NewFree 中 AnythingLLM Desktop 1.7.8 for Windows x64
AnythingLLM是一個全棧應用程式，您可以使用現成的商業大語言模型或流行的開源大語言模型，再結合向量資料庫解決方案構建一個私有ChatGPT，不再受制於人 Mintplex-Labs/anything-llm 是一個全方位的 AI 應用集合平台，旨在透過單一的桌面和 Docker 應用程式，提供包括內建 RAG（Retrieval Augmentation Generation）、AI 代理、無需編碼的代理構建器、以及其他多種 AI 相關功能的一站式服務。該平台致力於為用戶提供簡單、直觀的操作體驗，同時支援多樣化的 AI 相關功能，以滿足不同用戶群體的需求。
NewFree 中 AnythingLLM Desktop 1.7.8 for Windows arm64
AnythingLLM是一個全棧應用程式，您可以使用現成的商業大語言模型或流行的開源大語言模型，再結合向量資料庫解決方案構建一個私有ChatGPT，不再受制於人 Mintplex-Labs/anything-llm 是一個全方位的 AI 應用集合平台，旨在透過單一的桌面和 Docker 應用程式，提供包括內建 RAG（Retrieval Augmentation Generation）、AI 代理、無需編碼的代理構建器、以及其他多種 AI 相關功能的一站式服務。該平台致力於為用戶提供簡單、直觀的操作體驗，同時支援多樣化的 AI 相關功能，以滿足不同用戶群體的需求。
NewFree 中 AnythingLLM Desktop 1.7.8 for macOS Apple Silicon
AnythingLLM是一個全棧應用程式，您可以使用現成的商業大語言模型或流行的開源大語言模型，再結合向量資料庫解決方案構建一個私有ChatGPT，不再受制於人 Mintplex-Labs/anything-llm 是一個全方位的 AI 應用集合平台，旨在透過單一的桌面和 Docker 應用程式，提供包括內建 RAG（Retrieval Augmentation Generation）、AI 代理、無需編碼的代理構建器、以及其他多種 AI 相關功能的一站式服務。該平台致力於為用戶提供簡單、直觀的操作體驗，同時支援多樣化的 AI 相關功能，以滿足不同用戶群體的需求。
NewFree 中 AnythingLLM Desktop 1.7.8 for macOS Apple Intel
AnythingLLM是一個全棧應用程式，您可以使用現成的商業大語言模型或流行的開源大語言模型，再結合向量資料庫解決方案構建一個私有ChatGPT，不再受制於人 Mintplex-Labs/anything-llm 是一個全方位的 AI 應用集合平台，旨在透過單一的桌面和 Docker 應用程式，提供包括內建 RAG（Retrieval Augmentation Generation）、AI 代理、無需編碼的代理構建器、以及其他多種 AI 相關功能的一站式服務。該平台致力於為用戶提供簡單、直觀的操作體驗，同時支援多樣化的 AI 相關功能，以滿足不同用戶群體的需求。
NewFree 中 AnythingLLM Desktop 1.7.8 for Linux
AnythingLLM是一個全棧應用程式，您可以使用現成的商業大語言模型或流行的開源大語言模型，再結合向量資料庫解決方案構建一個私有ChatGPT，不再受制於人 Mintplex-Labs/anything-llm 是一個全方位的 AI 應用集合平台，旨在透過單一的桌面和 Docker 應用程式，提供包括內建 RAG（Retrieval Augmentation Generation）、AI 代理、無需編碼的代理構建器、以及其他多種 AI 相關功能的一站式服務。該平台致力於為用戶提供簡單、直觀的操作體驗，同時支援多樣化的 AI 相關功能，以滿足不同用戶群體的需求。
NewFree 中 AingDesk 1.1.7 for Windows x64
AingDesk 是一款開源的 AI 助理，支援本地 AI 模型、API、知識庫共享、網路搜尋和智能體等功能，且正在快速發展中。 AingDesk 是一個簡單易用的開源 AI 助理軟體，支援本地 AI 模型和主流的模型 API 快速部署、本地知識庫建立、智能體的建立、線上共享以及網路搜尋。該軟體支援伺服器端部署，並且即將支援在單一會話中與多個模型進行同時對話（coming soon）。
AingDesk 以其用戶友好的界面和操作，為 AI 新手提供了一個簡單的入門體驗。用戶可以透過官網、CNB 或 GitHub 下載客戶端版本（適用於 MacOS 和 Windows），或者透過 Docker 執行伺服器版本。
AingDesk 的介紹頁面強調了其簡單易用的特點，以及其對知識庫、模型 API、線上分享、網路搜尋和智能體的支援。該項目正在迅速發展中。
