اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی لپ‌تاپ شخصی دیگر فقط به داشتن یک پردازنده گرافیکی قدرتمند وابسته نیست. ظرفیت حافظه، پهنای باند رم و سازگاری نرم‌افزار با سخت‌افزار هم می‌توانند تعیین کنند که یک مدل زبانی اصلاً اجرا شود یا نه. مقایسه لپ‌تاپ HP OmniBook Ultra 16 مجهز به پلتفرم NVIDIA RTX Spark با ASUS Zenbook A16 دارای پردازنده Snapdragon X2 Elite Extreme نشان می‌دهد که در بعضی کاربردهای هوش مصنوعی، حافظه بیشتر حتی از قدرت گرافیکی بالاتر هم مهم‌تر است.

OpenCode یک عامل کدنویسی متن‌باز است که به جای وابسته‌کردن برنامه‌نویس به یک شرکت یا یک مدل هوش مصنوعی، امکان استفاده از مدل‌ها و ارائه‌دهندگان مختلف را در یک محیط واحد فراهم می‌کند. طبق مستندات رسمی OpenCode، این ابزار از بیش از ۷۵ ارائه‌دهنده مدل پشتیبانی می‌کند و امکان اجرای مدل‌های محلی را نیز دارد.

این موضوع زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که هنگام کار با ابزارهایی مانند Claude Code یا Codex به محدودیت مصرف برسید. محدودیت‌های Codex بر اساس طرح و مدل و نوع کار متفاوت هستند و OpenAI برای بعضی طرح‌ها پنجره‌های مصرف پنج‌ساعته و هفتگی در نظر می‌گیرد. میزان مصرف نیز به عواملی مانند مدل و پیچیدگی وظیفه و حجم زمینه و ابزارهای مورد استفاده بستگی دارد.

مرورگرهای مجهز به هوش مصنوعی معمولاً برای پاسخ‌گویی به پرسش‌ها یا خلاصه‌کردن صفحات وب به سرویس‌های ابری متکی هستند. یک روش متفاوت این است که مدل زبانی را روی کامپیوتر اجرا کنید و مرورگر را به همان مدل محلی متصل کنید. در این حالت پردازش گفت‌وگو با مدل روی سیستم خودتان انجام می‌شود و برای استفاده از مدل نیازی به اشتراک ماهانه یا کلید API سرویس‌های ابری ندارید.

BrowserOS از اتصال به مدل‌های محلی از طریق ابزارهایی مانند LM Studio و Ollama پشتیبانی می‌کند. مدل محلی می‌تواند برای خلاصه‌کردن صفحه فعلی، پرسیدن سؤال درباره محتوای صفحه و مقایسه اطلاعات چند تب کاربرد داشته باشد.

اگر می‌خواهید مدل‌های هوش مصنوعی را روی کامپیوتر خودتان اجرا کنید، انتخاب ابزار مناسب به میزان تجربه و کنترل موردنیاز شما بستگی دارد. ابزارهایی مانند Ollama و llama.cpp بیشتر روی اجرای مدل و کنترل فنی تمرکز دارند، در حالی که LM Studio و Msty محیط گرافیکی کامل‌تری ارائه می‌کنند. LM Studio امکان جست‌وجو و دانلود مدل و اجرای آن در محیط چت را مستقیماً از داخل برنامه فراهم می‌کند.

در مقابل، KoboldCpp برای اجرای مدل‌های GGUF و تنظیم دقیق گزینه‌هایی مانند لایه‌های GPU و اندازه کانتکست امکانات بیشتری دارد.