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Private Mind: Análise do App de Chat de IA Offline e Open Source para iPhone e Android

·9 min de leitura·Por Hans Kuepper · Fundador do PromptQuorum · Mecanismo de descoberta de IA de pesos abertos e código aberto
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O Private Mind (versão 1.3.0 em 3 de outubro de 2026) é um app de chat gratuito, com licença MIT, da Software Mansion que roda modelos de linguagem de peso aberto em iPhone, iPad e Android sem conta e que consegue responder perguntas sobre seus próprios arquivos PDF e de texto usando recuperação no dispositivo, com citação das fontes. Os modelos são baixados uma vez do Hugging Face e depois rodam offline por meio do React Native ExecuTorch. A versão 1.3.0 acrescentou um botão Web opcional que busca páginas da web, então o app é offline por padrão, mas não é offline quando esse recurso é usado.

O Private Mind é um app de chat gratuito e de código aberto da Software Mansion, empresa polonesa de software, que roda modelos de linguagem de peso aberto em iPhone, iPad ou celular Android por meio da biblioteca React Native ExecuTorch. Além do chat, oferece perguntas e respostas sobre documentos no próprio dispositivo com citação das fontes, ditado com Whisper, modelos com suporte a visão, benchmarks de velocidade integrados e, desde a versão 1.3.0, um botão Web opcional que busca páginas na internet. O código-fonte é publicado sob a licença MIT no GitHub. Esta análise se baseia nas fichas da App Store e do Google Play e no repositório público, consultados em 3 de outubro de 2026; a PromptQuorum não testou o app na prática.

Private Mind: Análise do App de Chat de IA Offline e Open Source para iPhone e Android

Principais conclusões

  • Desenvolvedora: Software Mansion (Software Mansion S.A. no Google Play), que se descreve como uma agência de software desde 2012 e contribuidora central do React Native; o app fica na organização software-mansion-labs no GitHub.
  • Preço e licença: gratuito e sem conta; código-fonte sob a licença MIT, com um aviso incluído para os componentes do ExecuTorch licenciados sob BSD-3-Clause.
  • Modelos: 15 entradas no catálogo do repositório, entre Qwen 3, LLaMA 3.2, Qwen 2.5, LFM 2.5, Gemma 4 e um modelo em polonês, incluindo opções com suporte a visão.
  • Plataformas: iPhone e iPad (iOS e iPadOS 17.0 ou posterior), Macs com Apple M1 ou posterior pela ficha da App Store e Android pelo Google Play.
  • Sinais das lojas conforme consultados em 3 de outubro de 2026: versão 1.3.0, mais de 5 mil downloads no Google Play, 385 estrelas no GitHub.

📍 Em uma frase

O Private Mind é um app gratuito, com licença MIT, da Software Mansion para iPhone, iPad e Android que roda modelos de linguagem de peso aberto no dispositivo, responde perguntas sobre seus próprios documentos e oferece uma busca na web opcional, adicionada na versão 1.3.0.

💬 Em termos simples

Você instala o app, baixa um modelo uma vez e depois conversa com ele sem conta nem conexão com a internet; também pode dar PDFs e arquivos de texto para questionar, e somente o botão Web opcional envia solicitações à internet.

📌Nota: Esta análise se baseia nas fichas da App Store e do Google Play e no repositório público do GitHub (README, licença, releases, catálogo de modelos e as notas de versão e o documento de problemas conhecidos do próprio projeto), consultados em 3 de outubro de 2026. A PromptQuorum não testou nem fez benchmarks do app.

O que é o Private Mind?

O Private Mind é um app de chat para celular que roda modelos de linguagem de peso aberto localmente, em vez de chamar um serviço na nuvem. Segundo o README, todas as conversas acontecem no dispositivo, não há cadastro nem assinatura, e os modelos não vêm incluídos: eles são baixados do Hugging Face no primeiro uso, então a primeira execução precisa de conexão com a rede.

Por baixo dos panos, ele usa o React Native ExecuTorch, uma biblioteca de código aberto separada, da mesma empresa, que envolve o runtime de inferência ExecuTorch para apps React Native. O app, a biblioteca e o runtime são três projetos diferentes: o Private Mind é o app pronto analisado aqui, o React Native ExecuTorch é a biblioteca sobre a qual ele é construído, e o ExecuTorch é o runtime mantido no ecossistema do PyTorch.