NewFree 中 AingDesk 1.1.7 for macOS arm64
AingDesk 是一款開源的 AI 助理，支援本地 AI 模型、API、知識庫共享、網路搜尋和智能體等功能，且正在快速發展中。 AingDesk 是一個簡單易用的開源 AI 助理軟體，支援本地 AI 模型和主流的模型 API 快速部署、本地知識庫建立、智能體的建立、線上共享以及網路搜尋。該軟體支援伺服器端部署，並且即將支援在單一會話中與多個模型進行同時對話（coming soon）。
AingDesk 以其用戶友好的界面和操作，為 AI 新手提供了一個簡單的入門體驗。用戶可以透過官網、CNB 或 GitHub 下載客戶端版本（適用於 MacOS 和 Windows），或者透過 Docker 執行伺服器版本。
AingDesk 的介紹頁面強調了其簡單易用的特點，以及其對知識庫、模型 API、線上分享、網路搜尋和智能體的支援。該項目正在迅速發展中。
NewFree LM Studio 0.3.14 for Windows arm64
LM Studio 是一款允許用戶在本地執行大型語言模型（LLMs）的工具套件，提供了一個新的 Python 和 JavaScript SDK，以及一個圖形界面應用程式，專為初級者設計，同時包含專業功能。 LM Studio 是一款本地 AI 工具套件，使用戶能夠下載並在電腦上執行 Llama、DeepSeek、Mistral 和 Phi 等模型。它支援 Windows、M1/M2/M3/M4 Macs 以及 Linux PCs，前提是硬體支援 AVX2。
LM Studio 提供了一個本地 AI 應用程式，不會收集用戶資料或監控用戶行為，資料儲存在用戶本地機器上。
用戶可以透過 LM Studio 執行 LLama.cpp 和 Mac 上的 MLX 格式的大型語言模型，並且可以執行 Hugging Face 上的相容模型。
NewFree LM Studio 0.3.14 for Windows x64
LM Studio 是一款允許用戶在本地執行大型語言模型（LLMs）的工具套件，提供了一個新的 Python 和 JavaScript SDK，以及一個圖形界面應用程式，專為初級者設計，同時包含專業功能。 LM Studio 是一款本地 AI 工具套件，使用戶能夠下載並在電腦上執行 Llama、DeepSeek、Mistral 和 Phi 等模型。它支援 Windows、M1/M2/M3/M4 Macs 以及 Linux PCs，前提是硬體支援 AVX2。
LM Studio 提供了一個本地 AI 應用程式，不會收集用戶資料或監控用戶行為，資料儲存在用戶本地機器上。
用戶可以透過 LM Studio 執行 LLama.cpp 和 Mac 上的 MLX 格式的大型語言模型，並且可以執行 Hugging Face 上的相容模型。
NewFree LM Studio 0.3.14 for macOS arm64
LM Studio 是一款允許用戶在本地執行大型語言模型（LLMs）的工具套件，提供了一個新的 Python 和 JavaScript SDK，以及一個圖形界面應用程式，專為初級者設計，同時包含專業功能。 LM Studio 是一款本地 AI 工具套件，使用戶能夠下載並在電腦上執行 Llama、DeepSeek、Mistral 和 Phi 等模型。它支援 Windows、M1/M2/M3/M4 Macs 以及 Linux PCs，前提是硬體支援 AVX2。
LM Studio 提供了一個本地 AI 應用程式，不會收集用戶資料或監控用戶行為，資料儲存在用戶本地機器上。
用戶可以透過 LM Studio 執行 LLama.cpp 和 Mac 上的 MLX 格式的大型語言模型，並且可以執行 Hugging Face 上的相容模型。
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Files 是一款適用於 Windows 的檔案管理器，具有強大而直觀的設計，它具有多個選項卡、窗格、列、上下文選單和標籤中的shell擴展等功能。
磁碟機部分列出了所有可用的存儲設備，並顯示可用空間量以及總容量。
您瀏覽的檔案顯示在「最近的項目」下，您可以右鍵點擊某個項目以將其從列表中刪除或清除整個列表。
窗格頂部的工具欄類似於 Web 瀏覽器的導航控件。它有 4 個選項後退、前進、上一級和刷新。
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磁碟機部分列出了所有可用的存儲設備，並顯示可用空間量以及總容量。
您瀏覽的檔案顯示在「最近的項目」下，您可以右鍵點擊某個項目以將其從列表中刪除或清除整個列表。
窗格頂部的工具欄類似於 Web 瀏覽器的導航控件。它有 4 個選項後退、前進、上一級和刷新。
