Private LLM Prywatny, nieocenzurowany czat AI na iPhone'a, iPada i Maca
Bez chmury, bez śledzenia, bez logowania.
Uruchamiaj AI offline na swoim iPhonie, iPadzie i Macu
Private LLM działa w całości na Twoim iPhonie, iPadzie lub Macu. Twoje rozmowy nigdy nie opuszczają urządzenia, a po pobraniu modelu nie jest wymagany internet. Brak konta, brak śledzenia, brak logów. Jeden zakup odblokowuje aplikację na każdym posiadanym urządzeniu Apple oraz w ramach Chmury rodzinnej.
Uruchamiaj lokalnie DeepSeek R1, Llama 3.3, Qwen3 i Gemma 3
Private LLM uruchamia wiodące modele open-source bezpośrednio na Twoich urządzeniach Apple — DeepSeek R1 Distill, Llama 3.3 70B, Qwen3 4B, Phi 4, Google Gemma 3 i inne. Każda rozmowa pozostaje na urządzeniu, a każdy model jest kwantyzowany wewnętrznie dla uzyskania najlepszej możliwej jakości na Twoim sprzęcie.
Lokalne AI w Siri i Skrótach Apple — bez kodowania
Private LLM łączy się bezpośrednio z Siri i aplikacją Skróty. Twórz przepływy pracy oparte na AI, które podsumowują tekst, generują pisma lub przesyłają odpowiedzi do dowolnej z ponad 70 aplikacji obsługujących specyfikację x-callback-url. Nie wymaga kodowania.
Jeden zakup, brak subskrypcji — Chmura rodzinna dla sześciu osób
Zrezygnuj z subskrypcji na rzecz lepszego wyboru z Private LLM. Pojedynczy zakup odblokowuje aplikację na wszystkich platformach Apple — iPhone, iPad i Mac — umożliwiając jednocześnie korzystanie z Chmury rodzinnej dla maksymalnie sześciu osób. Takie podejście nie tylko upraszcza dostęp, ale także zwiększa wartość Twojej inwestycji, czyniąc cyfrową prywatność i inteligencję powszechnie dostępnymi w Twojej rodzinie.
Narzędzia do pisania AI wbudowane w macOS
Zaznacz dowolny tekst w dowolnej aplikacji na macOS, kliknij prawym przyciskiem myszy, a Private LLM go przeredaguje, podsumuje lub poprawi — w całości na urządzeniu. Obsługuje język angielski i główne języki zachodnioeuropejskie.
Stworzone przez dwóch inżynierów, nie przez fundusze VC
Private LLM jest tworzone przez dwóch inżynierów w UE — bootstrapped, bez finansowania VC, bez planów wzrostu opartych na hackowaniu. Jesteśmy jedyną aplikacją w App Store z kwantyzacją OmniQuant i GPTQ, które zapewniają wymiernie lepsze wyniki niż kwantyzacja RTN stosowana przez MLX i aplikacje typu wrapper dla llama.cpp, takie jak Ollama i LM Studio. Odpowiadamy przed użytkownikami, a nie inwestorami — dlatego Twoje dane pozostają na urządzeniu i zawsze tak pozostanie.
Z App Store
Prawdziwe opinie użytkowników iPhone'a i Maca
“Absolutely one of the best apps for runnibg some models on your phone instead of sending everything to the cloud.👨🏼💻That makes it useful for learning, private notes, brainstorming, and practicing Al worktlows.💯”
Opinia 1 z 5
Kwantyzacja OmniQuant i GPTQ: Lepsza jakość, mniej pamięci
Private LLM wykorzystuje kwantyzację OmniQuant i GPTQ. Kiedy modele LLM są kwantyzowane do wnioskowania na urządzeniu, wartości odstające wag wpływają negatywnie na jakość generowania tekstu. OmniQuant moduluje wagi odstające za pomocą mechanizmu przycinania opartego na optymalizacji, który minimalizuje błąd kwantyzacji. GPTQ wykorzystuje przybliżone informacje drugiego rzędu (Hessian) do minimalizacji błędu rekonstrukcji wag, które mają największe znaczenie. Kwantyzacja afiniczna RTN stosowana przez aplikacje oparte na MLX, takie jak LM Studio, oraz warianty blokowe RTN stosowane przez aplikacje oparte na llama.cpp, takie jak Ollama, pomijają ten rodzaj optymalizacji wag — dlatego te aplikacje generują niższej jakości wyniki na tym samym sprzęcie Apple. Stale badamy zaawansowane metody kwantyzacji, co jest pracą, której aplikacje typu wrapper zbudowane na silnikach wnioskowania stron trzecich nie mogą podjąć. OmniQuant i GPTQ w połączeniu ze zoptymalizowanymi jądrami Metal dla konkretnych modeli pozwalają Private LLM dostarczać generowanie tekstu, które jest jednocześnie szybkie i wysokiej jakości na sprzęcie Apple.
Znajdź model
Przeglądaj wszystkie modele open source obsługiwane przez Private LLM: filtruj według urządzenia, RAM i zastosowania albo pozwól selektorowi polecić model.
W czym możemy pomóc?
Niezależnie od tego, czy masz pytanie, czy napotkałeś problem z Private LLM, jesteśmy tutaj, aby pomóc. Po prostu podaj swoje dane w poniższym formularzu, a my odpowiemy najszybciej, jak to możliwe.