Locally Uncensored是什么？
Locally Uncensored是一款桌面应用,将运行在你自己电脑上的聊天、代码和图像生成工具整合到一个界面中,而不需要为每一项功能单独使用一个应用或浏览器标签。 根据其GitHub仓库介绍,它基于Tauri构建,不要求已有推理服务器在运行——它会检测机器上已安装的后端,若没有则安装并管理自带的引擎（"LU Engine"）。如需查找无审查模型而非这款应用，请参阅最佳无审查本地LLM：按硬件档位排序。
- 核心功能:一个桌面界面,用于聊天、代码和图像,连接到你机器上已有的本地推理后端,或使用其自带的引擎
- 据GitHub README所述,可检测/管理的后端包括:Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI、vLLM、LM Studio、Jan、TabbyAPI、GPT4All、Aphrodite、SGLang和TGI
- 图像生成通过自动配置的本地ComfyUI安装完成,而非自建的图像处理流程
- 开发者:一位使用GitHub用户名PurpleDoubleD的独立开发者,在一篇关于项目起源的dev.to文章中自称"David"
- 权威仓库:github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored,截至2026年9月约有1,750颗星标,2026年内几乎每周都有新版本发布（本评测时最新版本为2026年9月22日发布的v3.0.1,同日还发布了小版本v3.0.2）
- 据开发者介绍,v3.0.1新增了:Models中支持Civitai搜索和下载的LoRAs标签页、作为本地生成/编辑模型的Qwen-Image 2.1、按对话设置的采样参数,以及针对Linux上ComfyUI安装的修复
下载Locally Uncensored：Windows、Linux与macOS版本
Locally Uncensored支持Windows、Linux和macOS（测试版）,可通过项目的GitHub Releases页面直接下载安装包。同样的安装包也可以直接从项目主页的下载按钮获取,该按钮链接到当前的GitHub发行版,而非另行托管文件。此外还有面向Apple Silicon的macOS版本（需macOS 14或更高版本，不支持Intel Mac），项目的Mac页面将其标注为测试版。据该页面，它自3.0.6版起发布，仅在一台设备上测试过（M5 Pro，48 GB）。在macOS上，Remote Access和自动更新尚未确认，计算机控制功能也未经充分测试，内存较小的Mac尚未测试。当前版本为3.0.7（2026年10月19日）。由于安装包名称会随版本变化,请始终直接在Releases页面确认当前版本和文件名。
Locally Uncensored能做什么？
根据项目的GitHub README和官网,其功能设计的核心是将聊天、代码辅助和图像生成这几项本地AI任务整合到一个安装包和一个界面之下。
- 本地聊天 — 与检测到或配置的后端（Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI等）所提供的模型对话,除非你明确连接云服务商或启用远程访问,否则任何请求都不会离开本机
- 编程代理 — 一个内置代理,在项目文件夹内工作,读取、编辑并运行代码,而不只是一个加载了代码模型的聊天窗口
- 图像生成 — 自动配置的本地ComfyUI安装在应用内直接处理图像生成,无需单独搭建ComfyUI和打开浏览器标签
- 视频生成 — 通过与图像相同的一键式ComfyUI设置运行Wan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo和FramePack,用户无需搭建节点图
- LoRA训练 — 内置图像LoRA训练器,运行在用户自己的GPU上,可训练自定义LoRA,而不只是运行预训练好的LoRA
- 可选模型,而非固定模型 — 应用本身并不内置某个固定模型;它连接到你所选后端提供的可用模型,因此性能和硬件需求取决于加载的具体模型,而非Locally Uncensored本身
- 后端检测与管理 — Locally Uncensored可以检测现有的Ollama、llama.cpp、KoboldCpp或LocalAI安装并直接使用,若没有兼容后端,则安装并管理自带的"LU Engine"
