我的提示會上傳到雲端嗎？

不會。模型在本機的 CPU 或 GPU 上執行，提示與輸出都不會離開你的電腦，也不會送往任何遠端推論服務。

用什麼技術打造？

以 Zig 與 C++ 圍繞 llama.cpp 打造，本機儲存採用 SQLite，介面則使用 Preact、Preact Signals 與 Tailwind CSS。

可以。Ava PLS 支援 headless 模式，能在沒有圖形介面的情況下於背景或伺服器環境執行。

Ava PLS 目前每月有 700 次造訪，月流量變化為 +700（成長率 0%）。其主要來源市場為全球（佔比 —），其中包含每月 280 次直接造訪與每月 0 次自然搜尋造訪。

Ava PLS 採用免費定價模式。免費且開放原始碼。Ava PLS 以 MIT 授權免費釋出，可從 GitHub Actions 產物下載建置，或自行在本機編譯。沒有訂閱方案或使用費。支援的帳務與結帳平台包括：未列出。

Ava PLS — 月造訪量 (700/月)、定價、API 與替代方案 | Open AI Tools

完整的 llama.cpp 圖形介面

在 llama.cpp 之上提供完整圖形介面，不必寫腳本或處理命令列參數，就能載入模型並開始對話。

完全本機、隱私優先

一切都在自己的硬體上執行，提示、對話與模型檔案都留在本機，不需要雲端帳號。

Headless 模式

除了視窗應用，Ava PLS 也能以 headless 模式執行，適合背景程序、伺服器與自動化實驗。

輕量開放原始碼技術堆疊

以 Zig 與 C++ 開發，搭配 SQLite 資料層與 Preact、Signals、Tailwind CSS 介面，程式碼精簡且易於改造。

MIT 授權與社群驅動

以 MIT 授權釋出，原始碼、建置檔與社群討論分別在 GitHub、Discord 與專案論壇。

Ava PLS 是為想在個人電腦上、而非透過託管 API 執行大型語言模型的使用者所設計的桌面應用程式。它把廣泛使用的 C++ 推論引擎 llama.cpp 包進圖形介面，讓載入模型、調整參數與對話變成一般的桌面操作，而不是命令列工作。

專案對自身技術堆疊相當透明：以 Zig 與 C++ 圍繞 llama.cpp 撰寫，應用資料存放於 SQLite，介面則以 Preact、Preact Signals 與 Tailwind CSS 繪製。這樣的組合讓執行檔保持輕量、介面維持流暢，也讓想 fork 或擴充的貢獻者更容易上手。

由於一切都在本機完成，Ava PLS 很適合有隱私、成本或連線限制的使用者：嘗試開放權重模型的開發者、不能把資料送往第三方的團隊，以及單純想自己掌握工具的使用者。它以 MIT 授權的開放原始碼形式發布，你可以取得現成建置或自行從原始碼編譯。

重視隱私的開發者

在筆電或工作站載入 GGUF 格式的開放權重模型，完全不把提示送往外部伺服器就能對話。

機器學習實驗者

用內建介面在同一台硬體上比較量化、提示與參數，並以 headless 模式進行自動化測試。

IT 或平台團隊

在內部機器安裝 Ava PLS，讓助理與文字處理工作不依賴外部推論 API 也能運作。

同一分類下同類 AI 工具的流量並排比較

排名	AI 工具	每月造訪次數	月增幅	直接流量占比	價格	正面對決
●	Ava PLS	700	0%	40% 直接流量	免費	目前產品
1	Ollama	942.2萬	+4.3%	43% 直接流量	Free, Freemium, Paid	對比 Ollama
2	Open WebUI	80.45萬	-2.8%	37% 直接流量	免費增值	對比 Open WebUI
3	local.ai	6014	+8.6%	39% 直接流量	免費	對比 local.ai
4	Jan	29.19萬	-9.6%	36% 直接流量	免費	對比 Jan
5	DeepSeek	3.73億	+4.3%	78% 直接流量	免費增值	對比 DeepSeek
6	AnythingLLM	51.23萬	+12.9%	39% 直接流量	免費增值	對比 AnythingLLM