jan

下载即用，离线跑大模型，数据全在自己电脑上

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。

开源 free 对话助手

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GitHub 星标 ★ 44601

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类对话助手

开发团队janhq

所属国家

官网地址https://jan.ai

GitHubhttps://github.com/janhq/jan

定价模式free

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

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★ 44601

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-08-17 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

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

项目介绍

jan 是对话助手领域的开源项目，由 janhq 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（44,601）位列前 1%，在对话助手分类的 907 个项目里位列前 1%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 43,986 增加到 44,601，净增 615。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。完全免费的开源桌面应用，支持本地离线运行，无付费版本。从国内网络环境看，当前已无法正常访问。

它主要面向的使用场景是：隐私敏感场景：企业或个人的敏感数据对话，避免上传云端。同类可对比的替代方案包括 Ollama、LM Studio、GPT4All。

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