- 可选的云服务商连接 — 据项目方自己的资料,OpenAI、Anthropic、OpenRouter和Groq等云服务商可作为本地推理之外的可选补充连接
手机与平板访问：二维码配对如何工作
Locally Uncensored与典型本地桌面聊天应用最大的区别在于,它内置了从手机或平板到PC上运行模型的远程访问功能——模型本身并不在移动设备上运行。
- 根据项目自身文档,配对方式是在桌面应用中扫描显示的二维码,并在手机或平板上输入六位数密码
- 默认情况下,已配对设备通过本地网络（LAN）连接到PC——在此模式下,任何流量都不会离开本地网络
- 仅当用户明确启用时,才能从局域网外进行远程访问,方式是通过连接手机与PC的加密Cloudflare Tunnel——该功能被描述为默认关闭,而非自动开启
- 在这两种模式下,模型都持续在PC上运行;手机或平板只发送和接收聊天消息,并不在本地执行推理
- 据项目方自己的资料,应用包含一个状态面板,列出当前已连接/已配对的设备
使用示例：Locally Uncensored的三种用法
以下是基于上述已记录功能构建的具体工作流程。
用一个应用代替三个,完成聊天、代码和图像任务
与其在终端中运行Ollama、使用单独的代码辅助扩展、再在浏览器标签中打开ComfyUI,不如一次性安装Locally Uncensored。它会检测现有的Ollama安装（或安装自带引擎）用于聊天和代码任务,并自动配置ComfyUI用于图像生成——所有这些都在一个窗口内完成。
在同一Wi-Fi网络下,从手机与PC上托管的模型聊天
在桌面应用中打开配对界面,用手机扫描显示的二维码,并输入六位数密码。只要两台设备处于同一本地网络,手机现在就可以与PC上运行的模型收发聊天消息——实际的推理工作由PC完成。
外出时访问PC上托管的模型
在应用的远程访问设置中启用Cloudflare Tunnel选项（默认关闭）。启用后,已配对的手机或平板可以通过加密隧道,从本地网络之外（例如使用移动数据）访问同一台PC上托管的模型,而模型或其权重文件永远不会被复制到手机上。
无需接触节点图即可生成视频或训练LoRA
打开视频或LoRA训练标签页,选择一个模型——视频可选Wan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo或FramePack,图像LoRA则使用内置训练器——通过与图像生成相同的一键式ComfyUI安装运行它。无需手动搭建ComfyUI节点,训练在用户自己的GPU上进行,而非依赖云服务。
Locally Uncensored定价：免费应用加可选付费云服务
Locally Uncensored桌面应用本身是免费的。 其GitHub LICENSE文件为AGPL-3.0-only,项目方自己的资料指出,无论是否使用下文描述的独立云端选项,本地应用"始终保持免费"。
- 安装和使用本地桌面应用无需订阅、账户或使用限制
- 一项名为LU Labs Cloud的独立可选服务（托管于lu-labs.ai）通过订阅方案或一次性积分包出售托管GPU推理,面向那些硬件无法承载最大图像和视频模型的用户
- 据开发者介绍,LU Labs Cloud按积分计费:每次运行的价格会在开始前显示,购买的积分不会过期
- 两者相互独立:使用免费本地应用无需注册LU Labs Cloud,使用LU Labs Cloud也无需为桌面应用本身付费,因为它本来就没有价格
- 通过该应用连接你自己的云服务商（OpenAI、Anthropic等）,仍需支付该服务商直接收取的费用——Locally Uncensored不会额外加价
Locally Uncensored安全可靠吗？
Locally Uncensored是源代码公开、维护者账号明确的开源软件，但PromptQuorum并未对其做过安全审计，因此这里的"安全"指"可验证"，而不是"已认证"。 以下检查项，任何读者都可以自行复核。
- 完整源代码以AGPL-3.0-only许可证公开在GitHub上，任何人都可以在安装前阅读应用的实际行为
- 安装包发布在项目的GitHub Releases页面，并从locallyuncensored.com链接；请只从这两处下载，不要使用第三方镜像
