用本地 LLM 替代 Grammarly 与 Notion AI（2026）

速览事实

• Grammarly 价格： 免费（每月 100 次 AI 提示），Pro 年付 $12/月、按月付费 $30（每月 2,000 次 AI 提示），Enterprise 定制。
• Notion AI 价格： 包含在 Business 套餐中（约 $20/用户/月，年付）；Free 与 Plus 套餐仅有试用。
• 本地 LLM 价格： 免费（开源模型 + Ollama） — 仅承担硬件电费。
• 小模型起点： 8 GB 设备用 Qwen3.5 4B（qwen3.5:4b）或 Phi-4 Mini（phi4-mini）；16 GB 用 Gemma 4 12B（gemma4:12b）；24 GB 及以上用 Qwen3.8 27B（qwen3.8:27b）。
• Grammarly 隐私： 服务条款第 7.2 条授权其为运营、改进和开发 Grammarly 服务而使用您的内容。
• Notion AI 隐私： 请求发往第三方模型提供方；默认情况下 Notion 及其提供方均不使用客户数据训练模型。
• Obsidian 价格： 自 2025 年 2 月起，个人与工作使用均免费。

能替代什么（不能替代什么）

替代 Grammarly：语法与文风

• 写作会话的系统提示词： 把本地 AI 应用的系统提示词设为"你是一位专业编辑。仅返回修改或改写后的正文 — 不要前言、不要解释、不要评论"。这能阻止模型在输出前加上"很棒的文本！这是我的修改..."。
• 热键集成： 用 Raycast（macOS）或 AutoHotkey（Windows）创建一个热键，把所选文本送到 Ollama 并粘贴结果。这样复制-粘贴流程被压缩为一次按键。请注意，Raycast 手册将本地模型支持列为 Pro 功能；调用 Ollama API 的 AutoHotkey 脚本则是免费的。
• 纯语法 vs 文风改写： 把语法修正与文风改写用作两条独立提示词。法律、技术或结构化文档建议优先用纯语法版，避免改写改变原意。文风改写适合邮件、博客与一般书信。
• 学术写作： 在文风改写提示词中加上"保留所有引用、术语与领域词汇不变"。否则模型有时会把术语简化或意译。
• 商务邮件： 加上"发件人为 [姓名]，[职位]（公司：[公司]）。邮件应反映其专业声线，输出中不出现个性化细节"。这能把语域锚定在发件人的职业语境上。
• 在本地分析自己的文风： 上面的文风档案提示词可把三段写作样本变成可重复使用的系统提示词。由于样本不会离开您的机器，可以放心用于私人草稿 — 而云端助手则必须先接收这些内容。

本地语法纠错的最佳小型 LLM

• 没有针对语法的基准测试为这些模型排名。 厂商公布的是通用的指令遵循结果，而不是语法纠错准确率。请以您自己的文本为准。
• 测试时要检查什么： 过度修改（本来没问题的措辞被改了）、含义被改变（数字、名称、否定）、是否保留了拼写变体（英式 vs 美式），以及模型是否只返回正文。
• 语言： Qwen3.5 与 Gemma 4 支持多语言；Phi-4 Mini 主要面向英文。处理非英文文本时，请先用您的语言测试。
• 保持确定性： 较低的 temperature（约 0.2）可减少随意改写。下面的 Modelfile 把编辑指令和 temperature 固化进一个可重复使用的模型。
• 长文档： 小模型在长输入上容易跑偏。请逐章节修改，而不要粘贴整篇文档。

FROM qwen3.5:4b
PARAMETER temperature 0.2
SYSTEM """You are a copy editor. Fix grammar, spelling, and punctuation only. Keep the author's wording, meaning, and spelling variant. Return only the corrected text."""

# then run:
#   ollama create grammar-fix -f Modelfile
#   ollama run grammar-fix

无云的 Google Docs、Gmail 与内联检查

• Google Docs 工作流： 在 Docs 中开启"建议"模式，选中一段文字，通过热键或侧栏送去处理，再粘贴修改后的正文。"建议"模式会让每一处改动都可供审阅。
• Harper 在 Google Docs 中： Harper 的贡献者文档称，Docs 支持是通过变通方式实现的，因为 Docs 把文字绘制在画布上，而不是可编辑的页面元素，并称该扩展仍处于早期阶段。我们未在 Docs 中测试过——请先在文档副本上试用。
• Gmail： Harper 的官网指出，除非关闭 Gmail 内置的语法检查器，否则不支持 Gmail。邮件草稿请使用"选中并改写"的工作流。
• 最佳组合： 在受支持的编辑器中用规则型检查器做内联划线，再用本地 LLM 做改写、语气与摘要。这是最接近 Grammarly "划线 + AI 改写"组合的本地方案。
• 自托管 LanguageTool： 下载 LanguageTool 服务器，在 localhost 上启动，然后在浏览器插件的"实验性设置"中选择"本地服务器"。除非您用公开选项启动，否则该服务器只能从您自己的机器访问。

