# Private LLM Prywatny, nieocenzurowany czat AI na iPhone'a, iPada i Maca Bez chmury, bez śledzenia, bez logowania. [![Download on the App Store](/app-store/download-badge/pl/download.svg)](/download)[ Discord0 użytkowników online ](/discord) [4.4·1604 oceny w App Store](/reviews) ## 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. ![Zbliżenie na ekran iPhone'a z interfejsem aplikacji Private LLM, gdzie w czacie wprowadzany jest prompt tekstowy, co podkreśla zdolność aplikacji do lokalnego uruchamiania zaawansowanych modeli językowych w celu zwiększenia prywatności i funkcjonalności offline](/_astro/ios_prompt.q9DZ5858.webp) ## 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. [Znajdź najlepsze modele LLM open-source dla swojego urządzenia](/pl#models) ![Zrzut ekranu aplikacji Private LLM na iPhonie, przedstawiający przyjazny dla użytkownika interfejs z listą modeli LLM dostępnych do pobrania i użycia offline, prezentujący różnorodne nazwy i opisy modeli, podkreślający zdolność aplikacji do personalizacji doświadczeń AI przy zachowaniu prywatności i funkcjonalności offline.](/_astro/downloadable_models_ios.BmHBJGeb.webp) ## 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](https://x-callback-url.com/). Nie wymaga kodowania. [Zobacz skróty Apple stworzone przez użytkowników dla Private LLM](/pl/community-shortcuts) ![iPhone wyświetlający interfejs aplikacji Private LLM z integracją Skrótów Apple, prezentujący płynne doświadczenie użytkownika w personalizacji interakcji AI na iOS](/_astro/shortcuts.CRkFn8Aq.webp) ## 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. ![Zrzut ekranu interfejsu Private LLM na macOS, przedstawiający użytkownika wpisującego prompt w polu tekstowym aplikacji, gotowego do otrzymania natychmiastowych odpowiedzi offline z lokalnego modelu językowego](/_astro/macos_prompt.DfGFHq6k.webp) ## 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. ![Zrzut ekranu pokazujący integrację Private LLM w systemowym menu usług macOS.](/_astro/macos-service-menu.B1QmQmpp.webp) ## 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. ![iPhone wyświetlający interfejs aplikacji Private LLM z integracją Skrótów Apple, prezentujący płynne doświadczenie użytkownika w personalizacji interakcji AI na iOS](/_astro/independent-devs.nPY4P8E5.png) Z App Store ## Prawdziwe opinie użytkowników iPhone'a i Maca > “This is a private AI app created by developers performing constant updates and not charging a subscription. That is rare nowadays! Bravo, looking forward to the updates as this continues to improve!” 🇺🇸8parental8 · Opinia w App Store Opinia 1 z 5 [Przeczytaj opinie z App Store](/reviews) ## Kwantyzacja OmniQuant i GPTQ: Lepsza jakość, mniej pamięci Private LLM wykorzystuje kwantyzację [OmniQuant](https://arxiv.org/abs/2308.13137) 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. [Private LLM kontra Ollama](/compare/ollama-vs-private-llm) ## Pobierz najlepsze modele LLM open-source iOS ### Modele oparte na Qwen3 4B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Qwen3 4B Instruct 2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507)[Qwen3 4B Instruct 2507 Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated)[Josiefied Qwen3 4B Instruct 2507 (Uncensored)](https://huggingface.co/Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-4B-Instruct-2507-gabliterated-v1)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic (Uncensored)](https://huggingface.co/p-e-w/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic NoSlop (Uncensored)](https://huggingface.co/numen-tech/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic-noslop-GPTQ-Int4) ### Modele oparte na DeepSeek R1 Distill Dla iPhone'ów/iPadów z 8GB+ pamięci RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)[DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)[DeepSeek R1 Distill Llama 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated) ### Modele oparte na DeepSeek R1 Distill Dla iPhone'ów/iPadów z 16GB+ pamięci RAM [DeepSeek R1 Distill Qwen 14B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) ### Modele oparte na Meta Llama 3.2 3B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.2 3B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct)[Llama 3.2 3B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated)[Llama 3.2 3B Instruct Uncensored 🦙](https://huggingface.co/chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored)[Hermes 3 Llama 3.2 3B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B)[FuseChat Llama 3.2 3B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-3B) ### Modele oparte na Meta Llama 3.2 1B Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.2 1B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)[Llama 3.2 1B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated)[FuseChat Llama 3.2 1B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-1B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 1B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-1B) ### Modele oparte na Google Gemma 3 1B Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [Gemma 3 1B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it)[Gemma 3 1B IT Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated)[Amoral Gemma 3 1B v2 (Uncensored)](https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-1B-v2) ### Modele oparte na Google Gemma 2 9B Dla iPhone'ów/iPadów z 16GB+ pamięci RAM [Gemma-2 9B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-9b-it)[Gemma-2 9B IT SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3)[Tiger Gemma 9B v3 🐅 (Uncensored)](https://huggingface.co/TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3)[FuseChat Gemma 2 9B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Gemma-2-9B-Instruct)[Gemma 2 Ifable 9B (Creative Writing)](https://huggingface.co/ifable/gemma-2-Ifable-9B) ### Modele oparte na Google Gemma 2 2B Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [Gemma-2 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-it)[SauerkrautLM Gemma-2 2B IT](https://huggingface.co/VAGOsolutions/SauerkrautLM-gemma-2-2b-it) ### Modele oparte na Meta Llama 3.1 8B Dla iPhone'ów/iPadów z 8GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.1 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)[Meta Llama 3.1 8B Instruct Abliterated 🦙(Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated)[Hermes 3 Llama 3.1 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B)[FuseChat Llama 3.1 8B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct)[Llama 3.1 8B Lexi Uncensored V2 (Therapy/Role-Play)](https://huggingface.co/Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2)[Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B)[Meta Llama 3.1 8B Survive V3 (Survival Specialist)](https://huggingface.co/lolzinventor/Meta-Llama-3.1-8B-SurviveV3)[Llama 3.1 8B UltraMedical 🏥 (Biomedical)](https://huggingface.co/TsinghuaC3I/Llama-3.1-8B-UltraMedical) ### Modele oparte na Meta Llama 3 8B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)[Meta Llama 3 8B Instruct Abliterated v3 (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3)[NeuralDaredevil 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated)[Llama 3 8B Instruct MopeyMule](https://huggingface.co/failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule)[Llama 3 WhiteRabbitNeo 8B v2.0](https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo/Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0)[Hermes 2 Theta Llama 3 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B)[LLaMA3-iterative-DPO-final](https://huggingface.co/RLHFlow/LLaMA3-iterative-DPO-final)[Hathor\_Stable-v0.2-L3-8B](https://huggingface.co/Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B)[Openchat 3.6 8B 20240522](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.6-8b-20240522)[Dolphin 2.9 Llama 3 8B (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b)[Llama 3 Smaug 8B](https://huggingface.co/abacusai/Llama-3-Smaug-8B)[Hermes 2 Pro Llama 3 8B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B)[OpenBioLLM-8B 🧬 (Biomedical)](https://huggingface.co/aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B)[L3 Umbral Mind RP v3.0 8B 🌓](https://huggingface.co/Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B)[Llama 3 Instruct 8B SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3) ### Modele oparte na Qwen 2.5 Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 0.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-0.5B)[Qwen 2.5 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct)[EVA-D Qwen2.5 1.5B v0.0 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-D-Qwen2.5-1.5B-v0.0)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 1.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-1.5B)[Qwen 2.5 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-3b) ### Modele oparte na Qwen 2.5 Dla iPhone'ów/iPadów z 8GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)[FuseChat Qwen 2.5 7B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct)[EVA Qwen2.5 7B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1)[OpenHands LM 7B v0.1 (Coding)](https://huggingface.co/all-hands/openhands-lm-7b-v0.1) ### Modele oparte na Qwen 2.5 Dla iPhone'ów/iPadów z 8GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 Coder 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct) ### Modele oparte na Qwen 2.5 14B Dla iPhone'ów/iPadów z 16GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 Coder 14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct)[EVA Qwen2.5 14B v0.2 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2) ### Modele oparte na Phi-3 Mini 3.8B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Phi-3 Mini 4K Instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct)[Kappa-3 Phi Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/kappa-3-phi-abliterated) ### Modele oparte na Google Gemma Dla iPhone'ów/iPadów z 8GB+ pamięci RAM [Gemma 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2b-it/)[Gemma 1.1 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-1.1-2b-it) ### Modele oparte na Mistral 7B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Mistral 7B Instruct v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3)[Mistral 7B Instruct v0.2](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2)[OpenHermes 2.5 Mistral 7B ☤](https://huggingface.co/teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B)[Hermes 2 Pro Mistral 7B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B)[RakutenAI 7B Chat 