LM Studio 替代品：適用於 Windows、Mac、Linux 和手機的 9 個選擇（2026 年）
簡短回答：取決於你為什麼要離開 LM Studio。想要開源，Jan 是最接近的替換（Apache 2.0，自己執行模型，支援 Windows、Mac 和 Linux），Ollama（MIT）是另一個大選擇。在 Intel Mac 上，Ollama 是文件裡仍然列出 Intel 支援的那個。在手機上，選 PocketPal AI 或 Atomic Chat。在 Windows 上又不想挑模型，GreenCube（一次付清 9.99 歐元）會挑選適合你電腦的 AI。
為什麼有人要找 LM Studio 替代品
LM Studio 是個好應用程式：免費，工作中也可免費使用，有聊天視窗和本地 OpenAI 式伺服器，還能讀 PDF（LM Studio）。根據它自己的頁面，它做不到的有：
- 它是閉源的。如果你想要能閱讀或自己編譯的程式碼，就需要別的應用程式。
- 它有硬體限制。在 Windows 上，處理器需要支援 AVX2；在 Mac 上，需要 Apple 晶片和 macOS 14 或更高版本（系統要求）。舊電腦和 Intel Mac 用不了。
- 它沒有手機應用程式。
- 模型要你自己選。如果你懂模型，這是自由；如果不懂，就是一堵寫滿名字的牆。
按你離開的原因挑選
你想要開源
Jan 是最接近的替換：一個自己執行模型的桌面聊天應用程式，能讀 PDF 和 Office 檔案，還提供本地 OpenAI 相容 API，採用 Apache 2.0 授權條款（GitHub）。Ollama（MIT）是一個命令列引擎，2025 年 7 月起在 Windows 和 Mac 上有桌面聊天視窗（Ollama）。AnythingLLM（MIT）是專為和你的文件聊天而打造的。
你用的是 Intel Mac
LM Studio 和 Jan 都需要 Apple 晶片（Jan）。Ollama 的 macOS 頁面列出了 Apple M 系列和 x86（僅 CPU），需要 macOS 14 Sonoma 或更高版本（Ollama 文件）。要做好慢的準備：Intel Mac 只靠處理器執行模型。
你想在手機上用
PocketPal AI（iPhone 和 Android，MIT）和 Atomic Chat（iPhone 和 Android，Apache 2.0）在手機本身上執行模型；AnythingLLM 有 Android 應用程式。手機能裝下的模型比電腦小，所以回答更簡單。
你用 Windows，不想自己挑模型
GreenCube 會讀取你的顯示卡和記憶體，下載裝得下的 AI，然後離線聊天、讀 PDF 和照片、做字卡、生成圖片。一次付清 9.99 歐元，支援 Windows 10 和 11。Windows 電腦需要什麼，實測。
9 個替代品，並排比較
資訊來自每個應用程式自己的網站、文件或 GitHub 頁面，核實於 2026 年 10 月 21 日和 23 日。“未說明”表示它的頁面沒有提到。我們沒有對這些應用程式做過相互對比的基準測試。
| 應用程式 | 支援的系統 | 授權條款和價格 | 替你挑選模型？ | 你的 PDF |
|---|---|---|---|---|
| Jan（GitHub） | Windows 10+、搭載 Apple 晶片的 Mac（macOS 13.6+）、Linux | Apache 2.0，免費 | 否 | 是：PDF、Office 檔案 |
| Ollama（網站） | Windows、Mac（Apple 晶片，或 Intel 僅 CPU，macOS 14+）、Linux | MIT，在你的電腦上免費；雲端方案每月 20 美元起 | 否 | 是，拖放 |
| GPT4All（GitHub） | Windows、macOS 12.6+、Linux（不支援 ARM 電腦） | MIT，免費；最後一個桌面版釋出於 2025 年 2 月 25 日 | 否 | 是，透過 LocalDocs |
| AnythingLLM（網站） | Windows、macOS、Linux；Android 應用程式 | MIT，桌面版免費 | 否 | 是：PDF、TXT、DOCX |
