Локалното LLM е моќна алатка фокусирана на приватноста, дизајнирана да извршува големи јазични модели директно на вашиот уред. Нема облак, нема собирање податоци и нема потреба од претплата - само чисти локални перформанси на вештачката интелигенција.
Клучни карактеристики:
• Мултимодални можности и веб пребарување: Испраќајте слики и аудио директно до вашата вештачка интелигенција со поддршка за мултимодални модели Gemma 4 во LiteRT (.litert) формат. Дополнително, со ваша експлицитна потврда, овие модели можат да пребаруваат на интернет за да добијат информации во реално време.
• Поддршка за GGUF: Увезете ги и стартувајте ги вашите омилени LLM-и прилагодени на инструкции во GGUF формат (како што се Gemma и други).
• Продавница за модели: Пребарувајте и преземајте модели препорачани од развивачите директно во апликацијата - или увезете ги вашите.
• Гласовен внес со Whisper или Gemma 4: Користете препознавање на говор базирано на Whisper или Gemma 4 за да комуницирате со вашите модели без раце, целосно на уредот.
• Украински TTS и Читач на текст: Уживајте во целосно интегриран читач на текст-во-говор, поддржан од StyleTTS2 (од patriotyk), со поддршка за мајчин украински јазик — не е потребен интернет.
• Режим на преведувач со вештачка интелигенција: Користете ги вашите локални модели како професионален преведувач, а воедно чувајте ја вашата содржина целосно приватна.
• 100% Офлајн и приватен: Вашите податоци никогаш не го напуштаат вашиот уред. Целата обработка се врши локално, обезбедувајќи максимална приватност и безбедност.
Зошто да изберете Local LLM?
• Не се потребни API клучеви или интернет конекција по поставувањето на моделот.
• Целосна контрола врз вашите модели и податоци од вештачката интелигенција.
• Совршено за програмери, ентузијасти за приватност и секој што сака да го истражи светот на локалната вештачка интелигенција.
Важна забелешка:
Апликацијата не вклучува претходно инсталирани датотеки со модели. Користете ја вградената продавница за модели за да преземете препорачани модели или да увезете свои GGUF датотеки прилагодени со инструкции.
Ажуриранa на
24 апр. 2026 г.