Softonic ने इस हफ्ते एक आर्टिकल पब्लिश किया कि कैसे Arm, Intel और AMD अपने अगले CPUs को विशेष रूप से ऑन-डिवाइस AI असिस्टेंट्स के लिए तैयार कर रहे हैं। यह मार्केटिंग नहीं है। हर 2026 लैपटॉप जो NPU के साथ शिप होता है, स्थानीय रूप से छोटे मॉडल चलाने के लिए बनाया गया है, ताकि फोन के आकार का भाषा मॉडल सवालों का जवाब दे सके, फाइलों को सारांशित कर सके और क्लाउड API की ओर राउंड ट्रिप के बिना एक असिस्टेंट चला सके। जब अधिकांश लोग अभी भी ChatGPT.com में टाइप कर रहे थे तब बाजार बदल गया। हमने आठ सर्वश्रेष्ठ ऑन-डिवाइस AI ऐप्स का परीक्षण किया जो आपको अपने हार्डवेयर पर मॉडल चलाने देते हैं, चाहे CPU पर हो, किसी मौजूदा GPU पर हो, या किसी नए NPU पर हो।
हर पसंद यहाँ Windows, macOS या Linux पर चलती है। छह ओपन-सोर्स हैं। दो परिष्कृत वाणिज्यिक फ्रंट-एंड हैं जिनमें उदार फ्री टियर हैं। हम उन्हें फ्लैग करते हैं जो नवीनतम क्वांटाइज्ड मॉडल को सफाई से संभालते हैं और कौन से पहले से ही NPU पाथ शिप करते हैं।
एक स्थानीय AI रनटाइम में क्या देखें
- मॉडल फॉर्मेट सपोर्ट। GGUF llama.cpp के लिए वर्तमान भाषा मानक है। कुछ ऐप्स ONNX को NPU के लिए और MLX को Apple Silicon के लिए भी हैंडल करते हैं।
- NPU या एक्सेलरेटर जागरूकता। CPU पर 7B मॉडल चलाना धीमा है। इसे Intel या AMD NPU पर चलाना इंटरेक्टिव चैट के लिए काफी तेज है। केवल कुछ रनटाइम आज NPU तक रूट करते हैं।
- एक मॉडल कैटलॉग जो अद्यतन रहे। नए मॉडल साप्ताहिक रूप से ड्रॉप होते हैं। ऐप्स जिन्हें मैनुअल डाउनलोड-और-ड्रैग फ्लो की जरूरत होती है, धीमे करते हैं।
- एक सर्विंग API। आपको अपने एडिटर, नोट्स ऐप या स्क्रिप्ट के पीछे मॉडल चाहिए। रनटाइम जो स्थानीय पोर्ट पर OpenAI-संगत API को एक्सपोज करते हैं पोर्टेबल हैं।
- गोपनीयता डिफ़ॉल्ट। ऑन-डिवाइस यहाँ होने का पूरा कारण है। कोई भी ऐप जो डिफ़ॉल्ट रूप से प्रॉम्प्ट होम भेजता है, बात को मिस कर गया है।
त्वरित तुलना
| ऐप | सर्वश्रेष्ठ के लिए | लाइसेंस | NPU-जागरूक | OpenAI-संगत API |
|---|---|---|---|---|
| Ollama | डिफ़ॉल्ट स्थानीय रनटाइम | Free, MIT | आंशिक | हाँ |
| LM Studio | गैर-CLI उपयोगकर्ताओं के लिए GUI-first | Free, proprietary | हाँ | हाँ |
| Jan | ओपन-सोर्स LM Studio समकक्ष | Free, AGPL | बढ़ता हुआ | हाँ |
| GPT4All | सरलतम डेस्कटॉप चैट | Free, MIT | CPU-अनुकूलित | हाँ |
| LocalAI | स्व-होस्ट किया हुआ OpenAI ड्रॉप-इन | Free, MIT | आंशिक | हाँ |
| Msty | परिष्कृत वाणिज्यिक फ्रंट-एंड | Free tier | हाँ | हाँ |
| Open WebUI | किसी भी स्थानीय backend के लिए फ्रंट-एंड | Free, BSD | Backend-dependent | हाँ |
| AnythingLLM | स्थानीय RAG + एक क्लाइंट में चैट | Free, MIT | Backend-dependent | हाँ |
डेस्कटॉप के लिए 8 सर्वश्रेष्ठ ऑन-डिवाइस AI ऐप्स
1. Ollama, डिफ़ॉल्ट स्थानीय रनटाइम
Ollama वह रनटाइम है जिस पर इस सूची का लगभग हर दूसरा टूल इंगित कर सकता है। एक बार इंस्टॉल करें, एक कमांड के साथ एक मॉडल खींचें, और आपके पास localhost:11434 पर OpenAI-संगत API के साथ एक चैट मॉडल है। मॉडल लाइब्रेरी व्यापक है और मेजर रिलीज के दिनों के भीतर वर्तमान रहती है। CLI न्यूनतम है, और डेस्कटॉप ऐप ने 2025 में चैट UI जोड़ा जो क्लिक करना पसंद करने वाले लोगों के लिए।
यह कहाँ कम है: NPU रूटिंग आंशिक और हार्डवेयर-विशिष्ट है। बहु-उपयोगकर्ता या टीम के परिदृश्य को एक wrapper की जरूरत है। GUI फीचर्स समर्पित फ्रंट-एंड से पीछे रह जाते हैं।
कीमत: Free, MIT license.