- 聊天、编程、图像、视频和LoRA训练都在你自己的设备上运行；除非你连接云服务商或开启远程访问，否则数据不会离开设备
- 手机和平板配对默认只在本地网络内进行；加密的Cloudflare Tunnel为可选项
- 维护者是一位独立开发者（GitHub用户名PurpleDoubleD，LU Labs的"David"），他已向PromptQuorum直接确认了本评测中的细节；未能核实独立的法律实体
- 已加载模型的输出取决于该模型本身，而不是应用——应用不会添加自己的内容审核层
关于"Uncensored"这个名字
这款应用名称中的"uncensored"一词,指的是某些开放权重模型的一项具体、事实性属性,而不是本评测对某个特定模型会说出什么内容的断言。
- 一些开放权重模型以"abliterated"（去除限制）形式发布,意味着该模型权重中训练出的某种特定拒绝行为,已被该模型的发布方修改或移除,这与Locally Uncensored本身无关
- Locally Uncensored本身并不训练、发布或维护任何模型——它是一个前端,运行用户通过已连接后端选择加载的模型
- 该应用本身不会在已加载模型的输出之上添加任何内容审核层;某个特定模型生成的内容,反映的是该模型自身的训练和配置,而不是本应用添加或移除的过滤器
- 这意味着控制加载哪个模型以及该模型已有行为的是用户,而不是Locally Uncensored——这款应用是本地推理的交付机制,而不是内容政策的来源
- 要了解"abliterated"和"无审查"对模型意味着什么，以及相应的模型排名，请参阅无审查、abliterated与微调：这些术语的含义
谁适合使用Locally Uncensored？
Locally Uncensored是否适合你,取决于你是否想要一个覆盖聊天、代码和图像生成的应用,以及是否需要一种从手机访问PC上托管模型的方式。
以下情况适合使用Locally Uncensored
- 你在多项任务中运行模型——聊天、编程代理、图像生成、视频生成或LoRA训练——并希望用一个安装包代替为每项任务分别使用的应用
- 你已经拥有（或愿意安装）Ollama、llama.cpp或LocalAI等后端,或者希望应用能为你自动配置一个
- 你希望从手机或平板访问运行在桌面PC上的模型,而不在移动设备本身上运行该模型
- 你能接受使用Windows、Linux或Apple Silicon Mac（macOS 14或更高版本）——Mac版本标注为测试版
- 你希望应用的源代码开放且可自行审计,这与其AGPL-3.0许可证相符
- 你的设备达到对应任务的实用配置门槛:通过Ollama进行聊天和编程大约需要16GB内存;通过内置ComfyUI进行图像生成、视频生成和LoRA训练则需要6-8GB以上显存的GPU——应用本身没有固定的最低配置要求,实际可用性完全取决于你选择的模型和后端
以下情况建议观望或考虑其他方案
- 你需要支持Intel Mac——项目方表示不支持Intel Mac
- 你的设备远低于上述配置门槛——例如内存不足约8GB且没有独立显卡——此时应用虽能安装,但其托管的图像、视频和LoRA训练模型将运行不佳甚至无法运行
- 你需要有服务等级协议（SLA）的厂商支持,而非单一独立维护者和GitHub issue跟踪系统
- 如果你计划修改并再分发该软件,而AGPL-3.0许可证的著佐权（copyleft）条款不符合你所在组织的要求——请在决定前直接阅读LICENSE文件
- 你明确需要单一厂商发布的模型,而非一个可指向你自选后端和模型的前端界面
来自开发者
PromptQuorum请负责开发Locally Uncensored的开发者David描述这款应用,以及其设计和定价背后的考量。以下内容以开发者本人的话呈现,为便于阅读重新整理为段落,并非PromptQuorum独立的编辑评估:
"我做Locally Uncensored,是因为我自己的本地AI环境是一个运行Ollama的终端,加上一排ComfyUI标签页,每换一项任务就要来回切换。我想要一个安装包,把聊天、编程代理、图像、视频和LoRA训练都放在一个屏幕上,在我自己的电脑上运行,不让任何东西离开它。
本地应用是免费且AGPL的,这是我最看重的部分。你下载它,它会找到你已有的后端,或者安装自己的引擎,然后你选择模型。名字说的是模型的选择:这款应用本身不添加任何过滤器,所以一个开放权重模型会按照发布方发布时的样子运行。
