Jan, yerel LLM’leri sonunda ChatGPT gibi hissetiren açık kaynak uygulamasıdır: temiz bir sohbet penceresi, birinci taraf model kataloğu ve localhost üzerinde diğer araçların konuşabileceği OpenAI uyumlu bir sunucu. Ama gerçek sınırlamalarına sahip. Katalog Hugging Face’de niş nicemlendirmeler için geride kalıyor, MCP desteği etrafındaki LM Studio ekosisteminden daha genç ve Windows’ta CUDA olmayan donanımda GPU hızlandırması yine de manuel çalışma gerektiriyor. Bu sorunlardan herhangi birine çarptıysanız, denemeye değer liste burada.
Aşağıdaki yedi Jan alternatifini aynı üç bilgisayarda çalıştırdık: bir M4 Mac mini, RTX 4070’li Ryzen masaüstü ve Iris Xe entegre grafikli Intel dizüstü. Her seçenek Jan’ın “kendi makinenizde modelleri çalıştırın” öncülünü korurken Jan’ın henüz yapmadığı bir şey ekler.
İnsanlar neden Jan’ı terk ediyor
- Model kataloğu geride kalıyor. Hugging Face’de yeni nicelendirilen GGUF’lar Jan tarayıcısında görünmesi aylar sürer ve bunları elle yüklemek JSON düzenlemeyi gerektirir.
- Windows GPU desteği CUDA dışında eşitsiz. Intel Arc ve AMD ROCm derlemeleri çalışır ancak Metal veya CUDA yollarından daha sık yeni sürücü kombinasyonlarında kilitlenirler.
- MCP desteği var ama yeni. LM Studio ve Msty’ye kıyasla, Jan’ın sunucu entegrasyonları daha erken görünüyor.
- Yan yana model görünümü yok. Jan içinde iki model yanıtını karşılaştırmak yine de iki oturum açmak anlamına gelir.
- Birinci sınıf RAG yok. Jan belgeleri deneysel özellikler aracılığıyla yapıyor; AnythingLLM ve Msty bunu ana iş akışı olarak yapıyor.
Bunlardan herhangi biri sizi rahatsız ediyorsa, aşağıdaki yedi Jan alternatifi bunu kapsar.
Karşılaştırma tablosu
| Uygulama | En iyi için | Ücretsiz plan | Başlangıç fiyatı | Öne çıkan özellik |
|---|---|---|---|---|
| LM Studio | Herhangi bir OS’ta GUI-birinci kullanıcılar | Kişisel kullanım için ücretsiz | İstek üzerine takım koltuk fiyatlandırması | Apple Silicon’da MLX arka ucu, llama.cpp’den %30-50 daha hızlı |
| Ollama | Terminal kullanıcıları ve API katıştırıcıları | Tamamen ücretsiz, MIT lisanslı | Ücretsiz | Sağlam CLI ve REST API, minimum sıkıntı |
| Msty | RAG isteyen teknik olmayan kullanıcılar | Ücretsiz katman | Msty Studio yaklaşık $10/ay | Yan yana istemler, bilgi yığınları, gölge kişilikleri |
| GPT4All | Mütevazı donanımda başlayanlar | Ücretsiz, MIT | Ücretsiz | 8 GB RAM makinelerde ve Snapdragon X’te rahatça çalışır |
| AnythingLLM | Takım ölçeği belge çalışma alanları | Ücretsiz masaüstü uygulaması | Bulut yaklaşık $50/ay’dan başlıyor | Multi-çalışma alanı RAG, ajanlar, izinler |
| LocalAI | OpenAI, Anthropic, ElevenLabs drop-in | Tamamen ücretsiz, MIT | Ücretsiz (self-host) | Dağıtılmış küme modu, VRAM-farkında yönlendirme |
| Text Generation WebUI | Oynaşan güç kullanıcıları | Tamamen ücretsiz, AGPL | Ücretsiz | QLoRA ince ayarı, uzantı sistemi, çoklu arka uç |
Alternatifler
LM Studio — Jan’ın genel olarak en iyi alternatifi
LM Studio çoğu Jan kullanıcısının daha geniş bir model kataloğu ve Apple Silicon’da daha hızlı çalışma zamanı istediğinde gittikleri yerdir. Hugging Face model tarayıcısı uygulamanın içindedir, sohbet ekleri destekler ve localhost:1234 üzerinde OpenAI uyumlu sunucu tek tıklık değiştirmedir. Apple Silicon’da MLX arka ucu, Jan’ın kullandığı llama.cpp’nin Metal derlemesinden yaklaşık %30 ila %50 daha hızlı Llama, Qwen ve Gemma’yı karşılaştırılabilir veya daha düşük bellekle çalıştırır.