Como obter

O Private Mind é distribuído pelas duas lojas de apps e como código-fonte; os três links abaixo são os que o README do projeto lista.

Plataforma
Onde obter
iPhone / iPadApp Store (iOS e iPadOS 17.0 ou posterior)
Mac (Apple M1+)Mesma ficha da App Store (exibida como disponibilidade para Mac)
AndroidGoogle Play
Código-fonteGitHub (MIT)

Versão atual conforme verificada em 3 de outubro de 2026: 1.3.0, publicada na página de releases do projeto em 17 de setembro de 2026.

Como começar

A configuração segue a ordem descrita no README e nas fichas das lojas; a PromptQuorum não executou esses passos.

  1. 1
    Instalar o app
    Why it matters: Baixe o Private Mind na App Store ou no Google Play; segundo as fichas, não é necessário conta nem cadastro.
  2. 2
    Baixar um modelo no Wi-Fi
    Why it matters: Os modelos são baixados do Hugging Face no primeiro uso e têm cerca de 1 a 3 GB cada, segundo a ficha do Play, então use Wi-Fi. A lista dentro do app marca quais modelos cabem no seu dispositivo, segundo o README.
  3. 3
    Executar o benchmark integrado
    Why it matters: A ficha do Play sugere o benchmark caso você não saiba qual modelo o seu celular aguenta; ele mede velocidade e memória no seu próprio hardware.
  4. 4
    Conversar ou anexar um documento
    Why it matters: Inicie uma conversa ou anexe um arquivo PDF, TXT, Markdown, HTML ou CSV e pergunte sobre ele; as respostas apontam de volta para os trechos usados.
  5. 5
    Ativar o Web, se quiser
    Why it matters: A versão 1.3.0 acrescentou um botão Web que traz informações atuais para a conversa. Deixe-o desligado para manter uma conversa totalmente offline.

Quais modelos ele oferece?

Qwen 3

Entradas e tamanhos:
0.6B e 1.7B (cerca de 0,9 a 2,2 GB)
Observações:
Marcado com raciocínio no catálogo

LLaMA 3.2

Entradas e tamanhos:
1B e 3B, variantes QLoRA e SpinQuant (cerca de 1,1 a 2,7 GB)
Observações:
Marcado como bom em programação

Qwen 2.5

Entradas e tamanhos:
0.5B, 1.5B e 3B (cerca de 0,8 a 2,9 GB)
Observações:
Opções pequena, equilibrada e potente

LFM 2.5

Entradas e tamanhos:
1.2B de texto, mais modelos de visão de 1.6B e 450M
Observações:
As duas entradas VL aceitam imagens

Gemma 4

Entradas e tamanhos:
2B de texto e 2B de visão, tamanhos variam por plataforma
Observações:
Texto cerca de 2,5 a 2,9 GB, visão cerca de 3 a 4 GB

Bielik v3.0

Entradas e tamanhos:
Cerca de 0,9 GB
Observações:
Modelo em polonês

Tamanhos e entradas vêm do arquivo de catálogo de modelos do repositório em 3 de outubro de 2026 e vão mudar conforme o catálogo for atualizado. A ficha do Play também diz que é possível importar seus próprios modelos; quais formatos de arquivo isso aceita não foi informado nas fontes lidas.

Recursos confirmados pelas fontes

Todos os itens abaixo vêm do README do projeto, das notas de versão dentro do repositório ou das fichas das lojas; nenhum foi testado de forma independente.

  • Perguntas e respostas sobre documentos. Anexe um arquivo PDF, TXT, Markdown, HTML ou CSV; a recuperação e os embeddings rodam no dispositivo e as respostas apontam para os trechos de origem (a ficha do Play cita PDF e TXT).
  • Imagens e voz. Envie uma foto a um modelo com suporte a visão ou dite com a transcrição de fala para texto do Whisper feita no dispositivo.
  • Benchmarks integrados. Compare modelos em velocidade e memória no seu próprio hardware antes de se decidir por um.
  • Ferramentas de conversa. Crie uma ramificação da conversa a partir de qualquer mensagem, salve prompts de sistema como predefinições reutilizáveis, pesquise conversas e exporte-as.
  • Model Hub. Modelos abertos selecionados e agrupados por família, além da importação dos seus próprios modelos.
  • Botão Web (versão 1.3.0). Traz informações atuais para a conversa, mostra as páginas usadas em uma resposta e, segundo as notas de versão, busca e lê essas páginas no dispositivo.