对于硬件无法承载大型图像和视频模型的人,我提供了云端方案。那边的模型同样不受审查,和本地是一个思路,只是运行在租用的GPU上。它是可选的,按不过期的积分运作,每次运行都会在开始前显示价格。本地应用永远不依赖它。
未来的方向:Mac版本、一个手机配对的移动应用(目前是在浏览器中运行的)、以及更多视频方面的工作,尤其是摄像机控制。我发布得很频繁,大部分改动来自GitHub issue和Reddit讨论。如果应用里有什么让你不满意,改变它最快的方式就是告诉我。"
——David,开发者,LU Labs
竞品与替代方案
Locally Uncensored最直接的竞争对手,是那些将本地模型聊天与简单的单一安装包设置相结合的其他桌面应用。以下是它与该细分领域中几款产品的比较——完整目录请见本地LLM软件目录。
- Jan — 一款免费开源的桌面聊天应用,围绕自带的llama.cpp引擎构建,支持可选的云服务商连接和本地API服务器;功能范围比Locally Uncensored更窄（专注聊天,未内置图像生成）,不过两者都可在macOS上运行,其中Locally Uncensored的macOS版本标注为测试版。参见Jan评测。
- GPT4All — Nomic AI推出的一款成熟的开源本地优先聊天客户端,同样免费,但未内置图像生成功能。这些更专注于聊天的应用之间的对比,参见Jan对比GPT4All。
- AnythingLLM — 一款专注于文档聊天和RAG的桌面/自托管应用;如果你需要的主要功能是检索自己的文档而非图像生成,它比Locally Uncensored更合适。参见AnythingLLM评测。
- Open WebUI — 一款自托管的、基于浏览器的聊天界面,通常与Ollama搭配部署,常运行在容器中,而非作为原生桌面应用安装;可作为在原生安装包和自托管Web界面之间做选择时的参考对比。
评估Locally Uncensored时的常见误区
关于这款应用的大多数困惑,来自其定价模式、与LU Labs Cloud的关系,或者对"uncensored"这个名字含义的误解。
误区一:因为目录中的标注,就认为整个产品都是付费的
桌面应用本身不收取任何费用,并采用AGPL-3.0-only许可证。付费部分是一项独立的可选服务（LU Labs Cloud）,用于托管GPU推理——使用本地应用并不需要它。
误区二:认为"uncensored"意味着应用本身在审核或批准内容
Locally Uncensored并不会在已加载的模型之上添加或移除内容审核——它只是一个前端。特定模型的行为来自该模型自身的发布方和训练过程,而非这款应用。
误区三:认为手机远程访问默认会将你的数据发送到第三方服务器
默认情况下,手机/平板配对仅通过你的本地网络工作。只有当你明确启用局域网外的远程访问时,才会使用第三方中继（加密的Cloudflare Tunnel）——这是可选功能,并非自动开启。
误区四:认为Mac版本与Windows和Linux版本等同
macOS版本仅能在搭载Apple Silicon且运行macOS 14或更高版本的Mac上运行，项目方将其标注为测试版，且只在一台M5 Pro（48 GB）上测试过。不支持Intel Mac，macOS上的Remote Access和自动更新也尚未确认。依赖它之前，请先查看项目的Mac页面。
常见问题
Locally Uncensored是什么？
Locally Uncensored（locallyuncensored.com,源代码见github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored）是一款面向Windows、Linux和macOS（测试版）的免费开源桌面应用,通过Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI等后端或自带引擎,在本地运行聊天、代码和图像生成。
Locally Uncensored是免费的吗？
桌面应用本身是免费的,采用AGPL-3.0-only许可证。一项名为LU Labs Cloud的独立可选服务,面向希望使用云端算力而非自有硬件的用户,以订阅或积分包形式出售托管GPU推理——使用免费本地应用并不需要它。
