Jan

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工具介紹:

開源ChatGPT替代，完全離線、隱私優先；Windows/Mac/Linux可用，提供OpenAI等效本地API與自架服務。
收錄時間:

2025-10-21
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工具資訊

什麼是 Jan AI

Jan AI 是一款開源的 ChatGPT 替代方案，主打在個人電腦上 100% 離線運行，將對話生成、文字撰寫、程式輔助與文件摘要等能力帶到本機環境，優先保障隱私與資料主權。它可在 Windows、macOS 與 Linux 上使用（行動版即將推出），透過整合開源大語言模型提供高可用的對話體驗，並支援自訂推理參數與工作流程，讓使用者在效能與品質間靈活取捨。對開發者而言，Jan AI 內建 OpenAI 等價 API 伺服器，既有串接 OpenAI 的應用幾乎可零改動切換至本地端點；同時亦可作為本地伺服器與 API 在內網部署，便於團隊共享與控管。憑藉開源與可客製特性，Jan AI 能在強化資安合規的同時，提供可擴充的離線 AI 體驗。

Jan AI 主要功能

離線推理與隱私保護：所有對話與推論在本機完成，避免資料上傳雲端，符合內網與高敏感情境。
OpenAI 相容 API：提供等價 API 伺服器與端點，讓既有使用 OpenAI 的應用快速改接本地服務。
跨平台支援：原生支援 Windows、macOS、Linux，便於跨裝置一致部署與維護。
模型管理與切換：可選擇與管理多種開源大語言模型，依硬體資源與任務需求自由切換。
對話與提示模板：內建對話管理、歷程保存與可重用的提示模板，提升產出穩定性與效率。
推理參數可調：調整溫度、最大輸出長度等參數，平衡創意度、保守度與計算成本。
本地伺服器部署：支援作為本地或內網 API 服務，利於團隊共享、權限控管與資安審計。
高度可自訂：開源架構便於擴充功能、整合既有工具鏈與企業內部系統。

Jan AI 適用人群

Jan AI 適合重視資料隱私與合規的企業與機關、需要在離線或受限網路環境運行 AI 的團隊、希望以本地端替代雲端服務的研發部門、欲以較可控成本持續運行 AI 工作流的中小企業、以及想要在開源生態中快速試驗與整合的開發者與資料科學家。

Jan AI 使用步驟

下載並安裝對應系統的 Jan AI 桌面應用（Windows/macOS/Linux）。
首次啟動時選擇或下載開源模型，設定模型檔存放位置與硬體偏好。
在主介面選定模型，依需求調整溫度、輸出長度等推理參數。
建立新對話或套用提示模板，開始進行文字生成、摘要、翻譯或程式輔助。
啟用 OpenAI 相容 API 伺服器，記錄本地 base URL 與金鑰以供外部應用串接。
在既有程式或工具中，將 API 基底位址改為 Jan 的本地端點，並測試請求與回應。
需要多用戶時，將 Jan 部署為內網服務，設定網段、權限與存取政策。
定期更新應用與模型版本，視需求增減模型或調整推理參數以優化效能。

Jan AI 行業案例

在金融與保險場景，企業可將 Jan AI 部署於內網，利用本地模型對合規文件與報告進行摘要與查詢，避免敏感資料外流；製造與能源產業可用於產線 SOP 查詢與故障排除輔助，在離線工廠環境仍可運作；軟體研發團隊可於受控環境中進行程式碼解讀與單元測試產出；醫療與法務單位可用本地推理產生草擬文本或匿名化摘要，兼顧效率與隱私；教育機構則可在校園內網提供學術寫作與語言學習輔助，降低對外部雲端依賴。

Jan AI 收費模式

Jan AI 為開源專案，核心功能可於本地免費下載與使用，亦可自行架設 OpenAI 相容 API 伺服器而無授權費用。若選擇下載大型模型、使用高規格硬體或在伺服器端長時運行，則可能產生儲存、頻寬與硬體（CPU/GPU/記憶體）等成本。若需商業級支援與進階整合，建議參考官方與社群提供的相關資源與方案。

Jan AI 優點和缺點

優點：

100% 本機離線運行，強化隱私與合規。
開源與可自訂，易於擴充與內部整合。
OpenAI 相容 API，遷移成本低。
跨平台支援，部署彈性高。
可控成本，離線可用，降低對雲端的依賴。

缺點：

對本地硬體資源有要求，大型模型可能需要高記憶體或 GPU。
模型品質與能力受所選開源模型影響，與最新雲端模型可能存在差距。
首次下載模型體積較大，需要時間與儲存空間。
需自行維護更新與權限配置，管理門檻較高。
行動端版本尚未正式推出，行動場景可用性受限。

Jan AI 熱門問題

問題 1: Jan AI 能否在完全離線狀態下使用？

可以。Jan AI 的推理與對話處理在本機完成，不需要連線至外部雲端；僅在下載或更新模型時需要網路。
問題 2: 如何把既有的 OpenAI 應用改接 Jan？

啟用 Jan 的 OpenAI 相容 API 伺服器後，將應用程式中的 base URL 改為本地端點，設定金鑰與模型名稱，即可發送相同結構的請求完成切換。
問題 3: 需要什麼硬體規格？

可在一般桌機/筆電上運行輕量模型；較大型模型需更多記憶體與可能的 GPU 加速。模型檔大小通常自數 GB 起，請預留儲存空間並視需求選擇合適模型。
問題 4: 我的資料會上傳到雲端嗎？

預設不會。對話與模型推理在本機執行，資料保留在你的裝置上；你亦可依需求匯出、備份或清除。
問題 5: 是否支援多語言與中文任務？

支援度取決於所選開源模型。多數主流開源模型對中文與英文已有良好能力，建議試用多個模型以平衡品質與資源消耗。
問題 6: 可以在團隊內網共享使用嗎？

可以。可將 Jan 設為本地伺服器或在內網部署 API，並透過權限與網段控管，讓團隊在封閉環境中共享模型能力。

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