डेस्कटॉप के लिए Jan विकल्प

Jan वह ओपन-सोर्स ऐप है जिसने अंततः स्थानीय LLM को ChatGPT जैसा महसूस कराया: एक स्वच्छ चैट विंडो, प्रथम-पक्ष मॉडल कैटलॉग और localhost पर OpenAI-संगत सर्वर जो अन्य उपकरण से बात कर सकता है। लेकिन इसकी वास्तविक सीमाएं भी हैं। कैटलॉग Hugging Face से आला क्वांटाइजेशन में पिछड़ता है, MCP समर्थन इसके चारों ओर LM Studio इकोसिस्टम से कम उम्र का है, और Windows पर गैर-CUDA हार्डवेयर पर GPU त्वरण को अभी भी मैनुअल काम की जरूरत है। यदि आप इनमें से किसी का सामना कर रहे हैं, तो यह अगला प्रयास करने के लिए सूची है।

हमने नीचे दिए गए सात Jan विकल्पों को एक ही तीन रिग पर चलाया: एक M4 Mac mini, RTX 4070 के साथ एक Ryzen डेस्कटॉप और Iris Xe एकीकृत ग्राफिक्स के साथ एक Intel लैपटॉप। प्रत्येक विकल्प Jan के “अपने मशीन पर मॉडल चलाएँ” आधार को बनाए रखता है और कुछ जोड़ता है जो Jan अभी तक नहीं करता।

लोग Jan क्यों छोड़ते हैं

यदि इनमें से कुछ आपको परेशान करता है, तो नीचे दिए गए सात Jan विकल्प इसे कवर करते हैं।

तुलना तालिका

ऐप सर्वश्रेष्ठ मुफ़्त योजना प्रारंभिक मूल्य विशेष सुविधा
LM Studio किसी भी OS पर GUI-प्रथम उपयोगकर्ता व्यक्तिगत उपयोग के लिए मुफ़्त टीम सीट मूल्य अनुरोध पर Apple Silicon पर MLX backend, llama.cpp की तुलना में 30-50% तेज़
Ollama टर्मिनल उपयोगकर्ता और API एम्बेडर पूरी तरह मुफ़्त, MIT-लाइसेंस मुफ़्त ठोस CLI और REST API, न्यूनतम परेशानी
Msty गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता जो RAG चाहते हैं मुफ़्त स्तर Msty Studio लगभग $10/माह साइड-बाय-साइड प्रॉम्प्ट, ज्ञान स्टैक, छाया व्यक्तित्व
GPT4All मामूली हार्डवेयर पर शुरुआती मुफ़्त, MIT मुफ़्त 8 GB RAM मशीन और Snapdragon X पर आरामदायक चलता है
AnythingLLM टीम-स्केल दस्तावेज़ कार्यस्थान मुफ़्त डेस्कटॉप ऐप क्लाउड लगभग $50/माह से Multi-workspace RAG, एजेंट, अनुमति
LocalAI OpenAI, Anthropic, ElevenLabs drop-in पूरी तरह मुफ़्त, MIT मुफ़्त (self-host) वितरित क्लस्टर मोड, VRAM-जागरूक रूटिंग
Text Generation WebUI Power उपयोगकर्ता जो टिंकर करते हैं पूरी तरह मुफ़्त, AGPL मुफ़्त QLoRA सूक्ष्म-ट्यूनिंग, विस्तार प्रणाली, multi-backend

विकल्प

LM Studio — Jan का सर्वश्रेष्ठ समग्र विकल्प

LM Studio वह जगह है जहाँ अधिकांश Jan उपयोगकर्ता जाते हैं जब वे बड़े मॉडल कैटलॉग और Apple Silicon पर तेज़ रनटाइम चाहते हैं। Hugging Face मॉडल ब्राउज़र ऐप के अंदर है, चैट अटैचमेंट का समर्थन करता है, और localhost:1234 पर OpenAI-संगत सर्वर एक-क्लिक टॉगल है। Apple Silicon पर MLX backend Llama, Qwen और Gemma को Jan के उपयोग करने वाले llama.cpp के Metal बिल्ड की तुलना में लगभग 30 से 50 प्रतिशत तेज़ चलाता है, तुलनीय या कम मेमोरी पर।

यह कहाँ कम पड़ता है: क्लाइंट स्वयं क्लोज़्ड-सोर्स है। वाणिज्यिक परिनियोजन के लिए विक्रय द्वारा संभाले गए टीम लाइसेंस की आवश्यकता होती है।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: कोई भी उपकरण जो Jan localhost:1337 से बात करता था उसे localhost:1234 पर इंगित करें और मॉडल आईडी की अदला-बदली करें। Jan के माध्यम से डाउनलोड की गई GGUF एक अलग फ़ोल्डर में रहती है, इसलिए symlink के बजाय LM Studio के ब्राउज़र के माध्यम से पुनः डाउनलोड करें। कुछ मॉडल वाले कार्यस्थान के लिए एक शाम बजट।