Eksik olduğu yer: İstemcinin kendisi kapalı kaynaklı. Ticari dağıtımlar satış tarafından ele alınan Team lisansı gerektirir.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Kişisel kullanım, sınırsız yerel modeller
- Ücretli: Kullanıcı başına alıntılanan takım koltuğu
- Jan vs: Tek kullanıcı için aynı ücretsiz tavan, daha geniş katalog, Apple Silicon’da daha hızlı
Jan’dan göç etmek: Jan ile konuşan herhangi bir aracı localhost:1337 adresinden localhost:1234 adresine yönlendirin ve model kimliğini değiştirin. Jan aracılığıyla indirilen GGUF’lar farklı bir klasörde yaşıyor, bu nedenle sembolik bağlantı yerine LM Studio tarayıcısından yeniden indirin. Birkaç modeliyle bir çalışma alanı için bir akşam ayırın.
İndir: lmstudio.ai
Özet: Daha geniş bir model rafı ve daha hızlı çalışma zamanı isteyen ancak kapalı istemciyle yaşayabilen tek geliştirici için doğru seçim.
Ollama — Terminal-birinci en iyi alternatif
Ollama Jan’ın zıttı: sohbet GUI yok, sağlam bir CLI ve üzerine kurulu istemciler ekosistemi. ollama pull qwen2.5-coder saniyeler içinde bir modeli çalışır duruma getirir ve localhost:11434 üzerindeki REST API diğer araçların hedeflemesi gereken standarda en yakın şeydir. Zaten Continue.dev, Open WebUI veya kendi komut dosyalarınızı kullanıyorsanız, Ollama uyarlanmadan bağlanır.
Eksik olduğu yer: Ollama kayıt defteri, yeni nicelendirilen modeller için Hugging Face’in gerisinde kalır ve birinci taraf sohbet UI yoktur. Varsayılan keep-alive, beş dakikalık boşta kaldıktan sonra modelleri yeniden yükler; bu paylaşılan GPU’lar için iyidir ancak tek kullanıcı masaüstü için yavaştır.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Her şey
- Ücretli: Hiçbiri
- Jan vs: GUI yok ama daha güçlü API hikayesi ve daha tutarlı Linux/CUDA davranışı
Jan’dan göç etmek: İstemlerinizi dışa aktarın, aynı temel modelleri ollama pull yapın ve istediğiniz herhangi bir sohbet istemcisini Ollama uç noktasına yönlendirin. Open WebUI en yakın görsel değiştirmedir.
İndir: ollama.com · github.com/ollama/ollama
Özet: Terminal ev tabanı ise ve en geniş araç ekosistemini istiyorsanız bunu seçin.
Msty — Yan yana karşılaştırma ve RAG için en iyi
Msty “hangi model bunda daha iyi?” sorusunu iki sekme açmadan yanıtlayan uygulamadır. Bölünmüş görünüm istemler aynı girişi aynı anda iki veya daha fazla yerel modele karşı çalıştırır. Bilgi yığınları belge klasörünü birinci sınıf RAG kaynağına dönüştürür. Gölge kişilikleri, yeniden kullanım için istemi-artı-model paketleri kaydeder.
