Jan
एक डेस्कटॉप चैट ऐप जो आपकी अपनी मशीन पर ओपन LLM चलाता है और आपकी अपनी API कुंजियों के माध्यम से क्लाउड मॉडल से भी जुड़ता है।
HuggingFace से ओपन मॉडल डाउनलोड करें, स्थानीय रूप से चैट करें, या OpenAI, Anthropic और Groq कुंजियाँ प्लग इन करें।
Jan आपके अपने कंप्यूटर पर चलने वाले बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करने के लिए एक डेस्कटॉप ऐप है। यह उन लोगों के लिए उपयुक्त है जो किसी वेंडर को प्रॉम्प्ट भेजे बिना ChatGPT-शैली का सहायक चाहते हैं, और जो खुद मॉडल चुनना और डाउनलोड करना पसंद करते हैं।
यह क्या है
Jan HuggingFace से Llama, Gemma, Qwen और GPT-oss जैसे ओपन मॉडल डाउनलोड करता है और उन्हें बंडल किए गए llama.cpp इंजन के माध्यम से चलाता है। यह OpenAI, Anthropic, Mistral, Groq और MiniMax से भी जुड़ सकता है, और अन्य कार्यक्रमों के लिए localhost:1337 पर एक OpenAI-संगत सर्वर प्रदान करता है।
किसके लिए
यह उन पेशेवरों के लिए उपयुक्त है जो संवेदनशील पाठ के साथ ड्राफ्ट, सारांश या अनुसंधान करते हैं और चाहते हैं कि वह लैपटॉप पर ही रहे। यदि आपको साझा दस्तावेज़ लाइब्रेरी के साथ टीम वर्कस्पेस की आवश्यकता है, तो यह एक खराब विकल्प है, क्योंकि README एक एकल-उपयोगकर्ता डेस्कटॉप ऐप का वर्णन करता है, न कि बहु-उपयोगकर्ता सर्वर का।
मुख्य विशेषताएँ
स्थानीय मॉडल डाउनलोड
HuggingFace से Llama, Gemma, Qwen या GPT-oss मॉडल खींचें और उन्हें अपने स्वयं के हार्डवेयर पर चलाएँ।
स्थानीय के साथ क्लाउड कुंजियाँ
अपने स्थानीय मॉडल के समान ऐप में OpenAI, Anthropic, Mistral, Groq या MiniMax कनेक्ट करें।
कस्टम सहायक
निर्देशों को बार-बार टाइप करने के बजाय दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए विशेष सहायक बनाएँ।
पोर्ट 1337 पर स्थानीय API
अन्य एप्लिकेशन localhost:1337 पर एक OpenAI-संगत सर्वर के माध्यम से Jan को कॉल कर सकते हैं।
MCP एजेंट टूल
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल समर्थन मॉडल को एजेंट कार्य के लिए बाहरी टूल को कॉल करने देता है।
GPU इंजन वेरिएंट
बंडल किया गया llama.cpp इंजन CPU, Vulkan, Metal, CUDA और ROCm वेरिएंट भेजता है।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- Windows, macOS, Linux (deb, AppImage, Flatpak) और Microsoft Store के लिए इंस्टॉलर मौजूद हैं, इसलिए आपको शुरू करने के लिए टर्मिनल की आवश्यकता नहीं है।
- एक इंटरफ़ेस ऑफ़लाइन स्थानीय मॉडल और सशुल्क क्लाउड मॉडल दोनों को कवर करता है, ताकि आप एक ही प्रॉम्प्ट पर उनकी तुलना कर सकें।
- localhost:1337 OpenAI-संगत सर्वर स्क्रिप्ट और अन्य ऐप को आपके द्वारा पहले से डाउनलोड किए गए मॉडल का पुन: उपयोग करने देता है।
- README प्रत्येक मॉडल आकार के लिए अनुमानित मेमोरी आवश्यकताओं को सूचीबद्ध करता है, ताकि आप कुछ भी डाउनलोड करने से पहले अपनी मशीन का आकलन कर सकें।
कहाँ कमी है
- स्थानीय मॉडल को वास्तविक मेमोरी की आवश्यकता होती है: README macOS पर 3B मॉडल के लिए 8GB RAM, 7B के लिए 16GB और 13B के लिए 32GB का सुझाव देता है।
- गुणवत्ता आपके द्वारा चुने गए मॉडल पर निर्भर करती है; छोटे स्थानीय मॉडल बड़े क्लाउड मॉडल से मेल नहीं खाएंगे जिनसे Jan भी जुड़ सकता है।
- यह एक एकल-उपयोगकर्ता डेस्कटॉप ऐप है, इसलिए कोई साझा टीम वर्कस्पेस, अनुमतियाँ या दस्तावेज़ लाइब्रेरी नहीं है।
- स्रोत से निर्माण के लिए Node.js, Yarn, Make और Rust की आवश्यकता होती है, और CUDA बिल्ड को Windows पर अतिरिक्त टूलचेन की आवश्यकता होती है।
मूल्य & लाइसेंस
Jan Apache 2.0 लाइसेंस के तहत मुफ़्त है। README और jan.ai में कोई भुगतान किया गया Jan प्लान नहीं है; यदि आप OpenAI या Anthropic जैसे क्लाउड प्रोवाइडर से जुड़ते हैं, तो आप अपनी खुद की API कुंजियों के माध्यम से उन प्रोवाइडर को भुगतान करते हैं।
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सामान्य प्रश्न
क्या Jan बिना इंटरनेट कनेक्शन के काम करता है?
एक बार जब आप कोई मॉडल डाउनलोड कर लेते हैं, तो README कहता है कि जब आप चाहें तब सब कुछ स्थानीय रूप से चलता है। मॉडल डाउनलोड करने और क्लाउड प्रोवाइडर का उपयोग करने के लिए अभी भी कनेक्शन की आवश्यकता होती है।
मुझे कितने RAM की आवश्यकता है?
README 3B मॉडल के लिए 8GB, 7B के लिए 16GB और 13B के लिए 32GB का macOS मार्गदर्शन देता है। Windows को NVIDIA, AMD और Intel Arc के लिए GPU समर्थन के साथ संस्करण 10 या बाद के संस्करण की आवश्यकता है।
क्या अन्य ऐप Jan में मॉडल का उपयोग कर सकते हैं?
हाँ। Jan localhost:1337 पर एक OpenAI-संगत स्थानीय सर्वर चलाता है जिसे अन्य एप्लिकेशन कॉल कर सकते हैं।