Privacidade e busca na web

O uso principal é offline por projeto: o README diz que as conversas ficam no dispositivo, e a ficha do Play diz que não há telemetria. O rótulo de privacidade da App Store informa que a desenvolvedora não coleta nenhum dado, e a seção Segurança dos dados do Play declara "No data collected" e criptografia em trânsito.

A seção Segurança dos dados do Play também lista "App activity" entre os tipos de dados que o app pode compartilhar com terceiros. As fontes não dizem a que isso se refere, e a busca na web opcional do app é o recurso de rede mais óbvio, então trate a afirmação de "offline" como válida para conversas com o Web desligado. O próprio documento de problemas conhecidos do projeto descreve a busca na web como um scraper que busca páginas, e o repositório obtém ícones de sites pelo serviço de ícones do DuckDuckGo. Qual serviço de busca recebe a sua consulta não foi identificado nas fontes lidas.

📌Nota: O código-fonte é público, então essas afirmações podem ser conferidas por quem compilar o app, mas a PromptQuorum não auditou o código nem o tráfego de rede. Quem lida com dados confidenciais deve verificar o comportamento com o Web desligado e ligado.

Prós e contras: benefícios vs. limitações

Gratuito e open source

Na prática:
Sem conta nem assinatura, e o código com licença MIT pode ser lido e compilado.
Limitação / ressalva:
Publicado na organização de laboratório da empresa no GitHub; as fontes não indicam compromissos de suporte.

Documentos no dispositivo

Na prática:
Faça perguntas sobre seus próprios arquivos, com trechos de origem clicáveis.
Limitação / ressalva:
A qualidade depende do modelo pequeno que você carregar.

Benchmarks integrados

Na prática:
Você vê velocidade e memória no seu celular antes de escolher um modelo.
Limitação / ressalva:
Os resultados valem só para o seu dispositivo, e as fontes não trazem números publicados.

Ambas as plataformas móveis

Na prática:
O mesmo app está no iPhone, no iPad, no Android e em Macs com chip Apple.
Limitação / ressalva:
Os modelos se limitam ao que o catálogo e o recurso de importação suportam.

Busca na web opcional

Na prática:
As respostas podem usar páginas atuais, com as páginas exibidas.
Limitação / ressalva:
Fica online, e o documento de problemas conhecidos relata resultados vazios em páginas com muito JavaScript e 30 a 40 segundos até o primeiro token com a busca na web ligada.

Para quem é indicado

  • Quem quer um app de chat offline gratuito e auditável no celular. A licença MIT e o repositório público o tornam verificável de um modo que apps fechados não são.
  • Quem quer questionar seus próprios PDFs e anotações com privacidade. A recuperação no dispositivo com citações é um dos recursos principais.
  • Usuários que estão decidindo qual modelo o celular consegue rodar. O benchmark integrado e os marcadores de compatibilidade dentro do app foram feitos para isso.
  • Desenvolvedores curiosos sobre o React Native ExecuTorch. O app é um exemplo funcional criado pelos mantenedores da biblioteca.

O que não conseguimos verificar

  • Desempenho na prática. A PromptQuorum não executou o app, então velocidade, consumo de bateria e qualidade das respostas não foram avaliados.
  • A que se refere o compartilhamento de "App activity". A seção Segurança dos dados do Play o lista ao lado de "No data collected"; as fontes não o explicam.
  • Qual serviço de busca o botão Web usa. As fontes lidas não o nomeiam.
  • Requisitos de versão do Android e número da build no Play. O texto do Play lido não mostra uma versão mínima do Android nem um número de versão; a versão 1.3.0 vem da ficha da App Store e dos releases do GitHub.
  • Site do produto. O site do projeto, privatemind.swmansion.com, só carrega com JavaScript, então seu conteúdo não pôde ser lido; os fatos aqui vêm do README e das fichas das lojas.
  • Não é para quem precisa de modelos muito grandes. O catálogo chega no máximo a modelos de cerca de 4 GB, então trabalhos mais pesados pertencem a um computador.