Eksik olduğu yer: Gelişmiş iş akışları Msty Studio’da, ücretli bir eklenti. Temel uygulama cömert ama iyi kısımlar kapılı.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Yerel modelleriyle masaüstü uygulaması
- Ücretli: Msty Studio ayda yaklaşık $10
- Jan vs: Daha iyi RAG, daha iyi karşılaştırma, benzer model kapsamı
Jan’dan göç etmek: Msty, Ollama ve LM Studio kataloglarını doğrudan içe aktarır ve diskteki GGUF’ları yeniden kullanabilir. Jan sohbet geçmişinizi metin olarak dışa aktarın; henüz doğrudan sohbet içe aktarması yoktur.
İndir: msty.app
Özet: LLM’ye araştırma için gerçekten güvendiğinizde ve bir karşılaştırma görünümü istediğinizde en iyi seçim.
GPT4All — Mütevazı donanımda en iyi
GPT4All Jan’ın mücadele ettiği makineleri hedefler: 8 GB RAM dizüstü bilgisayarlar, Snapdragon X copilot kutuları, eski Windows masaüstü bilgisayarları. Kurulum küçüktür, modeller bu hedefler için önceden nicelendirilebilir ve LocalDocs özelliği daha büyük bir yığın getirmeden temel RAG’ı kapsar.
Eksik olduğu yer: Model kataloğu LM Studio’dan küçüktür ve UI Jan’ın yanında eski görünür.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Tam uygulama, ticari kullanım için MIT lisanslı
- Ücretli: Hiçbiri
- Jan vs: Daha düşük sistem tabanı, daha küçük katalog
Jan’dan göç etmek: GPT4All’ın kendi model mağazası vardır ve modelleri doğrudan indirir. Jan’dan indirilen GGUF’larınız GPT4All’ın model klasörüne bırakır ve yerel listeden seçerseniz çalışır.
İndir: nomic.ai/gpt4all · github.com/nomic-ai/gpt4all
Özet: Ucuz dizüstü bilgisayarlar, ince istemciler ve Windows ARM’de doğru seçim.
AnythingLLM — En iyi takım RAG çalışma alanı
AnythingLLM bir belge çalışma alanı takım iş akışına dönüştüğünde dağıttığınız şeydir. Multi-çalışma alanı RAG, ajan akışları ve erişim denetimleri Jan’ın başladığı aynı yerel model hikayesinin üzerine oturur. Masaüstü uygulaması ücretsiz ve kendi başına; bulut sürümü çok oyunculu tarafı işler.
Eksik olduğu yer: Birkaç PDF’li bir kişi için aşırı. Daha önce bir gömme deposuna dokunmadıysanız öğrenme eğrisi gerçektir.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Tek kullanıcı için masaüstü uygulaması
- Ücretli: Bulut planları bir takım için ayda yaklaşık $50’den başlıyor
- Jan vs: Farklı araç şekli; sohbet değil çalışma alanı hakkında düşünün
Jan’dan göç etmek: AnythingLLM’yi Ollama veya LM Studio uç noktanıza yönlendirin, belgeleri yükleyin, Jan’ın teknik olarak RAG yapabileceği gerçeğini yoksayın.
İndir: anythingllm.com · github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
Özet: LLM gerçek belgeler ve birden fazla kullanıcıyla iş akışının bir parçası olduğunda en iyi seçim.
LocalAI — OpenAI biçimli API değiştirmesi için en iyi
LocalAI OpenAI API, Anthropic API ve ElevenLabs’ı konuşur, hepsi makinenizde çalışan modellere yönelir. Kutular arasında kümeleme yapar, bu nedenle güçlü bir iş istasyonu ve dizüstü bilgisayar bir uç nokta üzerinden GPU kapasitesini paylaşabilir.
