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工具介绍:

开源ChatGPT替代，100%离线，隐私优先；Win/Mac/Linux可用，提供OpenAI等效本地API与自建服务。
收录时间:

2025-10-21
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工具信息

什么是 Jan AI

Jan AI 是一款开源的本地对话与文本生成工具，被视为可离线运行的 ChatGPT 替代方案。它将模型推理与数据处理全部放在你的计算机上完成，优先保障隐私与数据可控性，同时提供高度可定制的使用体验。Jan AI 支持 Windows、Mac 与 Linux 桌面平台，移动端版本计划推出，便于在不同设备上保持一致的工作流。工具面向开源生态，兼容多种开源大语言模型，用户可按需选择或导入模型，用于日常问答、写作润色、代码草拟、摘要与翻译等通用场景。对开发者与团队而言，Jan AI 提供与 OpenAI 等价的本地接口与服务端，使现有应用仅需更改接口地址即可切换到本地推理，降低云端依赖与带宽成本。通过简洁的界面，你可以创建多轮对话，设置系统角色、温度、最大输出长度等参数，并在完全离线的环境中稳定使用，满足个人创作、研发测试与内网部署的多样化需求。

Jan AI主要功能

本地离线对话与生成：在个人电脑上完成推理与处理，不上传数据，强化隐私与安全。
开源模型支持：兼容主流开源大语言模型，支持按需选择、导入与切换，适配不同性能与质量需求。
与 OpenAI 兼容的本地接口：提供等价接口与服务端，便于将既有应用无缝迁移至本地推理环境。
本地服务器与接口调用：可在局域网内提供服务，支持自托管，方便团队共享与集成。
可定制生成参数：支持设置系统提示、温度、最大生成长度等，平衡创造性与稳定性。
跨平台支持：提供 Windows、Mac、Linux 桌面端，移动端版本即将推出。
会话与资源管理：管理多轮对话与模型资源，便于不同项目的组织与复用。
离线可用的开发环境：在受限网络或内网场景中运行，减少合规风险与外部依赖。

Jan AI适用人群

Jan AI 适合重视隐私与数据主权的个人用户、需在离线或内网环境中部署生成式模型的企业与机构、希望以本地推理替代云端调用的开发者与初创团队、需要跨平台一致体验的多设备用户，以及教育与科研场景中对稳定、可控、本地化环境有明确要求的群体。

Jan AI使用步骤

在官方网站下载对应系统的安装包（Windows、Mac、Linux）。
完成安装并首次启动，阅读指引与本地使用须知。
选择或导入开源模型：可从内置入口获取模型，或手动添加已有模型文件/路径。
创建新对话，设置系统提示、温度、最大输出长度等参数。
开始离线对话与文本生成；根据需求切换不同模型以平衡速度与质量。
如需集成到现有应用，启用本地服务端，复制与 OpenAI 兼容的接口地址（及本地访问令牌，如需）。
在你的应用或脚本中将原云端接口地址替换为本地地址，进行连通性测试与效果验证。
按需更新模型、备份会话与调整参数，以优化体验与资源占用。

Jan AI行业案例

在企业内网环境中，Jan AI 可作为本地生成式工具，用于撰写通知、总结会议要点与草拟方案，避免敏感信息外流。研发团队可在隔离网络中进行代码片段草拟与注释初稿生成，缩短迭代周期。教育与培训机构可在无互联网的课堂或实验室中提供写作与翻译辅助，保证教学数据留存在校内。个人与小型工作室则可在旅行、驻场或网络不稳定时保持离线创作，并通过兼容接口将原先依赖云端的原型应用迁移到本地推理环境。

Jan AI收费模式

Jan AI 为开源项目，核心功能可免费使用。由于在本地运行，通常不产生云端调用费用；但使用的第三方开源模型需遵循各自的许可证与使用条款。根据你的硬件条件与模型选择，可能产生下载带宽、存储与本地算力投入等成本。团队可自托管部署，无额外授权费用。

Jan AI优点和缺点

优点：

完全本地与离线运行，强化隐私保护与数据可控性。
开源且可定制，便于集成到现有工具链与工作流。
提供与 OpenAI 兼容的本地接口，迁移成本低。
跨平台支持，适用于 Windows、Mac、Linux 多种环境。
减少云端依赖与调用成本，适合受限网络或合规要求严格的场景。

缺点：

效果与性能依赖所选开源模型与本地硬件资源。
首次配置与模型管理对新手有一定门槛。
移动端版本尚未发布，移动场景能力待完善。
与云端生态相比，部分外部扩展能力与即时更新可能受限。

Jan AI热门问题

问题 1: Jan AI 是否可以完全离线使用？

可以。Jan AI 将推理在本地完成，支持在无网络或内网环境中运行，数据不需上传至云端。
问题 2: 如何将现有应用切换到本地接口？

在 Jan AI 中启用本地服务端，获取与 OpenAI 兼容的接口地址，在你的应用中将原有云端地址替换为本地地址，并完成连通性测试即可。
问题 3: 支持哪些操作系统？

提供 Windows、Mac、Linux 桌面版本，移动端版本计划推出。
问题 4: 需要多强的硬件？

取决于所选开源模型的大小与精度。更大的模型通常带来更高的生成质量，但也需要更多内存与算力。
问题 5: 能否在团队内网中共享使用？

可以。通过启用本地服务端并在局域网内开放接口，团队成员可在内网环境中调用，便于自托管与合规部署。
问题 6: 是否需要付费或订阅？

核心功能开源免费。需遵守所使用开源模型的许可证与条款，硬件投入与存储带宽等成本由使用方自理。
问题 7: 与云端服务相比的主要差异是什么？

Jan AI 强调本地化、隐私与可控性，减少网络依赖与外部成本；但即时报新与部分生态扩展可能不及云端灵活。

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