🇯🇵](https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-7B-chat)[openchat-3.5-0106 7B 💬](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-0106)[CodeNinja 1.0 OpenChat 7B 🥷](https://huggingface.co/beowolx/CodeNinja-1.0-OpenChat-7B)[Starling LM 7B Beta 🐤](https://huggingface.co/Nexusflow/Starling-LM-7B-beta)[Dolphin 2.8 Mistral 7B v0.2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02)[DictaLM 2.0 Instruct 🇮🇱](https://huggingface.co/dicta-il/dictalm2.0-instruct) ### Modele oparte na Llama 2 7B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Airoboros l2 7b 3.0](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-7b-3.0)[Spicyboros 7b 2.2 🌶️](https://huggingface.co/jondurbin/spicyboros-7b-2.2) ### Modele oparte na Phi-2 3B Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [Phi-2 Orange 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange)[Dolphin 2.6 Phi-2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2)[Phi-2 Super 🤖](https://huggingface.co/abacaj/phi-2-super)[Phi-2 Orange v2 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange-v2) ### Modele oparte na H2O Danube Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [H2O Danube 1.8B Chat](https://huggingface.co/h2oai/h2o-danube-1.8b-chat) ### Modele oparte na StableLM 3B Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [StableLM 2 Zephyr 1.6B 🪁](https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-2-zephyr-1_6b)[Nous-Capybara-3B V1.9](https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Capybara-3B-V1.9)[Rocket 3B 🚀](https://huggingface.co/pansophic/rocket-3B) ### Modele oparte na TinyLlama 1.1B Dla iPhone'ów/iPadów z 4GB+ pamięci RAM [TinyLlama 1.1B Chat 🦙](https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0)[TinyDolphin 2.8 1.1B Chat 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/TinyDolphin-2.8-1.1b) ### Modele oparte na Yi 6B Dla iPhone'ów/iPadów z 6GB+ pamięci RAM [Yi 6B Chat 🇨🇳](https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat) macOS ### Modele oparte na DeepSeek R1 Distill Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)[DeepSeek R1 Distill Llama 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated)[DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)[DeepSeek R1 Distill Qwen 14B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) ### Modele oparte na DeepSeek R1 Distill Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 32GB+ pamięci RAM [Fuse O1 DeepSeek R1 QwQ SkyT1 32B](https://huggingface.co/FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview)[DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated) ### Modele oparte na DeepSeek R1 Distill Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 48GB+ pamięci RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 70B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B)[R1 1776 Distill Llama 70B](https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776-distill-llama-70b) ### Modele oparte na Google Gemma 3 1B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Gemma 3 1B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it)[Gemma 3 1B IT Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated)[Amoral Gemma 3 1B v2 (Uncensored)](https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-1B-v2) ### Modele oparte na Phi-4 14B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [Phi-4](https://huggingface.co/microsoft/phi-4) ### Modele oparte na Meta Llama 3.3 70B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 48GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.3 70B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct)[Llama 3.3 70B Instruct Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated)[EVA LLaMA 3.33 70B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1)[Llama 3.3 70B Euryale v2.3 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/Sao10K/L3.3-70B-Euryale-v2.3) ### Modele oparte na Meta Llama 3.2 3B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.2 3B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-3B)[Llama 3.2 3B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated)[Llama 3.2 3B Instruct Uncensored 🦙](https://huggingface.co/chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored)[Hermes 3 Llama 3.2 3B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B)[FuseChat Llama 3.2 3B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-3B-Instruct) ### Modele oparte na Meta Llama 3.2 1B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.2 1B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 1B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-1B)[Llama 3.2 1B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated)[FuseChat Llama 3.2 1B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-1B-Instruct) ### Modele oparte na Meta Llama 3.1 70B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 64GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.1 70B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct) ### Modele oparte na Meta Llama 3.1 8B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3.1 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)[Meta Llama 3.1 8B Instruct Abliterated 🦙(Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated)[Hermes 3 Llama 3.1 