比較表同一件事，這幾個工具差在哪。工具名稱點下去，跳到下面的完整介紹。
在自己電腦跑 AI：Jan、LM Studio、Ollama
三個工具都能把開源模型裝在自己電腦上跑。挑之前先看四件事：軟體授權能不能商用、接雲端模型時資料會去哪、有沒有使用分析，以及要多少技術能力。
| Jan | LM Studio | Ollama | |
|---|---|---|---|
| 軟體授權 | 開源，Apache 2.0；授權檔另「請求」在面向使用者的文件標示出處 | 依官方條款授權：限個人與公司內部商業用途，禁止轉售或以 SaaS 方式提供 | 工具本身免費；軟體授權本站尚未查證 |
| 商用要注意 | 可商用、可修改；下載的模型各有授權 | 公司內部可用，不能包成對外服務或 API 給客戶；模型各有授權；條款對公司的賠償上限 50 美元 | ⚠依個別模型授權而定，不能因為下載得到就當成能商用 |
| 只用本機模型時，資料會不會離開電腦 | 隱私權政策：對話與使用紀錄存在本機、不離開電腦 | 隱私權政策：訊息、對話紀錄與文件不會傳出；但搜尋與下載模型會送出匿名化搜尋字串，檢查更新會送 App 版本、作業系統等裝置資訊 | 官方說明本機執行的內容不會離開機器 |
| 接雲端模型時 | ⚠可接 OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq 等；接上後訊息送到該供應商，依對方政策 | 只有使用付費雲端功能時資料才會傳出（例如 Bionic+ 的美國代管開源模型）；官方寫不用於訓練，雲端推論在美國代管、零資料保留 | 官方另有雲端付費方案，使用雲端方案則另當別論；細節本站尚未查證 |
| 使用分析／遙測 | 同意前不收集；首次啟動時選擇，同意後只計活躍使用者與留存、綁隨機 ID，用 PostHog 歐盟區；預設選項官方資料不足，目前無法確認 | 隱私權政策寫 App 不含遙測與使用者層級追蹤 | 本站尚未查證 |
| 介面與門檻 | 圖形介面桌面程式（本站分級：需要設定）；另有本機 OpenAI 相容 API 與 MCP 整合 | 圖形介面，不用碰指令列（本站分級：需要設定）；另有 SDK 與 CLI | 本站分級：需要 API／自動化；不適合不懂技術的一般使用者 |
| 價格 | 免費 | Free US$0；Bionic+ 每月 US$20；Pro 每月 US$100 | 本機執行免費；另有雲端付費方案 |
| 維護狀態 | 活躍：v0.8.7 於 2026-10-20 發布（2026-10-25 查） | 活躍（2026-10-25 查）；產品近期改以 Bionic 代理程式為主，介面變動快 | 活躍（本站最後人工查核 2026-09-09） |
| 什麼時候選它 | 要開源、可商用或改造，或想在同一介面切換本機與雲端模型（記得接雲端就不是本機） | 不想碰指令列，只在個人或公司內部使用、資料不能上雲 | 會自己設定的人，做資料完全不能外傳的測試開發或離線環境 |
怎麼選只用本機模型時，三個工具官方都寫對話內容不會離開電腦（LM Studio 搜尋模型與檢查更新、Jan 同意分析後，仍會送出少量資料），差別在授權與門檻。要開源、能商用或改造，選 Jan（Apache 2.0）；只在公司內部用、不想碰指令列，LM Studio 有圖形介面，但條款禁止包成對外服務；Ollama 適合會設定的人做離線測試，它的軟體授權與遙測本站還沒查證。三個工具下載的模型都有自己的授權，商用前要另外看；Jan 一接上雲端模型，對話就會送到那家供應商。
工具怎麼串一個工具做不完，要前一個交給下一個。
在自己電腦跑 AI：挑一個桌面工具 → 下載模型（看授權）→ 要給同事用再架網頁介面
依據：本頁比較表「在自己電腦跑 AI：Jan、LM Studio、Ollama」與各工具卡
容易斷在：三個工具下載的模型各有授權，商用前要另外看。本機模型的能力通常明顯不如最新的雲端大模型，筆電跑大模型會很慢。
真實案例只放本站逐條查證過來源的案例；「殷鑑」是做壞的例子。
全部 5 個工具每張都是完整介紹：適合誰、費用、能不能商用、資料去哪裡、能接什麼、限制、稜線用在哪。
Ollama
外部資源需要 API／自動化在自己電腦上跑開源模型的工具。官方訴求是本機執行的內容不會離開你的機器。
適合
- 資料完全不能外傳的測試與開發
- 先在自己電腦上試玩開源模型
- 離線環境
不適合
- 硬體不足的機器
- 需要最強模型能力的正式服務
- 不懂技術的一般使用者
- 費用
- 本機執行免費；官方另有雲端付費方案。
- 能不能商用
- ⚠依個別模型而定
工具本身免費，但你跑的每個模型有自己的授權（有的可商用、有的僅限研究）。不能因為下載得到就當成能商用。 - 資料去哪裡
- 官方說明本機執行的內容不會離開機器；使用雲端方案則另當別論。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 自己架、裝在公司內部、邊緣裝置（產線、攝影機旁）