| Msty（網站） | Windows 10/11、macOS 11+、Linux | 有免費方案；Aurum 每年 149 美元或一次付清 349 美元；授權條款未說明 | 否 | 是，Knowledge Stacks |
| KoboldCpp（GitHub） | Windows、Linux、搭載 Apple 晶片的 Mac | AGPL-3.0，免費；一個 .exe，在瀏覽器裡聊天 | 否 | 文字搜尋；PDF 未說明 |
| PocketPal AI（GitHub） | iPhone/iPad（iOS 15.1+）、Android | MIT，免費 | 否 | 未說明 |
| Atomic Chat（網站） | Windows、macOS 13.6+、Linux；iPhone 和 Android | Apache 2.0，免費 | 否 | 是：檔案和 PDF |
| GreenCube（網站） | Windows 10 和 11 | 9.99 歐元（9.99 美元）一次付清；閉源 | 是，根據你的顯示卡和記憶體 | 是：PDF、筆記、照片 |
想知道每個應用程式會把什麼發到網上（來自它們的隱私頁面）？見我們對 12 款離線 AI 聊天機器人的比較。如果你要離開的是自託管的聊天頁面？見 Open WebUI 替代品。
會比 LM Studio 快嗎？
這些應用程式大多在底層執行同一個開源引擎 llama.cpp，所以在同一臺電腦上用同一個模型，速度主要由你的硬體決定，而不是應用程式。我們沒有把這些應用程式放在一起計時，所以不會說哪個更快。我們實際測過的，是 GreenCube 在 10 臺真實電腦上的表現：
| 你的電腦 | 輸出 |
|---|---|
| 8 GB 筆電，無顯示卡 | 5–7 token/秒，大約是閱讀速度 |
| 16 GB 筆電，無顯示卡 | 14–18 token/秒 |
| 有 6 GB 及以上顯示卡的遊戲電腦 | 大多數顯示卡上 37–76 token/秒 |
你的具體顯示卡見我的電腦能跑 AI 嗎？最重要的速度規則在每個應用程式裡都成立：能完整裝進顯示卡的模型就快，溢位顯示卡的模型就慢（我們測得慢了 6 倍）。
我們怎麼核實的
2026 年 10 月 21 日，我們閱讀了每個應用程式自己的網站、文件、GitHub 頁面和隱私頁面；10 月 23 日，又在 Jan 和 Ollama 的安裝頁面上重新核實了 Mac 支援情況。我們為每條資訊附上了來源頁面的連結，頁面沒有提到的地方寫了“未說明”。GreenCube 是我們做的，所以我們只寫任何人都能核實的事實，也沒有給這些應用程式排名。我們每個月都會再核實一次。
常見問題
LM Studio 最好的開源替代品是什麼？
最接近的是 Jan：一個自己執行模型的桌面聊天應用程式，帶本地 OpenAI 相容伺服器，採用 Apache 2.0 授權條款，支援 Windows、Mac 和 Linux。另一個主要選擇是 Ollama（MIT），有命令列，在 Windows 和 Mac 上還有桌面聊天視窗。
有適用於 Intel Mac 的 LM Studio 替代品嗎？
LM Studio 和 Jan 都需要搭載 Apple 晶片的 Mac。Ollama 自己的文件把 Intel Mac（x86）列為支援，只能用 CPU，需要 macOS 14 Sonoma 或更高版本。
有 Android 版的 LM Studio 替代品嗎？
LM Studio 沒有手機應用程式。PocketPal AI（Android 和 iPhone）、Atomic Chat（Android 和 iPhone）以及 AnythingLLM 的 Android 應用程式，都在手機本身上執行模型。
LM Studio 免費嗎？
免費，工作中也可以免費用，但它是閉源的。在 Windows 上需要支援 AVX2 的處理器；在 Mac 上需要 Apple 晶片和 macOS 14 或更高版本。
有能替我挑選模型的 LM Studio 替代品嗎？
GreenCube（Windows 10 和 11，一次付清 9.99 歐元）會讀取你的顯示卡和記憶體，下載裝得下的 AI，所以沒有一長串模型要你挑。免費的替代品都讓你自己選模型，也預設你會自己選。