Fitur AI on-device dan data independen di baliknya. Setiap spesifikasi model di halaman ini berasal dari perpustakaan resmi Ollama, setiap fakta aplikasi diukur pada setiap rilis, dan tidak ada yang direka-reka. Tanpa API cloud, tanpa telemetri, dan tanpa biaya per token.
Hub model yang disempurnakan dan mesin Ollama lokal menjadikan AI praktis, pribadi, dan cepat.
Perluas singkatan menjadi kalimat yang natural dan lengkap menggunakan model Qwen 1.5B yang telah disesuaikan, dibuat khusus untuk steno dan dijalankan sepenuhnya di perangkat.
Jelaskan apa yang Anda perlukan dan biarkan AI membuatkan cuplikannya untuk Anda. Itu langsung masuk ke perpustakaan Anda, tanpa cloud bolak-balik.
Temukan cuplikan berdasarkan maknanya, bukan hanya kata kunci. Penyematan vektor lokal melalui teks-sematkan-nomik mengurutkan hasil berdasarkan kesamaan kosinus.
Temukan dan unduh penyematan, pembuatan teks, dan model steno dalam satu klik. Snipset menangani pengaturan mesin dan siklus hidup Ollama secara otomatis.
Snipset menjalankan instance Ollama lokal dan terhubung secara otomatis pada port 11434. Pembuatan teks, penyematan, dan pemeringkatan semantik semuanya dijalankan pada perangkat keras Anda. Tidak ada API cloud, tidak diperlukan akun untuk AI, dan tidak ada telemetri. Kode kepemilikan dan data pribadi Anda tetap berada di tempatnya.
Setiap angka pada halaman ini bersumber dari perpustakaan model resmi Ollama atau dihasilkan oleh alur kerja rilis. Tidak ada yang disalin dari siaran pers vendor, dan tidak ada yang direka-reka.
Dibanding asisten AI cloud dan perkakas cuplikan lawas, menjalankan inferensi di mesin sendiri mengubah latensi, privasi, biaya, dan jejak aplikasi. Berikut empat keunggulan struktural yang masing-masing bisa diverifikasi.
Cuplikan, prompt, dan hasil yang dihasilkan tetap lokal karena inferensi berjalan melalui Ollama di mesin Anda sendiri. Tidak ada server pihak ketiga yang pernah melihat satu ketukan pun atau hasil perluasannya.
AI berjalan pada perangkat keras yang sudah Anda miliki. Snipset adalah lisensi sekali bayar, bukan paket SaaS per kursi dengan tagihan cloud per token.
Ukuran penginstal dan penggunaan memori dipublikasikan pada setiap rilis lewat alur kerja yang dapat direproduksi di halaman /performance, jadi jejak aplikasi adalah bukti, bukan klaim di lembar spesifikasi.
Pilih model shorthand 1,5B atau model kode 8B dari katalog di bawah, lalu putuskan koneksinya. Semua tetap berfungsi karena tidak ada yang bergantung pada endpoint cloud.
Ukuran, jendela konteks, dan jumlah parameter adalah nilai resmi pustaka Ollama. Throughput baru ditampilkan setelah pengukuran yang dapat direproduksi dipublikasikan; hingga saat itu, statusnya ditandai menunggu.
ollama pull qwen2.5:1.5bollama pull phi3:miniollama pull smollm2:1.7bgemma4:31b-cloud dialirkan dari Ollama Cloud, jadi tidak ada berkas model yang diunduh lokal dan prompt meninggalkan perangkat Anda. Varian Gemma 4 on-device seperti gemma4:31b (20 GB) tetap sepenuhnya lokal dan butuh workstation dengan VRAM besar.Rentang rekomendasi mengikuti langsung ukuran model resmi di atas. Throughput pasti tetap bergantung pada perangkat keras Anda dan akan diukur pada setiap rilis.
Berikut fakta aplikasi Snipset yang dihasilkan oleh alur kerja yang dapat direproduksi dan didokumentasikan di halaman /performance. Nilai yang belum diukur tetap ditandai menunggu, tidak pernah diisi dengan tebakan.
Metodologi lengkap dan angka mesin serta proses terukur terbaru:/performance Snipset →
Matriks ringkas dan kualitatif. Setiap baris mencerminkan arsitektur Snipset yang sebenarnya, dan tabel perbandingan rinci ada di halaman /compare.
| Dimensi | Snipset (AI lokal) | Asisten AI cloud | Perkakas cuplikan lawas |
|---|---|---|---|
| Arsitektur dan data | |||
| Tempat AI berjalan | Di perangkat Anda, melalui Ollama | Server vendor | Tanpa AI, atau add-on cloud berbayar |
| Tujuan teks Anda | Tetap di perangkat Anda | Diunggah untuk inferensi | Tergantung pengaturan sinkronisasi |
| Biaya dan kemandirian | |||
| Model harga | Lisensi sekali bayar | Per token atau per kursi | Langganan per kursi |
| Penggunaan luring | Sepenuhnya luring | Perlu internet | Sebagian besar luring |
| Jejak aplikasi | Natival, diukur per rilis | Peramban atau aplikasi berat | Sering berupa aplikasi Electron |
| Pilihan model | 1,5B hingga 8B, pilihan Anda | Ditentukan vendor | Tidak ada |
Untuk tabel kompetitor lengkap soal memori, waktu mulai, dan harga:Bagaimana Snipset dibandingkan →
Aturan halaman ini sederhana: bersumber atau terukur, tidak pernah direka-reka.
Pertanyaan yang diajukan seorang insinyur, atau investor, sebelum memercayai suatu tolok ukur.
Dapatkan lisensi Anda hari ini dan hemat berjam-jam waktu Anda.