डाउनलोड: lmstudio.ai

तल की पंक्ति: एकल डेवलपर के लिए सही विकल्प जो व्यापक मॉडल शेल्फ और तेज़ रनटाइम चाहता है, और क्लोज़्ड क्लाइंट के साथ रह सकता है।

Ollama — सर्वश्रेष्ठ टर्मिनल-प्रथम विकल्प

Ollama Jan का विपरीत है: कोई चैट GUI नहीं, एक ठोस CLI, और इसके ऊपर निर्मित क्लाइंट का एक इकोसिस्टम। ollama pull qwen2.5-coder सेकंड में एक मॉडल चलाता है, और localhost:11434 पर REST API अन्य उपकरणों द्वारा लक्षित मानक के सबसे करीब है। यदि आप पहले से Continue.dev, Open WebUI, या अपनी स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहे हैं, तो Ollama बिना एडाप्टर के प्लग करता है।

यह कहाँ कम पड़ता है: Ollama रजिस्ट्री हाल ही में क्वांटाइज किए गए मॉडल के लिए Hugging Face को पीछे छोड़ता है, और कोई प्रथम-पक्ष चैट UI नहीं है। Keep-alive डिफ़ॉल्ट पाँच मिनट की निष्क्रिय समय के बाद मॉडल को पुनः लोड करता है, जो साझा GPU के लिए ठीक है और एकल-उपयोगकर्ता डेस्कटॉप पर धीमा है।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: अपने प्रॉम्प्ट निर्यात करें, समान आधार मॉडलों को ollama pull करें, और कोई भी चैट क्लाइंट जो आपको पसंद हो उसे Ollama endpoint की ओर इंगित करें। Open WebUI निकटतम दृश्य प्रतिस्थापन है।

डाउनलोड: ollama.com · github.com/ollama/ollama

तल की पंक्ति: यदि टर्मिनल होम बेस है और आप सबसे व्यापक उपकरण इकोसिस्टम चाहते हैं तो इसे चुनें।

Msty — साइड-बाय-साइड तुलना और RAG के लिए सर्वश्रेष्ठ

Msty वह ऐप है जो “कौन सा मॉडल इसमें बेहतर है?” का उत्तर देता है बिना दो टैब खोले। विभाजित-दृश्य प्रॉम्प्ट एक ही इनपुट को दो या अधिक स्थानीय मॉडल के विरुद्ध एक साथ चलाते हैं। ज्ञान स्टैक दस्तावेज़ों के एक फ़ोल्डर को प्रथम श्रेणी की RAG स्रोत में बदलते हैं। छाया व्यक्तित्व पुनः उपयोग के लिए प्रॉम्प्ट-प्लस-मॉडल बंडल सहेजते हैं।

यह कहाँ कम पड़ता है: उन्नत वर्कफ़्लो Msty Studio में हैं, एक सशुल्क ऐड-ऑन। आधार ऐप उदार है लेकिन अच्छे हिस्से गेटेड हैं।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: Msty Ollama और LM Studio कैटलॉग को सीधे आयात करता है और डिस्क पर GGUF को पुनः उपयोग कर सकता है। अपने Jan चैट इतिहास को पाठ के रूप में निर्यात करें; अभी तक कोई सीधा चैट आयात नहीं है।

डाउनलोड: msty.app

तल की पंक्ति: सर्वश्रेष्ठ विकल्प जब आप वास्तव में LLM पर अनुसंधान के लिए निर्भर करते हैं और एक तुलना दृश्य चाहते हैं।

GPT4All — मामूली हार्डवेयर पर सर्वश्रेष्ठ

GPT4All उन मशीनों को लक्षित करता है जिनके साथ Jan संघर्ष करता है: 8 GB RAM लैपटॉप, Snapdragon X copilot बॉक्स, पुराने Windows डेस्कटॉप। स्थापना छोटी है, मॉडल इन लक्ष्यों के लिए पूर्व-क्वांटाइज़्ड हैं, और LocalDocs सुविधा बड़े स्टैक को लाए बिना मूल RAG को कवर करती है।

यह कहाँ कम पड़ता है: मॉडल कैटलॉग LM Studio से छोटा है और UI Jan के बगल में पुरानी लगती है।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: GPT4All के पास अपना मॉडल स्टोर है और मॉडल को सीधे डाउनलोड करता है। आपकी Jan-डाउनलोड की गई GGUF काम करती है यदि आप उन्हें GPT4All के मॉडल फ़ोल्डर में ड्रॉप करते हैं और स्थानीय सूची से चुनते हैं।

डाउनलोड: nomic.ai/gpt4all · github.com/nomic-ai/gpt4all

तल की पंक्ति: सस्ते लैपटॉप, पतले क्लाइंट और Windows ARM पर सही विकल्प।

AnythingLLM — सर्वश्रेष्ठ टीम RAG कार्यस्थान

AnythingLLM वह है जो आप तैनात करते हैं जब एक दस्तावेज़ कार्यस्थान टीम वर्कफ़्लो में बदल जाता है। Multi-workspace RAG, एजेंट प्रवाह और एक्सेस नियंत्रण उसी स्थानीय-मॉडल कथा के शीर्ष पर बैठते हैं जहाँ Jan शुरू होता है। डेस्कटॉप ऐप मुफ़्त और आत्मनिर्भर है; क्लाउड संस्करण बहु-खिलाड़ी पक्ष को संभालता है।