प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux.
डाउनलोड करें: ollama.com · GitHub
निचला पंक्ति: यहाँ से शुरू करें। इस सूची में लगभग सब कुछ ऊपर एक फ्रंट-एंड के रूप में काम करता है।
2. LM Studio, गैर-CLI उपयोगकर्ताओं के लिए GUI-first
LM Studio स्थानीय मॉडल चलाने को Chrome इंस्टॉल करने के करीब है। साइडबार में मॉडल कैटलॉग, डाउनलोड के लिए एक क्लिक, और एक चैट विंडो जो काम करती है। 2026 की रिलीज़ Snapdragon X, Intel Core Ultra और AMD Ryzen AI मशीनों के लिए NPU सपोर्ट जोड़ी। उनका API सर्वर localhost पर OpenAI-संगत इंटरफेस के साथ चलता है।
यह कहाँ कम है: बंद-स्रोत रनटाइम। डेस्कटॉप ऐप व्यक्तिगत उपयोग के लिए मुक्त है, लेकिन वाणिज्यिक उपयोग के लिए एक भुगतान योजना की आवश्यकता है।
कीमत:
- Free: व्यक्तिगत उपयोग
- Paid: प्रति सीट मूल्य निर्धारण के साथ वाणिज्यिक टीम योजना
प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux.
डाउनलोड करें: lmstudio.ai
निचला पंक्ति: कोई भी जो एक परिष्कृत GUI और आधुनिक AI PC पर काम करने वाला NPU पाथ चाहता है के लिए पिक।
3. Jan, ओपन-सोर्स LM Studio समकक्ष
Jan LM Studio के लिए ओपन-सोर्स जवाब है। मॉडल कैटलॉग, चैट UI, स्थानीय API सर्वर और एक्सटेंशन मॉडल जो लोगों को प्लगइन भेजने देता है। हुड के नीचे, Jan llama.cpp और अन्य backends का उपयोग करता है और शीर्ष पर एक साफ electron GUI जोड़ता है। NPU रूटिंग अधिकांश मामलों में LM Studio के एक रिलीज़ पीछे है, लेकिन कोड निरीक्षणीय है और लाइसेंस दोस्ताना है।
यह कहाँ कम है: UI पॉलिश कुछ जगहों पर LM Studio के पीछे है। एक्सटेंशन ईकोसिस्टम अभी भी छोटा है।
कीमत: Free, AGPL.
प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux.
निचला पंक्ति: जब आप LM Studio अनुभव चाहते हैं लेकिन ओपन-सोर्स कोड चाहिए तो पिक।
4. GPT4All, सरलतम डेस्कटॉप चैट
GPT4All Nomic AI द्वारा वह टूल है जो अधिकांश शुरुआती चुनते हैं क्योंकि यह एक काम करता है: इंस्टॉल करें, एक मॉडल चुनें, चैट करें। कैटलॉग CPU-अनुकूलित क्वांटाइज्ड मॉडल पर केंद्रित है, जो इसे GPU या NPU के बिना हार्डवेयर पर विशेष रूप से उपयोगी बनाता है। डॉक्स शांत और संपूर्ण हैं, और एक स्थानीय दस्तावेज़ फीचर है जो एक फ़ोल्डर पर सरल RAG चलाता है।
यह कहाँ कम है: फीचर सेट जानबूझकर संकीर्ण है। गैर-Apple हार्डवेयर पर अभी तक NPU एक्सेलरेशन की कहानी नहीं है।
कीमत: Free, MIT license.
