如何在不留下残留文件的情况下删除 Jan AI 模型

最后更新: 2026年04月08日

  • Jan AI 允许您在 Windows、macOS 和 Linux 上本地且私密地运行开源语言模型。
  • 该软件支持从其内部 Hub 下载 GGUF 模型,或直接从 Hugging Face 导入。
  • 可以使用 OpenAI 或 Anthropic 等提供商的 API 密钥将模型集成到云端。
  • 该工具提供批量删除功能,用于清理已下载的模型并释放磁盘空间。
删除 Jan AI 模型而不留下残留文件

任何尝试过类似工具的人 奥拉玛 或者 LM Studio,你可能已经接触过了。 Jan AI简而言之,它是一款应用程序,可以让我们将人工智能变成计算机上的另一个程序,就像网页浏览器或文本编辑器一样。但这会占用空间。 如何从 Jan AI 中移除模型 于是,这就变得势在必行了。

与运行在云端的传统聊天机器人不同,Jan 是直接安装在……上的。 Windows、macOS 或 Linux它的主要吸引力在于其设计使得整个过程都在本地进行,从而保证了 用户隐私 这应该是绝对优先事项,因为数据不会离开我们自己的硬件。

Jan AI究竟是什么?它是如何工作的?

对于不熟悉的人来说,Jan 是 ChatGPT 的一个免费开源替代方案。它的理念很简单:无需将问题发送到 Google 或 OpenAI 服务器, 下载语言模型 您可以通过电脑访问人工智能,并通过非常直观的界面与之互动。这意味着即使您在没有网络连接的飞机上,也可以使用人工智能。

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该项目遵循 Apache 2.0 许可证,并基于三大基本支柱。首先,它是 完全开放因为它的代码在 GitHub 上公开,任何人都可以进行改进。其次,它是私有的,因为所有的计算都是用 Python 完成的。 您自己的 CPU 或 GPU第三,一切都是你的财产:你可以决定安装什么以及何时删除所有内容。

该应用程序的核心是一个名为……的引擎 皮层该组件负责运行模型并将其呈现给聊天界面。我们看到的就是这个界面,它包含对话列表和用于调整助手参数的按钮。

从 Jan AI 中移除模型
从 Jan AI 中移除模型

安装和初始步骤

安装并运行 Jan 的过程相当快捷。只需访问官方网站,下载适用于您操作系统的可执行文件即可。打开后,您会看到几个选项,但需要注意的是…… 西班牙语 虽然菜单中没有这个选项,但聊天功能可以完美地理解和回复西班牙语。

对于那些不想出现并发症的人来说,可以选择以下方案: 一月模型快速入门它是一款通用型语言学习软件,无需复杂的配置,可用于撰写、摘要或翻译文本。此外,该应用还包含许多实用功能,例如…… 用于图像分析的视觉能够附加 PDF 或 Word 文档,并可选配网络搜索功能。

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本地模型管理(GGUF)

Jan的强项是…… 模型中心在这里,您可以探索并下载各种人工智能“大脑”。这些模型采用 GGUF 格式,因此可以离线运行。根据您的机器性能,您可以选择以下几种方案:

  • Llama-3.2-指令: 非常轻巧,非常适合内存较小的电脑和简单的任务。
  • DeepSeek-R1-Distill: 推理能力和资源消耗之间达到了极佳的平衡。
  • Phi-3.5 和 Phi-4 Mini: 微软的模型功能非常强大,其中 Phi-4 在长时间对话中表现最为稳定。
  • 米斯特拉尔-尼莫: 它功能更强大,重量也更重(约 7 GB),需要 超过 32 GB 的内存 或者使用独立显卡以获得流畅的性能。

如果您的电脑上已有模型文件,您可以直接从引擎设置中导入它们。如果您需要释放电脑空间,可以无痕删除 Jan AI 模型。也可以使用 拥抱脸直接链接 将型号 ID 粘贴到 Jan's Hub 的搜索栏中。

删除 Jan AI 模型而不留下残留文件
如何从 Jan AI 中移除模型

如何在不留痕迹的情况下移除 Jan AI 模型

随着时间的推移,下载多个模型会迅速填满你的硬盘空间,因为每个模型都可能占用几个GB的空间。 有效释放空间 为避免残留文件,Jan 提供批量清理工具。

要从 Jan AI 中删除模型,您需要导航到以下部分: 设置 然后进入 Llama.cpp 部分(或者 MLX 部分,视情况而定)。在那里你会找到一个名为“ 全部删除 在模型部分。点击后,应用程序会告诉您将释放多少空间,并一次性删除程序管理的所有文件。

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需要注意的是,此过程会清理通过 Hub 下载的模型,但是 手动导入的文件 如果它们没有被 Jan 的引擎注册,则可能需要不同的处理方式。

云模型和本地 API

虽然离线模式是其亮点,但 Jan 也允许您进行连接。 云服务提供商 例如 Azure、Anthropic 或 Gemini。为此,请转到“设置”,输入“模型提供程序”,然后插入以下内容: API密钥 相应的服务。与实体场所不同,这些模式通常是按使用量付费(代币)。

另一个高级功能是 本地 API 服务器如果在设置中启用此选项,Jan 将在以下位置创建一个端点: http://localhost:1337这对开发者来说简直是福音,因为它允许你在 Python 项目中使用 Jan 来替代 OpenAI,或者将其与……集成。 VS Code 扩展 例如 Continue.dev。

拥有一个能够普及本地人工智能的工具,可以让任何用户,从处理敏感数据的律师到程序员,都能拥有一个强大的助手,而无需牺牲…… 数据主权通过学习管理和移除 Jan AI 模型,我们可以保持团队的优化运行,并使其免受数字垃圾的困扰。