Concorrentes e alternativas

PocketPal AI

Plataformas:
iOS, Android
Preço / licença:
Gratuito / MIT
Principal diferença:
Cliente de chat open source no dispositivo, com biblioteca de modelos própria
Artigos sobre PocketPal AI (10)

+20 mais não exibidos

MLC Chat

Plataformas:
iOS, Android
Preço / licença:
Gratuito / Apache 2.0
Principal diferença:
Chat open source no dispositivo, construído sobre o motor MLC LLM
Artigos sobre MLC Chat (5)

Também mencionado em:

Maid

Plataformas:
Android, iOS
Preço / licença:
Gratuito / MIT
Principal diferença:
App de chat open source para modelos GGUF locais ou provedores remotos
Artigos sobre Maid (5)

Também mencionado em:

Os detalhes dos concorrentes mudam com frequência; confirme preço, licença e plataformas atuais de cada app na própria ficha.

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Perguntas frequentes

O Private Mind é gratuito?

Sim. As duas fichas das lojas e o README o descrevem como gratuito, sem conta nem assinatura, e o código-fonte está sob a licença MIT. Confira nas lojas se algo mudou depois de 3 de outubro de 2026.

Quem faz o Private Mind?

A Software Mansion, empresa polonesa de software listada como Software Mansion S.A. no Google Play. O código do app está na organização software-mansion-labs da empresa no GitHub.

Ele funciona offline?

O chat principal, as perguntas sobre documentos e o ditado rodam no dispositivo depois que um modelo é baixado. O primeiro download de um modelo e o botão Web opcional precisam de conexão com a internet.

Quais modelos ele consegue rodar?

O catálogo do repositório lista 15 entradas, entre Qwen 3, LLaMA 3.2, Qwen 2.5, LFM 2.5, Gemma 4 e um modelo em polonês, incluindo dois modelos de visão LFM e um Gemma. Seus próprios modelos podem ser importados, mas os formatos aceitos não foram informados.

Posso fazer perguntas sobre os meus próprios arquivos?

Sim. Anexe um arquivo PDF, TXT, Markdown, HTML ou CSV; a recuperação roda no dispositivo e cada resposta aponta para os trechos que usou.

O que faz o botão Web?

Introduzido na versão 1.3.0, ele traz informações atuais da web para a conversa e mostra as páginas usadas. Ele fica online, ao contrário do resto do app, e o documento de problemas conhecidos do projeto lista fraquezas como resultados vazios em páginas com muito JavaScript.

Ele roda em Mac ou só em celulares?

A ficha da App Store mostra disponibilidade para iPhone, iPad e Macs com Apple M1 ou posterior. As fontes lidas não indicam uma versão nativa separada para desktop.

De quanta memória eu preciso?

A ficha do Play recomenda um celular moderno com 4 GB ou mais de RAM para modelos maiores. O benchmark integrado e os marcadores de compatibilidade dentro do app mostram o que o seu celular consegue rodar.

Ele é o mesmo que o React Native ExecuTorch?

Não. O React Native ExecuTorch é a biblioteca de código aberto sobre a qual o app é construído; o Private Mind é o app de chat pronto. Ambos vêm da Software Mansion.

Veredito

O Private Mind é uma opção open source entre os apps de chat móveis offline: é gratuito, tem licença MIT, está disponível em iPhone, iPad, Android e Macs com chip Apple e é feito por uma empresa que mantém a biblioteca sobre a qual ele roda. Suas perguntas e respostas sobre documentos no dispositivo com citações, o ditado com Whisper, os modelos de visão e os benchmarks integrados vão além do chat simples, e o repositório público significa que suas afirmações de privacidade podem, em princípio, ser conferidas. Em contrapartida, seu catálogo de modelos se limita a modelos pequenos, de cerca de 0,65 a 4 GB, o repositório foi criado em maio de 2025, o botão Web opcional é a única parte que fica online, e a redação de "App activity" na seção Segurança dos dados do Play não é explicada nas fontes. Ele serve a leitores que querem um app para celular auditável, gratuito e offline em primeiro lugar; quem prefere outra opção open source pode comparar o PocketPal AI ou o Google AI Edge Gallery.

Fontes

  • Private Mind na App Store — preço, versão, requisitos de plataforma, rótulo de privacidade e descrição, consultados em 3 de outubro de 2026.
  • Private Mind no Google Play — descrição, desenvolvedora, número de downloads, seção Segurança dos dados e data da última atualização, consultados em 3 de outubro de 2026.
  • private-mind no GitHub — README, arquivo de licença MIT, releases, catálogo de modelos, notas de versão dentro do repositório e documento de problemas conhecidos.

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