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B)[FuseChat Llama 3.1 8B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct)[Llama 3.1 8B Lexi Uncensored V2 (Therapy/Role-Play)](https://huggingface.co/Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2)[Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B)[Meta Llama 3.1 8B Survive V3 (Survival Specialist)](https://huggingface.co/lolzinventor/Meta-Llama-3.1-8B-SurviveV3)[Llama 3.1 8B UltraMedical 🏥 (Biomedical)](https://huggingface.co/TsinghuaC3I/Llama-3.1-8B-UltraMedical) ### Modele oparte na Qwen 2.5 Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct)[Qwen 2.5 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct)[Qwen 2.5 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct)[Qwen 2.5 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct)[FuseChat Qwen 2.5 7B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct)[EVA-D Qwen2.5 1.5B v0.0 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-D-Qwen2.5-1.5B-v0.0)[EVA Qwen2.5 7B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 0.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-0.5B)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 1.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-1.5B)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-3b) ### Modele oparte na Qwen 2.5 14B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 Coder 14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct)[EVA Qwen2.5 14B v0.2 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2) ### Modele oparte na Qwen3 4B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [Qwen3 4B Instruct 2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507)[Qwen3 4B Instruct 2507 Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated)[Josiefied Qwen3 4B Instruct 2507 (Uncensored)](https://huggingface.co/Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-4B-Instruct-2507-gabliterated-v1)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic (Uncensored)](https://huggingface.co/p-e-w/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic NoSlop (Uncensored)](https://huggingface.co/numen-tech/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic-noslop-GPTQ-Int4) ### Modele oparte na Qwen 2.5 32B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 24GB+ pamięci RAM [Qwen 2.5 32B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 32B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct)[EVA Qwen2.5 32B v0.2 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2)[OpenHands LM 32B v0.1 (Coding)](https://huggingface.co/all-hands/openhands-lm-32b-v0.1) ### Modele oparte na Google Gemma 2 9B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [Gemma-2 9B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-9b-it)[Gemma-2 9B IT SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3)[Tiger Gemma 9B v3 🐅 (Uncensored)](https://huggingface.co/TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3)[FuseChat Gemma 2 9B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Gemma-2-9B-Instruct)[Gemma 2 Ifable 9B (Creative Writing)](https://huggingface.co/ifable/gemma-2-Ifable-9B) ### Modele oparte na Google Gemma 2 2B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Gemma-2 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-it)[SauerkrautLM Gemma-2 2B IT](https://huggingface.co/VAGOsolutions/SauerkrautLM-gemma-2-2b-it) ### Modele oparte na Meta Llama 3 70B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 48GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3 70B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B)[Smaug Llama 3 70B Instruct](https://huggingface.co/abacusai/Smaug-Llama-3-70B-Instruct)[Smaug Llama 3 70B Instruct Abliterated v3 (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/Smaug-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3)[Cat Llama 3 70B Instruct](https://huggingface.co/turboderp/Cat-Llama-3-70B-instruct) ### Modele oparte na Meta Llama 3 8B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Meta Llama 3 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)[Meta Llama 3 8B Instruct Abliterated v3 (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3)[NeuralDaredevil 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated)[Llama 3 8B Instruct MopeyMule](https://huggingface.co/failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule)[Llama 3 WhiteRabbitNeo 8B v2.0](https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo/Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0)[Hermes 2 Theta Llama 3 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B)[LLaMA3-iterative-DPO-final](https://huggingface.co/RLHFlow/LLaMA3-iterative-DPO-final)[Hathor\_Stable-v0.2-L3-8B](https://huggingface.co/Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B)[Openchat 3.6 8B 20240522](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.6-8b-20240522)[Dolphin 2.9 Llama 3 8B (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b)[Llama 3 Smaug 8B](https://huggingface.co/abacusai/Llama-3-Smaug-8B)[Hermes 2 Pro Llama 3 8B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B)[OpenBioLLM-8B 🧬 (Biomedical)](https://huggingface.co/aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B)[L3 Umbral Mind RP v3.0 8B 🌓](https://huggingface.co/Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B)[Llama 