jan

下载即用，离线跑大模型，数据全在自己电脑上

开源 🏷️完全免费 🚫 站点已失效 对话助手 🍴 复刻 3166 🐛 待处理 568 👀 关注 228
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 45624
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全免费的开源桌面应用，支持本地离线运行，无付费版本。

项目预览

jan 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队janhq
官网地址https://jan.ai
GitHubhttps://github.com/janhq/jan
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全免费的开源桌面应用，支持本地离线运行，无付费版本。
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Rust
技术栈/模型chatgpt,gpt,llamacpp,llm,localai,open-source,self-hosted,tauri
GitHub 星标★ 45624
上线时间2023-08-17 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积1.51 GB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Jan 是一款开源的 ChatGPT 替代品，致力于让 AI 完全离线运行在个人电脑上。它基于 Tauri 构建，界面轻量，支持 Windows、macOS 和 Linux。Jan 的核心价值在于数据隐私和本地化部署：模型权重和聊天记录都保存在本地，不经过云端。它内置了模型管理功能，用户可以通过 Jan Hub 下载或导入多种开源大模型（如 Llama、Mistral 等），并利用 llama.cpp 等推理引擎实现本地加速。Jan 还提供 API 服务器，方便开发者集成到自己的应用中。对于追求数据安全、希望摆脱网络依赖或深度定制 AI 体验的用户，Jan 提供了一个强大且易用的桌面级解决方案。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 45624

技术标签

使用教程

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Windows、macOS 或 Linux 桌面系统（README 提供三平台安装包）
  • 从源码运行需已安装 git 与 make（README 使用 make dev）
  • 磁盘与内存需能容纳本地模型权重（README 未给出具体数值）

安装与启动步骤

  1. 1下载对应安装包

    打开 jan.ai 或 GitHub Releases，按系统选择 jan.exe / jan.dmg / jan.deb / jan.AppImage。

  2. 2安装并启动应用

    Windows 直接运行 jan.exe；macOS 打开 jan.dmg 拖入应用；Linux 安装 deb 或运行 AppImage。

  3. 3从源码运行（可选）

    克隆仓库并进入目录，README 提供 make dev 一键完成依赖安装、核心组件构建与应用启动。

    git clone https://github.com/janhq/jan
cd jan
make dev

  4. 4使用其他 make 目标

    需要生产构建时用 make build，跑测试与 lint 用 make test，清理环境用 make clean。

    make build

如何确认成功

桌面应用窗口正常打开并可进入聊天界面；源码方式下终端无报错且应用被 make dev 自动拉起。

常见问题

Q：该下载哪个平台版本？

A：README 给出：Windows 用 win-x64 的 jan.exe，macOS 用 mac-universal 的 jan.dmg，Linux 可选 jan.deb 或 jan.AppImage，Arm64 见 issue #4543。

Q：不想配开发环境可以吗？

A：可以。README 说明最简单的方式就是直接下载对应系统的安装包，也可从 Microsoft Store 或 Flathub 获取。

Q：make dev 具体做了什么？

A：README 说明它会自动安装依赖、构建核心组件并启动应用，一条命令完成全部开发环境准备。

Q：有 Docker 或云端部署方式吗？

A：README 的安装章节只给出桌面安装包与 make 目标，未提供 Docker 或云部署命令。

注意事项

  • README 未提供 Docker、pip、npm 等安装命令，请勿自行套用其他项目的部署方式。
  • Linux Arm64 需参考 README 中链接的 GitHub issue 说明，官方未给出一键安装包。
  • README 未列出 Node、Rust 等运行时版本要求，从源码构建如报错需自行排查工具链。

核心亮点

  • 完全离线运行，聊天记录和模型权重均本地存储，隐私零泄露
  • 基于 Tauri 构建，安装包小、内存占用低，启动速度快
  • 内置模型市场，一键下载 Llama、Mistral 等主流开源模型，无需手动配置

不足之处

  • 模型推理速度受限于个人电脑硬件，大模型在普通设备上运行卡顿
  • 生态相对较新，插件和扩展数量不如成熟商业产品丰富

适用场景

  • 隐私敏感场景：企业或个人的敏感数据对话，避免上传云端
  • 离线环境：无网络或弱网条件下使用 AI 助手
  • 开发者本地测试：通过本地 API 快速验证模型效果

替代项目

Ollama、LM Studio、GPT4All

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