LocalAIMaxxing - 我分析了2,300个本地AI应用，以找出每个类别中最好的

Mac本地AI目录 (https://bunnysoft.app/local-ai-mac-apps) 朋友们好！作为一名本地LLM爱好者，我一直非常乐于探索增加本地AI使用的方法。此前，我尝试过通过Ollama、llama.cpp或vllm运行本地模型，甚至微调过自己的Gemma模型。然而，我始终难以真正拥抱本地AI，因为除了学习和摆弄之外，我找不到持久的用例。对于我的主业——编程，我使用Codex和Claude，因为我需要尽可能高效。至于其他事情，我的使用频率极低，以至于等到需要时，我连正确的llama.cpp启动命令都忘了。随着最近Apple M5和超紧凑型本地模型的发布，我越来越相信另一个我们集体忽视的可能性：本地AI应用的崛起——这些产品将本地模型、工作流和用户界面打包在一起，很好地服务于某个狭窄的目的。应用消除了在非频繁使用中不成比例的运维痛苦，并让更多人能够通过AI应用覆盖多样化的流程，从而扩展AI的使用，而不是在狭窄领域内堆叠token。我建立了一个目录站点来调研本地AI应用生态，结果出奇地好：LLM聊天、转录、OCR、照片编辑等类别中有大量选择（每类50+应用），还有一些我完全不知道的独特用例，比如衣柜造型师和宠物健康助手。目前共有82个类别。如果你感兴趣，请来看看！https://bunnysoft.app/local-ai-mac-apps 局限： - 目前仅覆盖Mac App Store（因为我需要一个可靠的API来获取数据） - 数据收集于6月24日，因此超新应用未包含在内。计划每月更新 - 如果你发现这里缺少某个应用，请通过提交提名表格告知我 方法 - 我从App Store API抓取了20,435个应用（513个搜索词，外加爬取构建本地AI应用的开发者资料） - 使用deepseek v4 flash作为分类器，筛选出2,259个真正本地的AI应用 - 结合脚本和LLM作为评判进行分类和评分。排名优先奖励完全设备端应用。我已抽查了主要类别，但对于2,300个应用，难免会有遗漏。如果你发现任何错误，请指出，我会修正。 - 查看更多：https://bunnysoft.app/local-ai-mac-apps/how-we-rank 这里有一个毫不掩饰的推广：站点上的其中一个应用是我自己开发的，你访问站点时肯定不会错过😂 请告诉我你们对本地AI、应用或这个站点的未来有什么看法🙏