替代 Notion AI：文档与笔记

• 安装 Obsidian：从 obsidian.md 下载，个人与工作使用均免费。为笔记新建一个仓库（Vault） — 这是 AI 插件将索引的目录。
• 安装 Copilot 插件（社区插件 → 搜索 "Copilot"；参见 Copilot for Obsidian 评测）。在插件设置中将 LLM 提供方选择为 "Ollama"，把基础 URL 设为 http://localhost:11434 并选择模型。Copilot 会在 Obsidian 中加入聊天侧栏，可在当前笔记上下文中提问与生成内容。
• 安装 Smart Connections 插件：用于全仓库问答。Smart Connections 通过本地嵌入模型把所有笔记索引为向量，在向 LLM 发送之前先检索相关笔记。这是 Notion AI "对我的笔记提问" 的直接替代。
• 文档起草： 在 Copilot 聊天里输入"基于以下笔记起草一份[文档类型]：[粘贴要点]"。插件会自动包含当前笔记的上下文。输出在聊天中出现，复制粘贴回笔记即可。
• 内容扩写： 选中笔记中的要点提纲，打开 Copilot 命令面板并执行"扩写所选" — 模型会按笔记的写作语域把提纲转换为散文。
• 生成周回顾： "把我本周的笔记按周回顾格式总结：成果、阻塞、下一步行动。" Smart Connections 会自动检索过去 7 天的笔记并交给 LLM。

Notion 与 Ollama：能连什么、不能连什么

• 方案 1 — 通过 Notion API 写脚本： 一个小脚本通过 Notion API 读取页面，把文本发送给 localhost:11434 上的 Ollama，再把结果作为新块写回。模型这一步在本地；页面本身仍存放在 Notion 的服务器上，所以只是去掉了 AI 提供方这一环。
• 方案 2 — Notion MCP： Notion 托管了一个 MCP 服务器（OAuth 登录），MCP 客户端可用它读取和更新页面。Notion 以 Claude Code、Cursor 和 Codex 作为示例客户端；某个客户端能否驱动本地模型，需要向该客户端确认。
• 方案 3 — 把 AI 密集型笔记迁到本地优先的应用： 如上所述的 Obsidian（纯 Markdown 文件）搭配 Copilot，或 AppFlowy，一个开源（AGPL-3.0）的 Notion 风格工作区，据其对比页面提供离线模式和本地 AI 选项。具体的本地模型配置请查阅 AppFlowy 文档。
• 本地模型不会改变什么： 已在 Notion 中的内容仍由 Notion 存储。在其上运行本地模型只是去掉了 AI 提供方这一环，并不改变 Notion 的存储。
• Notion 对自家 AI 的说法： 默认情况下 Notion 及其 AI 提供方均不使用客户数据训练模型；在 Enterprise 套餐上，多数模型提供零数据保留，而在其他套餐上，提供方最多保留数据 30 天。

import requests

NOTION = {"Authorization": "Bearer <NOTION_TOKEN>", "Notion-Version": "2022-06-28"}
PAGE_ID = "<page-id>"

# 1. read the page text through the Notion API
blocks = requests.get(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION).json()["results"]
text = "\n".join(
    "".join(t["plain_text"] for t in b["paragraph"]["rich_text"])
    for b in blocks if b["type"] == "paragraph"
)

# 2. rewrite it with a local model (Ollama on localhost)
r = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
    "model": "gemma4:12b", "stream": False,
    "prompt": "Correct the grammar of this text. Return only the corrected text.\n\n" + text,
})
fixed = r.json()["response"]

# 3. append the result as a new paragraph block
requests.patch(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION, json={
    "children": [{"object": "block", "type": "paragraph",
                  "paragraph": {"rich_text": [{"type": "text", "text": {"content": fixed[:2000]}}]}}]
})

集成方案

写作任务模型推荐

隐私对比

• Grammarly 数据许可： 依据 Grammarly 服务条款第 7.2 条，您保留内容的所有权，但授予 Grammarly 一项全球范围、非排他、免许可费的许可，可为所述目的使用您的内容，包括运营、提供和改进其服务，以及开发新产品或功能。条款还提到，接受或拒绝建议可能有助于训练其建议引擎。Grammarly 表示，其 LLM 合作伙伴不得使用客户数据训练其模型。
• Notion AI 数据流： Notion 把 AI 请求路由到多家模型提供方（当前名单见其子处理者页面）。Notion 表示默认情况下其自身及 AI 提供方均不使用客户数据训练模型。Enterprise 套餐与 LLM 提供方之间为零数据保留；其他套餐上，提供方最多保留数据 30 天。
• 本地 LLM 数据流： 无外部传输。Ollama 默认监听 localhost，推理过程不建立任何出站连接。模型权重是磁盘上的静态文件；您的文本在内存中处理。
• GDPR / 职业保密义务的影响： 律师、医疗从业者以及任何负有保密义务的人，在用 Grammarly 或 Notion AI 处理与客户相关的内容之前，应核对合同层面的保护措施。本地 LLM 因为没有数据离开机器，从而避开了第三方处理者的问题。
• 遥测： 云端工具除文本本身外，还会采集使用与交互数据。本地应用各有不同 — 请检查各应用的遥测设置；如果需要审计级保证，请自行监控出站流量。