प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux.
डाउनलोड करें: nomic.ai/gpt4all · GitHub
निचला पंक्ति: पुराने हार्डवेयर के लिए पिक, या जब प्राथमिकता एक न्यूनतम इंस्टॉल है जो केवल एक मॉडल चलाता है।
5. LocalAI, स्व-होस्ट किया हुआ OpenAI ड्रॉप-इन
LocalAI टीमों के लिए पिक है। यह एक होम सर्वर या लैब मशीन पर एक OpenAI-संगत API सेट करता है, चैट, embeddings, इमेज जनरेशन और स्पीच को एक प्रक्रिया में संभालता है, और कई क्लाइंट ऐप्स को एक ही backend साझा करने देता है। Docker तैनाती प्रथम-श्रेणी है, इसलिए यह एक Proxmox होम लैब में भी अच्छी तरह फिट बैठता है।
यह कहाँ कम है: GUI नहीं। आप इसे क्लाइंट में वायर करते हैं, इसके विपरीत नहीं। सही क्वांटाइजेशन और ऑफलोड प्राप्त करने के लिए एक कॉन्फ़िग पास की आवश्यकता होती है।
कीमत: Free, MIT license.
प्लेटफॉर्म: Linux, macOS, Docker के माध्यम से Windows.
डाउनलोड करें: localai.io · GitHub
निचला पंक्ति: जब कई उपयोगकर्ता या कई टूल्स को एक स्थानीय मॉडल backend साझा करने की आवश्यकता हो तो पिक।
6. Msty, परिष्कृत वाणिज्यिक फ्रंट-एंड
Msty उन लोगों के लिए “डाउनलोड और यह काम करता है” विकल्प है जो कभी भी कॉन्फ़िग फ़ाइल को छूना नहीं चाहते हैं। यह एक रनटाइम, मॉडल कैटलॉग, चैट UI, RAG स्टैक और वर्कफ्लो बिल्डर को बंडल करता है। NPU सपोर्ट 2026 रिलीज़ में Snapdragon X और Intel Core Ultra के लिए आया। व्यक्तिगत उपयोग उदार सीमा के साथ मुक्त है।
यह कहाँ कम है: बंद स्रोत। वाणिज्यिक उपयोग जल्दी मीटर किया जाता है। वर्कफ्लो बिल्डर शक्तिशाली है, और समान रूप से अधिक निवेश करना आसान है।
कीमत:
- Free: उदार कोटा के साथ व्यक्तिगत उपयोग
- Paid: टीम के लिए प्रति माह लगभग $12 से शुरु
प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux.
डाउनलोड करें: msty.app
निचला पंक्ति: जब पॉलिश महत्वपूर्ण हो और आप RAG स्टैक शामिल चाहते हों तो पिक।
7. Open WebUI, किसी भी स्थानीय backend के लिए फ्रंट-एंड
Open WebUI एक ब्राउज़र फ्रंट-एंड है जिसे आप किसी भी OpenAI-संगत API पर इंगित कर सकते हैं। इसे Ollama, LocalAI या क्लाउड एंडपॉइंट पर इंगित करें और यह चैट UI बन जाता है, बहु-उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, RAG और टूल कॉल के साथ पूर्ण। इसे Docker के साथ Ollama के समान मशीन पर तैनात करें और आपके पास एक स्व-होस्ट असिस्टेंट है जिसमें नेटवर्क पर लोग लॉगिन कर सकते हैं।
यह कहाँ कम है: इंस्टॉलेशन एक ब्राउज़र स्टैक है, नेटिव ऐप नहीं। कुछ UI फीचर्स एक निरंतर backend मानते हैं।
कीमत: Free, BSD license.