Locally Uncensored使用什么许可证？
根据GitHub LICENSE文件及仓库的许可证徽章,为AGPL-3.0-only。
Locally Uncensored支持哪些平台？
支持Windows 10/11、Linux和macOS。Windows和Linux提供.exe、.deb、.rpm和.AppImage安装包，详见GitHub Releases页面。macOS版本是面向Apple Silicon（macOS 14或更高版本）的.dmg文件，项目方将其标注为测试版；不支持Intel Mac。
Locally Uncensored支持哪些本地AI后端？
根据项目的GitHub README,该应用可检测并连接Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI、vLLM、LM Studio、Jan、TabbyAPI、GPT4All、Aphrodite、SGLang和TGI,若这些后端均未安装,则可安装并管理自带的"LU Engine"。
手机或平板访问是如何工作的？
你可以通过在桌面应用中扫描二维码,并在手机或平板上输入六位数密码来完成配对。默认情况下,已配对设备通过你的本地网络连接。从网络外部进行远程访问,需要明确启用加密的Cloudflare Tunnel——该功能默认关闭,并非自动开启。两种情况下模型均在PC上继续运行。
编程功能是聊天窗口还是代理？
据开发者介绍,它是一个编程代理,在项目文件夹内工作——读取、编辑并运行代码——而不只是一个加载了代码模型的聊天窗口。
Locally Uncensored能生成视频吗？
可以,在Windows和Linux上均可本地生成。据开发者介绍,它通过与图像生成相同的一键式ComfyUI设置运行Wan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo和FramePack,无需搭建节点图。
Locally Uncensored能训练LoRA吗？
可以。据开发者介绍,它内置了运行在用户自己GPU上的图像LoRA训练器。
这款应用名称中的"uncensored"是什么意思？
它指的是"abliterated"（去除限制）的开放模型——即发布方修改了模型权重中训练出的某种特定拒绝行为的模型,用户可以选择通过该应用加载它们。Locally Uncensored本身不会添加任何自有的内容审核层;它只是运行用户通过已连接后端选择的模型。
Locally Uncensored由谁开发？
由一位GitHub用户名为PurpleDoubleD的独立开发者开发,他在一篇关于项目起源的dev.to文章中自称"David",并直接向PromptQuorum提供了本评测中的技术修正和开发者陈述。除GitHub项目本身外,PromptQuorum无法独立核实公司名称或法律实体。
Locally Uncensored安全吗？
它是开源软件（AGPL-3.0-only），代码公开在GitHub上，默认在本地运行，除非你启用Cloudflare Tunnel，否则手机配对只在本地网络内进行。PromptQuorum没有做过安全审计，请只从官方Releases页面下载，处理敏感数据时请先审查源代码。
Locally Uncensored靠谱吗？
该项目是真实、公开维护的开源仓库，有明确的维护者账号，并在GitHub上频繁发布版本。它由一位独立开发者（LU Labs的"David"）运营；未能核实独立的法律实体，可选的付费服务LU Labs Cloud与免费应用相互独立。
使用Locally Uncensored需要GPU吗？
聊天不一定需要：通过Ollama进行聊天和编程，约16 GB内存是实际可用的门槛。通过自带的ComfyUI环境生成图像和视频、训练LoRA，则需要6–8 GB或更多显存的GPU作为实际门槛。应用本身没有固定的最低要求；配置较低的设备可选用LU Labs Cloud提供的托管GPU推理。
Locally Uncensored有Mac版或手机版吗？
Mac有：面向Apple Silicon的macOS测试版自3.0.6版起发布（参见项目的Mac页面）。开发者表示原生手机应用在计划中。手机和平板已经可以通过浏览器中的二维码和口令配对连接到PC上托管的模型，模型仍在PC上运行。