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- 本機模型能力通常明顯不如最新雲端大模型
- 吃硬體，筆電跑大模型會很慢
- ⚠模型授權要個別確認
LM Studio
專業工具需要設定在自己電腦上用圖形介面下載、執行開源模型的桌面軟體；本機執行時對話與文件不離開電腦。
適合
- 不想碰指令列、想在自己電腦試跑開源模型
- 資料不能上雲、要在本機問答或處理文件
不適合
- 需要把模型包成對外服務或 API 給客戶用（條款禁止）
- 電腦規格不足又期待旗艦模型效果的使用者
- 需要多人共用、由公司統一管理的伺服器部署
- 費用
- 官方定價頁：Free US$0（在本機執行開源模型、有限網頁搜尋）；Bionic+ 每月 US$20（美國代管的開源模型、網頁搜尋）；Pro 每月 US$100（更多用量）。產品現以「LM Studio Bionic」代理程式為主打。
- 能不能商用
- ⚠軟體限個人與公司內部使用，不可轉售或當 SaaS；模型依各自授權
官方條款原文：軟體授權「solely for Your personal and / or internal business purposes」，並禁止以「an application service provider, or a software-as-a-service」方式提供。下載的第三方模型「MADE AVAILABLE TO YOU PURSUANT TO A LICENSE AGREEMENT BETWEEN YOU AND THE THIRD PARTY PROVIDER」，例如 DeepSeek-R1 權重為 MIT、GLM-5.3 為自訂授權。條款對公司賠償責任的上限為 50 美元（原文「IN EXCESS OF $50.00」）。2026-10-25 讀官方條款（版本 2026-08-23）。 - 資料去哪裡
- 隱私權政策原文：本機執行時「none of your messages, chat histories, and documents are ever transmitted from your system」，且「the application does not include telemetry or user-specific tracking」。只有使用付費雲端功能時資料才會傳出，官方寫「your data is not used for training or any other purpose」；定價頁寫雲端推論「US-hosted, with Zero data retention (ZDR)」。搜尋與下載模型時會送出匿名化的搜尋字串；App 檢查更新時會送出 App 版本、作業系統等裝置資訊，CDN 也會帶上 IP。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 自己架、裝在公司內部、邊緣裝置（產線、攝影機旁）
- 能接什麼
- API：有（官方列出 lmstudio-js、lmstudio-python SDK 與 LM Studio CLI）MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- 軟體授權限個人與內部商業用途，不可轉售或做成對外服務
- ⚠下載的每個模型各有自己的授權，商用與否要另外看模型授權
- 能跑多大的模型取決於電腦記憶體與顯示卡，一般筆電只能跑小模型
- 產品近期改以 Bionic 代理程式為主，介面與功能變動快，教學截圖容易過時
- 條款對公司的賠償責任上限只有 50 美元
Jan（本機 AI 聊天）
專業工具需要設定Menlo Research 的開源桌面程式（Apache 2.0），可以在自己電腦跑開源模型，也能接 OpenAI、Anthropic 等雲端模型；一接雲端模型，對話就會送到那家供應商。
適合
- 想在自己電腦跑開源模型、又需要能商用或改造的開源授權
- 想在同一個介面切換本機模型與雲端模型（要清楚哪一段資料會上雲）
- 開發者需要本機 OpenAI 相容 API 或 MCP 整合
不適合
- 以為「用 Jan 就一定不上雲」而接了雲端模型處理機密資料
- 電腦沒有足夠記憶體或顯示卡卻要跑大模型的人
- 需要廠商技術支援與服務等級承諾的企業部署
- 費用
- 開源免費桌面程式（Apache 2.0）。官網首頁寫「v0.8.7 is now live on GitHub」；GitHub 最新正式版 v0.8.7 發布於 2026-10-20，主庫 2026-10-24 仍有推送。接雲端模型是否另外收費、怎麼計費，Jan 官方頁面沒寫，要看該雲端供應商。
- 能不能商用
- 可商用：Apache 2.0；授權檔另「請求」在面向使用者的文件適當標示出處；下載的模型各有授權，要另外看