Eksik olduğu yer: Birinci taraf sohbet GUI yok. Kurulum masaüstü uygulaması çalıştırmaktan ziyade hizmet çalıştırmaya daha yakındır.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Açık kaynak, Apache 2.0
- Ücretli: Hiçbiri (self-host)
- Jan vs: Daha geniş API yüzeyi, daha az arkadaş canlısı ilk çalıştırma
Jan’dan göç etmek: Jan’da localhost:1337/v1 ile konuşan herhangi bir şey portu LocalAI’a değiştirir ve sadece çalışır, çünkü LocalAI’ın OpenAI-compat daha katıdır.
İndir: localai.io · github.com/mudler/LocalAI
Özet: LLM sohbet penceresi değil başka yazılım için bir arka uç olduğunda doğru katman.
Text Generation WebUI — Güç kullanıcısı oynarken en iyi kutu
Text Generation WebUI (oobabooga) QLoRA ince ayarı, dört farklı çıkarım arka ucu ve hemen hemen her şeyi bağlayabileceğiniz bir uzantı sistemi istediğiniz yerdir. Ürün değil bir atölyedir.
Eksik olduğu yer: Her yerde kaba kenarlar ve Jan veya LM Studio’dan daha hızlı yaşlanan bir UI. Takımınıza vermek için uygulama değil.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Açık kaynak, AGPL
- Ücretli: Hiçbiri
- Jan vs: Daha fazla güç, daha az cilalama
Jan’dan göç etmek: GGUF’larınızı models/ klasörüne kopyalayın, başlatın, bir arka uç seçin. İstem geçmişi Jan’da kalır.
İndir: github.com/oobabooga/text-generation-webui
Özet: Sadece sohbet değil ince ayar yapmak isteyen kişi için en iyi seçim.
Nasıl seçilir
- LM Studio seçin Apple Silicon’da veya CUDA’lı Windows’ta daha arkadaş canlı bir Jan istiyorsanız.
- Ollama seçin API arka ucu istiyorsanız ve terminalde mutluyarsanız.
- Msty seçin araştırma için modele güveniyorsanız ve yan yana yanıtlar istiyorsanız.
- GPT4All seçin makine eski, ucuz veya ARM ise.
- AnythingLLM seçin iş akışı belge-ağırsa ve birden fazla kullanıcıyı içeriyorsa.
- LocalAI seçin OpenAI API’sini bekleyen yazılım oluşturuyorsanız.
- Text Generation WebUI seçin yerel olarak ince ayar yapmak istiyorsanız.
- Jan’da kalın tamamen açık kaynaklı istemci ve etkin MCP yol haritası yukarıdakilerden daha önemliyse. Jan, Apache 2.0 altında tüm yığını istediğinizde tuttuğunuz uygulamadır.
SSS
Jan açık kaynak mı? Evet. Jan Apache 2.0 lisanslıdır, masaüstü istemci dahil ve yol haritası GitHub’da halka açıktır.
Aynı makinede Jan ve Ollama’yı kullanabilir miyim? Evet. Bunlar farklı bağlantı noktaları (Jan 1337’de, Ollama 11434’te) bağlarlar ve model klasörlerini sembolik olarak bağlarsanız GGUF’ları paylaşabilirler.
Mac’te Jan’ın hangi alternatifi en hızlıdır? Apple Silicon’da MLX arka ucu olan LM Studio, Llama, Qwen ve Gemma’da aynı nicemlendirme üzerinde ölçtüğümüz en hızlıdır. Jan ve Ollama Metal’de yakındır.
Hangisi VS Code veya JetBrains’e takılması en kolaydır? Ollama, çoğu düzenleyici eklentisi varsayılan olarak API’sini hedefleyeceği için. LM Studio, OpenAI uyumlu uç noktası aracılığıyla yakın bir seçenektir.
Bunlar Linux’ta çalışıyor mu? LM Studio, Ollama, GPT4All, AnythingLLM, LocalAI ve Text Generation WebUI’nin tümü birinci sınıf Linux derlemeleri gönderir. Msty’nin de Linux’u vardır, ancak eski sürümler Windows ve macOS’ta geride kaldı.