成本对比

常见误区

• 没有为输出格式设置系统提示词。 没有系统提示词时，模型会在修改前加"当然！下面是修改后的文本："之类前言，附带解释并使用 AI 腔。请始终设置一条系统提示词，明确"仅返回修改后的正文"。
• 用最小的模型做复杂文风改写。 小模型处理语法修改没问题，但文风改写往往更套路化。重视文风的工作请升级到 Gemma 4 12B 或更大的模型。
• 期待 Obsidian 与 Notion 在 UI 上对等。 Obsidian 是 Markdown 编辑器，不是数据库。如果您的 Notion 工作流依赖数据库、视图与关联属性，Obsidian 不是完整替代 — 只能迁移 AI 功能。切换前先评估数据库功能是否关键。
• 文风改写没有设字数上限。 没有上限时，模型会把改写写得越来越长。在文风改写提示词里加上"改写后的文本控制在原文字数 ±10% 以内"。
• 把整篇长文档丢给小模型。 小模型在长输入上容易跑偏。长文档应拆成章节，分别修改。
• 期待 LLM 提供内联划线。 LLM 是被问才答，它不会盯着您打字。想要边打字边划线，请加一个本地规则型检查器，例如 Harper。
• 以为 Notion AI 可以使用本地模型。 Notion 未记载对此的支持；请通过 Notion API 配合 Ollama，或把 AI 密集型笔记迁到本地优先的应用。

参考来源

• Grammarly 服务条款 — 第 7.2 条（用户内容许可） — grammarly.com/terms
• Grammarly 套餐 — grammarly.com/plans
• Grammarly Pro 定价（按月、按季、按年） — support.grammarly.com
• Grammarly 负责任的 AI（合作伙伴数据使用） — grammarly.com/responsible-ai
• Notion 定价与 AI 套餐权限 — notion.com/pricing
• Notion AI 安全实践（提供方、训练、保留） — notion.com/help/notion-ai-security-practices
• Notion MCP 文档 — developers.notion.com/docs/mcp
• Obsidian 工作使用免费（2025 年 2 月） — obsidian.md/blog/free-for-work
• Harper 语法检查器 — writewithharper.com
• Harper Chrome 扩展说明（Google Docs 支持） — writewithharper.com/docs/contributors/chrome-extension
• LanguageTool HTTP 服务器（自托管） — dev.languagetool.org/http-server
• Raycast 本地模型 — manual.raycast.com/ai/local-models
• Ollama 模型库 — ollama.com/library/gemma4, ollama.com/library/qwen3.5, ollama.com/library/qwen3.8
• Obsidian Copilot 插件文档 — GitHub: logancyang/obsidian-copilot
• Obsidian Smart Connections 插件 — GitHub: brianpetro/obsidian-smart-connections

常见问题

延伸阅读

• Obsidian 搭配本地 LLM — 用于笔记与仓库问答的完整 Obsidian + Ollama 部署。
• Copilot for Obsidian 评测 — Notion AI 替代工作流中使用的 Copilot 插件。
• Obsidian 与 Logseq AI 插件对比 — 笔记应用中本地 AI 的插件选择。
• 小型本地 LLM 模型 — 适合 4–8 GB 设备的当前小模型，与本地语法纠错相关。
• 本地 LLM 邮件与日历自动化 — 用本地 LLM 自动起草邮件并管理日历，与写作助手相互补充。
• 小说作者的本地 LLM 提示词 — 超越语法修改的创作提示词模板，覆盖场景与人物开发。
• 用本地 AI 智能体替代 Zapier — 本地工作流自动化，把写作工具与其他业务流程串起来。
• 面向私有业务数据的本地 RAG — 对机密业务文档做问答，把笔记问答的用法扩展到大型文档库。
• Windows / Mac / Linux 上最简单的本地 AI 应用 — 如果您需要先搭建第一款本地 AI 应用，再去落地写作助手工作流。
• 业务流程的本地 AI 智能体：欧盟合规 — 部署本地 AI 写作助手时的 GDPR 与 EU AI Act 背景，可作跨境业务参考。