GitHub 授權檔（Copyright 2025 Menlo Research）原文：「Licensed under the Apache License, Version 2.0」，最後一行「Attribution is requested in user-facing documentation and materials, where appropriate.」本站判斷：最後一行用的是 requested（請求），不是額外的強制條件；但若散布 Jan 或修改版，仍要依 Apache 2.0 保留授權與版權聲明（授權檔裡有「This product includes software developed by Menlo Research」這行聲明）。GitHub 的授權自動偵測把這個倉庫顯示為「Other」，看到時不用誤會成非開源。你在 Jan 裡下載或連接的模型各有自己的授權，商用前要逐一看。授權日後若變更需再查。2026-10-25 讀 GitHub LICENSE。 - 資料去哪裡
- 隱私權政策（Menlo Research）原文：「Jan runs with privacy by default and is used 100% offline on your own computer. Your data (e.g., conversation history, usage logs) are stored locally and never leave your computer.」接遠端 AI API 時：「If you use a Remote AI API (e.g., OpenAI API, Groq API), your data will naturally travel to their servers.」並適用對方的隱私權政策。說明文件（Jan's Privacy Approach）另寫：「Zero data collection until you say so.」、首次啟動時選擇追蹤偏好，同意後統計活躍使用者與留存、「tied to a random ID」，分析服務用 PostHog 歐盟區。兩頁說法不同：隱私權政策寫「100% offline」，說明文件寫同意後會傳產品分析；本站判斷：關於使用分析以說明文件為準。首次啟動時預設勾選哪一個選項：官方資料不足，目前無法確認。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 自己架、裝在公司內部、邊緣裝置（產線、攝影機旁）
- 能接什麼
- API：有（README：本機 OpenAI 相容 API，localhost:1337）MCP：有（README：Model Context Protocol 整合）Webhook：尚未查證
- 限制
- 接上 OpenAI、Claude 等雲端模型時，對話就會送到雲端，不再是「本機」
- 首次啟動會問要不要開產品分析，公司電腦建議選不開
- 本機跑模型的速度與品質受電腦規格限制
- 模型各自有授權條款，商用前要看模型本身
Open WebUI
專業工具需要 API／自動化自架的 AI 對話介面，可接 Ollama 本機模型或 OpenAI 相容 API，能完全離線運作。
適合
- 公司想自架內部 AI 介面
- 接本機模型給不會用終端機的同事使用
- 完全離線的環境
不適合
- ⚠想移除品牌標示的商業部署
- 沒有維運人力的團隊
- 費用
- 開源免費自架。
- 能不能商用
- ⚠自訂授權，且要求保留品牌
官方 README 說明專案包含多種授權的程式碼，其中含「Open WebUI 授權」，並額外要求保留「Open WebUI」品牌標示；授權有變更歷史，官方要讀者查 LICENSE_HISTORY 以確認各部分適用條款。要拿來做白牌內部系統前務必先讀。 - 資料去哪裡
- 介面自架，但實際回答的模型由你設定——接雲端 API 時資料仍會送到那一家。
- 授權
- Open WebUI License（含品牌保留要求）
- 跑在哪裡
- 自己架、裝在公司內部
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- ⚠授權要求保留品牌，白牌部署要先確認
- ⚠授權變更過，要看 LICENSE_HISTORY 對應版本
- 自架要有人維運與更新
vLLM
外部資源需要工程支援把大型語言模型服務化的高效能推論框架，源自 UC Berkeley，現由社群維護。
適合
- 自架模型要正式上線、要撐同時很多人用
- 想壓低單次推論成本
- 資料完全不出公司的部署
不適合
- 只是想試玩模型的階段（用桌面工具就好）
- 沒有維運人力的團隊
- 費用
- 開源免費；成本在 GPU 與維運。
- 能不能商用
- 可商用
Apache-2.0 授權。 - 資料去哪裡
- 自行部署，請求不離開你的環境。
- 授權
- Apache-2.0
- 跑在哪裡
- 自己架、裝在公司內部
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- 要有 GPU 與會維運的人
- 模型本身的授權要另外確認
- 調校參數對吞吐與延遲影響大，要實測
卡片上的查證日期是我們最後一次讀官方頁面的時間；條款會改，正式使用前請再看一次官方頁。