chạy thì đầu ra cho doanh nghiệp có thể không hoạt động.
- Giấy phép ứng dụng (mã nguồn mở hoặc không phải mã nguồn mở)
- Giấy phép mẫu (chỉ sử dụng cho mục đích thương mại hoặc nghiên cứu)
この2つを別々に確認すること。 Đặc biệt đối với model máy, bạn nhớ đọc kỹ thông tin do nhà phân phối cung cấp. "Ứng dụng miễn phí = miễn phí thương mại" không có nghĩa.
Đó là lý do tại sao việc kiểm kê các công cụ trước khi triển khai chúng lại có hiệu quả. Câu hỏi thường gặp sau đây cung cấp câu trả lời ngắn gọn cho các câu hỏi thường gặp.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Q. Cái nào tốt hơn cho người mới bắt đầu, Jan hay LM Studio?
Cả hai đều có GUI và phù hợp cho người mới bắt đầu, nhưng LM Studio đi trước một bước về độ ổn định khi vận hành và lựa chọn mô hình. Nếu bạn thấy Jan quá nặng thì hãy thử LM Studio trước.
Đúng. Miễn là bạn tải mô hình xuống thiết bị của mình và chạy nó, nó sẽ miễn phí và không bị hạn chế về số lần hoặc mã thông báo. Chi phí chỉ phát sinh khi được sử dụng cùng với API đám mây bên ngoài.
Vui lòng xem lại mô hình trước khi ứng dụng. Trong hầu hết các trường hợp, chỉ cần thay thế mẫu máy bằng mẫu máy thông thạo tiếng Nhật sẽ giải quyết được vấn đề. Chất lượng phản hồi được xác định bởi mô hình chứ không phải ứng dụng.
H. Nếu tôi muốn kết hợp AI vào quá trình phát triển thì sao?
Ollama là có khả năng nhất. Nó bắt đầu bằng một dòng lệnh duy nhất và tự động cung cấp một cửa sổ (API) có thể được gọi từ phần mềm khác. Nếu bạn muốn có màn hình, cấu hình tiêu chuẩn là chồng lên Open WebUI.
Q. Nó có hoạt động trên các máy tính cũ không?
Nếu bạn chọn một mô hình nhỏ hơn, nó sẽ hoạt động. GPT4All và llama.cpp được thiết kế chú trọng vào độ nhẹ. Tuy nhiên, những model lớn sử dụng dung lượng bộ nhớ lớn nên điều quan trọng là phải chọn kích thước phù hợp với thiết bị của bạn.
Q.Có lo ngại nào về việc dữ liệu cuộc trò chuyện sẽ bị rò rỉ ra bên ngoài không?
Nếu bạn giới hạn nó ở việc thực thi cục bộ, cuộc trò chuyện sẽ không bao giờ rời khỏi thiết bị đầu cuối. Đây là điểm khác biệt lớn nhất so với trò chuyện dựa trên đám mây và công việc càng bí mật thì càng có giá trị.
Q. Có vấn đề gì với việc sử dụng thương mại không?
Vui lòng kiểm tra giấy phép cho cả ứng dụng và mô hình. Ngay cả khi ứng dụng này miễn phí, mô hình đó vẫn có thể có những hạn chế về mặt thương mại. Để sử dụng cho mục đích kinh doanh, hãy nhớ kiểm tra thông tin của nhà phân phối.
Ban biên tập Phán quyết
Nếu bạn đang tìm phương án thay thế Jan thì lạc đường chỉ lãng phí thời gian nên tôi sẽ đưa ra kết luận của mình trước. Những người muốn trò chuyện trên màn hình nên sử dụng LM Studio và những người muốn kết hợp nó vào quá trình phát triển và tự động hóa nên sử dụng Ollama. Hai lựa chọn này gần như là đủ. Phần còn lại là thuốc bổ sung dành cho những người có mục đích đặc biệt.
Bản thân Jan không phải là một ứng dụng tồi. Tuy nhiên, vì thiết kế “tất cả trong một và dễ sử dụng” nên đôi khi bạn sẽ cảm thấy chật chội khi tìm kiếm sự di chuyển nhẹ nhàng, tự do làm người mẫu. Đó là động lực thúc đẩy tôi chuyển đổi.
Hãy nhớ rằng nhiều điểm yếu trong tiếng Nhật là vấn đề ở mô hình chứ không phải ở ứng dụng. Nếu mắc lỗi ở đây, bạn sẽ chỉ phải chuyển từ ứng dụng này sang ứng dụng khác và vấn đề sẽ không được giải quyết. Đầu tiên, hãy xem lại mô hình. Nếu bạn vẫn không hài lòng, hãy chọn một ứng dụng dựa trên phương thức hoạt động ưa thích của bạn. Lệnh này là con đường ngắn nhất. AI cục bộ, miễn phí và bảo vệ quyền riêng tư của bạn, có thể mang lại lợi tức đầu tư đặc biệt nếu bạn chọn đúng.
Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan
- Danh sách các công cụ thay thế cho tháng 1
- So sánh LM Studio và Ollama
- So sánh Jan và LM Studio
- So sánh Ollama và GPT4All
- So sánh Jan và Ollama
- So sánh AnythingLLM và Open WebUI
Nếu bạn muốn đọc phần tiếp theo, chúng tôi khuyên bạn nên chọn một công cụ AI có thể sử dụng nội bộ cho những người muốn sắp xếp các công cụ của họ, bao gồm cả AI cục bộ. Tiêu chuẩn để quyết định có nên áp dụng hệ thống hay không hiện đã sẵn sàng, giúp việc vượt qua quy trình phê duyệt cùng một lúc trở nên dễ dàng hơn.
Bài viết liên quan
- 7 lựa chọn thay thế cho LM Studio | Chọn từ miễn phí, hỗ trợ tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)
- Hướng dẫn đầy đủ về cách sử dụng Ollama | Hướng dẫn cài đặt, model tiếng Nhật, công cụ thay thế và thông số kỹ thuật cần thiết
- MXFP4 là gì? Sự khác biệt giữa lượng tử hóa 4 bit và NVFP4, nén trọng lượng xuống khoảng 1/4
- 11 lựa chọn thay thế cho Khoa học Claude - AI nghiên cứu nguồn mở, tiếng Nhật và miễn phí (Phiên bản 2026)
- Cách sử dụng LM Studio và phí LLM địa phương | Hướng dẫn đầy đủ để chạy AI miễn phí (phiên bản 2026)