प्लेटफॉर्म: Linux, macOS, Docker के माध्यम से Windows; तीनों पर ब्राउज़र क्लाइंट।
डाउनलोड करें: openwebui.com · GitHub
निचला पंक्ति: स्थानीय रनटाइम के ऊपर साझा टीम असिस्टेंट के लिए पिक।
8. AnythingLLM, स्थानीय RAG प्लस एक क्लाइंट में चैट
AnythingLLM Mintplex Labs द्वारा एक चैट UI, दस्तावेज़ वर्कस्पेस और एक डेटाबेस को एक एकल डेस्कटॉप ऐप में बंडल करता है। PDF के एक फ़ोल्डर को ड्रॉप करें और यह उन्हें एक स्थानीय इंडेक्स में एम्बेड करता है जिसे चैट क्वेरी कर सकता है। Backend मॉडल-अज्ञेयवादी है, इसलिए यह Ollama या LM Studio के साथ साफ़ी से जोड़ी जाती है।
यह कहाँ कम है: सर्वांग-में पैकेज सुविधाजनक है लेकिन केवल-चैट क्लाइंट से भारी है। मल्टी-वर्कस्पेस परिदृश्य को थोड़ा सेटअप की आवश्यकता है।
कीमत: Free, MIT license.
प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux.
डाउनलोड करें: anythingllm.com · GitHub
निचला पंक्ति: जब स्थानीय मॉडल चलाने का बिंदु आपकी अपनी फ़ाइलों के बारे में सवाल पूछना है तो पिक।
सही चुनने के लिए कैसे करें
- यदि आप बस इस दोपहर एक स्थानीय चैट मॉडल चाहते हैं: Ollama प्लस एक सरल फ्रंट-एंड जैसे Jan या Open WebUI.
- यदि आपके पास NPU-सुसज्जित 2026 लैपटॉप है: LM Studio या Msty NPU एक्सेलरेशन के लिए सबसे छोटे पाथ के लिए।
- यदि आप होम लैब पर एक साझा टीम असिस्टेंट चाहते हैं: LocalAI backend के रूप में, Open WebUI फ्रंट-एंड के रूप में।
- यदि बिंदु अपनी स्वयं की फ़ाइलों के बारे में सवाल पूछना है: AnythingLLM या इसके RAG बंडल के साथ Msty।
- यदि आपकी प्राथमिकता निरीक्षणीय ओपन-सोर्स कोड है: Jan, GPT4All या LocalAI.
सबसे बड़ा मॉडल का पीछा न करें। एक 7B या 8B मॉडल जो आपके RAM में साफ़ी से फिट बैठता है और NPU को रूट करता है, डिस्क में स्वैप होने वाले 70B मॉडल से तेज़ महसूस होगा।
FAQ
2026 में सर्वश्रेष्ठ मुक्त ऑन-डिवाइस AI ऐप क्या है? रनटाइम के लिए Ollama, प्लस UI के लिए Jan या Open WebUI। तीनों मुक्त और ओपन-सोर्स हैं, और एक पूर्ण स्थानीय असिस्टेंट में संयोजित होते हैं।
क्या मुझे स्थानीय मॉडल चलाने के लिए GPU की आवश्यकता है? नहीं। आधुनिक क्वांटाइज्ड 7B और 8B मॉडल आधुनिक CPUs पर स्वीकार्य रूप से चलते हैं। एक GPU या NPU उन्हें इंटरेक्टिव चैट के लिए तेजी से बनाता है।
क्या मैं इंटरनेट कनेक्शन के बिना स्थानीय मॉडल चला सकता हूँ? हाँ, एक बार मॉडल डाउनलोड हो जाए। सभी आठ ऐप्स यहाँ स्थानीय रूप से चलते हैं। कुछ लॉन्च पर अपडेट की जाँच करते हैं, और अधिकांश आपको इसे अक्षम करने देते हैं।
कौन सा ऐप Arm, Intel और AMD के नए NPU को सपोर्ट करता है? LM Studio और Msty Snapdragon X, Intel Core Ultra और AMD Ryzen AI मशीनों पर NPU पाथ शिप करते हैं। Ollama की NPU सपोर्ट हार्डवेयर दर हार्डवेयर आती है।
क्या ये ऐप्स निजी दस्तावेज़ों के साथ सुरक्षित हैं? सभी आठ डिफ़ॉल्ट रूप से स्थानीय रूप से चलते हैं, इसलिए प्रॉम्प्ट और दस्तावेज़ आपकी मशीन पर रहते हैं। प्रत्येक ऐप की टेलीमेट्री सेटिंग जाँचें और यदि आप शून्य आउटबाउंड ट्रैफ़िक चाहते हैं तो एनालिटिक्स अक्षम करें।
