ChatGPT 能離線用嗎？不能，但這些不聯網也能用（2026）
簡短回答：不能。ChatGPT 執行在 OpenAI 的伺服器上，所以網站、手機應用程式和桌面應用程式都需要聯網，沒有離線模式。離線能用的，是在你自己電腦上執行的 AI 模型：OpenAI 的開放模型 gpt-oss-20b（約 16 GB 記憶體），或者 LM Studio、Jan、Ollama 和 GreenCube 這類應用程式，下載一次模型後關掉 Wi-Fi 也能用。
為什麼 ChatGPT 不能離線用
你在 ChatGPT 裡打字時，訊息會發到 OpenAI 的資料中心，那裡的模型寫出回答再發回來。Windows 和 Mac 應用程式只是通向這個服務的視窗，不是模型的副本。沒有網路，你的裝置上就沒有任何東西能回答你。
小心名字裡帶“ChatGPT”和“離線”的應用程式：它們不是 OpenAI 做的。如果哪個真能不聯網用，它是在你的手機或電腦上執行別的模型。
不聯網能用什麼
OpenAI 的開放模型：gpt-oss-20b
2025 年 8 月，OpenAI 釋出了 gpt-oss，採用 Apache 2.0 許可的開放權重模型。較小的 gpt-oss-20b 能在約 16 GB 記憶體的電腦上執行（OpenAI），透過 Ollama 或 LM Studio 等應用程式。它來自 OpenAI，但不是 ChatGPT：模型不同，沒有網頁搜尋，也沒有你帳號的記憶。我們沒有在自己的電腦上給它計時。
本地 AI 應用程式
下載一次模型、在你電腦上執行的應用程式：LM Studio、Jan、Ollama 和 GPT4All 免費，可以自己選模型；GreenCube（Windows，一次付清 9.99 歐元）會挑適合你電腦的模型，還能讀 PDF 和照片、生成圖片。12 款離線應用程式對比。
你需要什麼，有多快
用 GreenCube 在 10 臺真實電腦上實測（模型：Google 的 Gemma 4 E2B 和 E4B）：
| 你的電腦 | 輸出速度 | 感覺 |
|---|---|---|
| 8 GB 筆電，沒有顯示卡 | 5–7 token/秒 | 大約閱讀速度 |
| 16 GB 筆電，沒有顯示卡 | 14–18 token/秒 | 比你讀得快 |
| 顯示卡 6 GB 以上的遊戲電腦 | 大多數顯示卡上 37–76 token/秒 | 比你讀得快得多 |
你的具體顯示卡：我的電腦能跑 AI 嗎？ Windows 上：離線 AI 需要你的電腦有什麼。
ChatGPT 還是離線 AI：老實說的取捨
| ChatGPT | 你電腦上的 AI | |
|---|---|---|
| 不聯網能用 | 不能 | 能，下載一次之後 |
| 最難問題上的實力 | 更強：模型大得多 | 學習、寫作和日常夠用 |
| 今天的新聞 | 能，靠搜尋 | 不能（只知道模型學過的） |
| 檔案和圖片限制（免費） | 有限制（詳情） | 沒有 |
| 你的聊天去了哪 | OpenAI 的伺服器 | 哪兒也不去：你的電腦 |
| 價格 | 免費，或 Plus 每月 20 美元 | 免費應用程式，或 GreenCube 一次付清 9.99 歐元 |
很多人兩個都用：聯網又需要最強模型時用 ChatGPT；在火車上、在 Wi-Fi 很差的圖書館裡，或者處理不想上傳的筆記時，用離線 AI。
常見問題
ChatGPT 能離線用嗎？
不能。ChatGPT 執行在 OpenAI 的伺服器上：網站、手機應用程式以及 Windows 和 Mac 應用程式都需要聯網。OpenAI 既沒有離線模式，也沒有離線安裝包。
有官方的離線版 ChatGPT 嗎？
ChatGPT 本身沒有。OpenAI 最接近的是 gpt-oss-20b，一個採用 Apache 2.0 許可的開放權重模型，能在約 16 GB 記憶體的電腦上透過 Ollama 或 LM Studio 等應用程式執行。它和 ChatGPT 不是同一個模型。
ChatGPT 最好的離線替代品是什麼？
一個在你自己電腦上執行 AI 模型的應用程式：LM Studio、Jan、Ollama 和 GPT4All 免費（模型自己選）；GreenCube 一次付清 9.99 歐元，會按你的電腦挑模型。首次下載後，關掉 Wi-Fi 也能用。
ChatGPT 的離線替代品有多快？
看你的電腦。在我們的測試裡，GreenCube 在 8 GB 筆電上每秒寫 5 到 7 個 token（大約閱讀速度），在 16 GB 筆電上 14 到 18 個，在大多數顯示卡 6 GB 以上的遊戲電腦上 37 到 76 個。
應用程式商店裡的“ChatGPT 離線版”是真的嗎？
要小心：用 ChatGPT 名字號稱離線能用的應用程式都不是 OpenAI 做的。如果哪個真能不聯網用，它是在你的裝置上執行別的模型；查一下是誰做的、用的是哪個模型。