यह कहाँ कम पड़ता है: कुछ PDF वाले एक व्यक्ति के लिए अतिरिक्त। यदि आप पहले एक embedding स्टोर को नहीं छूते हैं तो सीखने का वक्र वास्तविक है।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: AnythingLLM को अपने Ollama या LM Studio endpoint की ओर इंगित करें, दस्तावेज़ अपलोड करें, इस तथ्य को अनदेखा करें कि Jan तकनीकी रूप से RAG कर सकता है।

डाउनलोड: anythingllm.com · github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

तल की पंक्ति: सर्वश्रेष्ठ विकल्प जब LLM वास्तविक दस्तावेज़ और एक से अधिक उपयोगकर्ता के साथ वर्कफ़्लो का हिस्सा हो।

LocalAI — OpenAI-आकार का API प्रतिस्थापन सर्वश्रेष्ठ

LocalAI OpenAI API, Anthropic API और ElevenLabs को बोलता है, सभी आपकी मशीन पर चल रहे मॉडल की ओर इंगित करते हैं। यह बॉक्स में क्लस्टर करता है, इसलिए एक बीफ़ी वर्कस्टेशन और लैपटॉप एक endpoint के माध्यम से GPU क्षमता साझा कर सकते हैं।

यह कहाँ कम पड़ता है: कोई प्रथम-पक्ष चैट GUI नहीं। सेटअप डेस्कटॉप ऐप चलाने के बजाय सेवा चलाने के करीब है।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: कुछ भी जो Jan पर localhost:1337/v1 से बात करता था पोर्ट LocalAI पर स्वैप करता है और बस काम करता है, क्योंकि LocalAI का OpenAI-compat सख्त है।

डाउनलोड: localai.io · github.com/mudler/LocalAI

तल की पंक्ति: सही परत जब LLM चैट विंडो नहीं बल्कि अन्य सॉफ़्टवेयर के लिए backend है।

Text Generation WebUI — Power उपयोगकर्ता टिंकरिंग बॉक्स के लिए सर्वश्रेष्ठ

Text Generation WebUI (oobabooga) वह जगह है जहाँ आप जाते हैं जब आप QLoRA सूक्ष्म-ट्यूनिंग, चार अलग-अलग inference backend और एक विस्तार प्रणाली चाहते हैं जो आपको लगभग कुछ भी बोल्ट करने देती है। यह एक उत्पाद नहीं, एक कार्यशाला है।

यह कहाँ कम पड़ता है: सभी जगह खुरदरी किनारे और एक UI जो Jan या LM Studio की तुलना में तेज़ी से उम्र बढ़ जाती है। आपकी टीम को देने के लिए ऐप नहीं।

मूल्य निर्धारण:

Jan से माइग्रेट करना: अपनी GGUF को models/ फ़ोल्डर में कॉपी करें, लॉन्च करें, एक backend चुनें। प्रॉम्प्ट इतिहास Jan में रहता है।

डाउनलोड: github.com/oobabooga/text-generation-webui

तल की पंक्ति: उस व्यक्ति के लिए सर्वश्रेष्ठ विकल्प जो सूक्ष्म-ट्यूनिंग करना चाहता है, केवल चैट नहीं।

कैसे चुनें

FAQ

क्या Jan ओपन सोर्स है? हाँ। Jan Apache 2.0 लाइसेंस है, डेस्कटॉप क्लाइंट सहित, और रोडमैप GitHub पर सार्वजनिक है।

क्या मैं एक ही मशीन पर Jan और Ollama का उपयोग कर सकता हूँ? हाँ। वे विभिन्न पोर्ट (Jan 1337 पर, Ollama 11434 पर) को बाँधते हैं और यदि आप मॉडल फ़ोल्डर को symlink करते हैं तो GGUF साझा कर सकते हैं।

Mac पर Jan का कौन सा विकल्प सबसे तेज़ है? Apple Silicon पर MLX backend के साथ LM Studio हमने Llama, Qwen और Gemma पर समान क्वांटाइजेशन पर मापा है। Jan और Ollama Metal पर पास के पीछे हैं।

कौन सा VS Code या JetBrains में प्लग करना सबसे आसान है? Ollama, क्योंकि अधिकांश संपादक प्लगइन डिफ़ॉल्ट रूप से अपने API को लक्षित करते हैं। LM Studio इसकी OpenAI-संगत endpoint के माध्यम से एक करीब दूसरा है।

क्या ये Linux पर चलते हैं? LM Studio, Ollama, GPT4All, AnythingLLM, LocalAI और Text Generation WebUI सभी प्रथम श्रेणी की Linux builds भेजते हैं। Msty में भी Linux है, हालांकि पुरानी रिलीज Windows और macOS पर पीछे रहीं।