3 Instruct 8B SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3) ### Modele oparte na Phi-3 Mini 3.8B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Phi-3 Mini 4K Instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct)[Kappa-3 Phi Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/kappa-3-phi-abliterated) ### Modele oparte na Google Gemma Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Gemma 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2b-it/)[Gemma 1.1 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-1.1-2b-it) ### Modele oparte na Mixtral 8x7B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 32GB+ pamięci RAM [Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1](https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1)[Dolphin 2.6 Mixtral 8x7B 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.6-mixtral-8x7b)[Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO) ### Modele oparte na Llama 33B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 24GB+ pamięci RAM [WizardLM 33B v1.0 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/WizardLM-33B-V1.0-\(Uncensored\)) ### Modele oparte na Llama 2 13B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [Wizard LM 13B](https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-13B-V1.2)[Spicyboros 13B 🌶️](https://huggingface.co/jondurbin/spicyboros-13b-2.2)[Synthia 13B 1.2](https://huggingface.co/migtissera/Synthia-13B-v1.2)[XWin-LM-13B](https://huggingface.co/Xwin-LM/Xwin-LM-13B-V0.1)[Mythomax L2 13B](https://huggingface.co/Gryphe/MythoMax-L2-13b) ### Modele oparte na CodeLlama 13B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [WhiteRabbitNeo-13B-v1](https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo/WhiteRabbitNeo-13B-v1) ### Modele oparte na Llama 2 7B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [airoboros-l2-7b-3.0](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-7b-3.0)[Spicyboros 7b 2.2 🌶️](https://huggingface.co/jondurbin/spicyboros-7b-2.2)[Xwin-LM-7B v0.1](https://huggingface.co/Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1) ### Modele oparte na Solar 10.7B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 16GB+ pamięci RAM [Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B) ### Modele oparte na Phi-2 3B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Phi-2 Orange 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange)[Phi-2 Orange Version 2 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange-v2)[Dolphin 2.6 Phi-2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2) ### Modele oparte na Mistral 7B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Mistral 7B Instruct v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3)[Mistral 7B Instruct v0.2](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2)[Mistral Instruct v0.1](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1)[Mistral-7B-OpenOrca](https://huggingface.co/Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca)[Zephyr 7B Beta 🪁](https://huggingface.co/HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta)[Leo Mistral Hessian AI 7B 🇩🇪](https://huggingface.co/LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b-chat/tree/main)[Jackalope 7B](https://huggingface.co/openaccess-ai-collective/jackalope-7b)[Dolphin 2.1 Mistral (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.1-mistral-7b)[Samantha 1.2 Mistral](https://huggingface.co/cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b)[OpenHermes 2 Mistral ☤](https://huggingface.co/teknium/OpenHermes-2-Mistral-7B)[SynthIA 7B 2.0](https://huggingface.co/migtissera/SynthIA-7B-v2.0)[Airoboros M 7B](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-m-7b-3.1.2)[Mistral Trismegistus 7B](https://huggingface.co/teknium/Mistral-Trismegistus-7B)[Cerbero 7B 🇮🇹](https://huggingface.co/galatolo/cerbero-7b)[openchat-3.5-0106 7B](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-0106)[CodeNinja 1.0 OpenChat 7B 🥷](https://huggingface.co/beowolx/CodeNinja-1.0-OpenChat-7B)[BioMistral 7B 🧬 (Biomedical)](https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B)[Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO)[Merlinite 7B 🧙](https://huggingface.co/ibm/merlinite-7b)[RakutenAI 7B Chat 🇯🇵](https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-7B-chat)[Starling LM 7B Beta 🐤](https://huggingface.co/Nexusflow/Starling-LM-7B-beta)[DictaLM 2.0 Instruct 🇮🇱](https://huggingface.co/dicta-il/dictalm2.0-instruct) ### Modele oparte na StableLM 3B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [StableLM Zephyr 3B 🪁](https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-zephyr-3b) ### Modele oparte na Yi 6B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 8GB+ pamięci RAM [Yi 6B Chat 🇨🇳](https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat) ### Modele oparte na Yi 34B Dla komputerów Mac z Apple Silicon z 24GB+ pamięci RAM [Yi 34B Chat 🇨🇳](https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat) 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. Imię Email W czym możemy Ci pomóc?Ogólne zapytanieProblem techniczny lub zgłoszenie błęduOpinia lub sugestia Wybierz swoją platformęiOSiPadOSmacOS Model urządzenia Wiadomość Wyślij