Migliori programmi per eseguire modelli AI in locale su PC

Fabrizio Cannatelli Migliori Programmi 13 Ottobre 2026

I programmi per usare l’intelligenza artificiale in locale consentono di scaricare ed eseguire modelli AI direttamente sul computer, senza dipendere necessariamente da ChatGPT, Gemini o altri servizi cloud. Tra le soluzioni più conosciute troviamo LM Studio, Ollama, Jan, GPT4All e AnythingLLM.

Questi software non sono però tutti uguali: alcuni offrono una chat pronta all’uso, altri funzionano principalmente come motori di inferenza o server API, mentre determinate piattaforme aggiungono RAG, agenti AI e interrogazione dei documenti. In questa guida scoprirai quali sono i migliori programmi AI per PC, quali modelli supportano e quale scegliere in base all’hardware e alle tue esigenze.

In breve: LM Studio per iniziare, Ollama per automazioni, Jan per chat, GPT4All per documenti, AnythingLLM per RAG e agenti, Open WebUI per più utenti. Prestazioni legate soprattutto a modello e hardware.

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Indice

Cosa sono i programmi per eseguire modelli AI in locale

Un modello linguistico locale è costituito da file contenenti miliardi di parametri. Per caricarli nella memoria del computer, elaborare i prompt e generare le risposte serve un runtime di inferenza. Programmi come LM Studio nascondono quasi tutta la complessità dietro un’interfaccia grafica; strumenti come llama.cpp offrono invece un controllo più tecnico.

È importante distinguere tre categorie:

Applicazioni complete: includono ricerca dei modelli, download, chat e impostazioni. Ne fanno parte LM Studio, Jan, GPT4All e Msty.
Motori e server locali: eseguono i modelli e li rendono disponibili tramite terminale o API. Gli esempi principali sono Ollama e llama.cpp.
Interfacce e piattaforme RAG: si collegano a un motore locale o cloud e aggiungono documenti, utenti, strumenti e agenti. Rientrano in questa categoria AnythingLLM e Open WebUI.

Molte soluzioni sovrappongono queste funzioni. AnythingLLM Desktop, per esempio, può gestire un modello locale integrato ma può anche collegarsi a Ollama, LM Studio o servizi cloud.

Requisiti per usare l’intelligenza artificiale sul PC

I requisiti non dipendono soltanto dal programma: è soprattutto il modello scelto a determinare quanta memoria serve. Un Qwen da 4 miliardi di parametri quantizzato può funzionare con 8 GB di RAM, mentre un modello 30B richiede normalmente almeno 32 GB.

Dimensione del modello GGUF Q4	RAM minima	RAM consigliata	VRAM consigliata	Utilizzo indicativo
2B-4B	8 GB	16 GB	4-6 GB	PC e notebook comuni
7B-9B	12 GB	16 GB	6-8 GB	Chat, scrittura e sintesi
12B-14B	16 GB	24 GB	10-12 GB	Analisi e ragionamento
20B-24B	24 GB	32 GB	16-24 GB	Agenti, coding e RAG
30B-32B	32 GB	48-64 GB	24 GB	PC potenti e workstation

Una scheda video dedicata non è sempre obbligatoria. I modelli GGUF possono funzionare sulla CPU, anche se più lentamente. Le GPU NVIDIA utilizzano generalmente CUDA, le schede AMD possono sfruttare Vulkan o ROCm dove supportato e i Mac Apple Silicon impiegano Metal e la memoria unificata.

Per stimare quali modelli AI puoi eseguire sul tuo PC, prova Can I run AI locally? e Can I Run This LLM?, strumenti utili per valutare la compatibilità dell’hardware e la memoria necessaria.

Come abbiamo confrontato i programmi

Per confrontare correttamente le prestazioni bisognerebbe utilizzare lo stesso modello, la stessa quantizzazione e lo stesso contesto. Eseguire Qwen 4B Q4 su LM Studio e un modello 30B su Ollama non permetterebbe di stabilire quale programma sia più veloce.

A parità di modello, LM Studio, Ollama, KoboldCpp e llama.cpp possono raggiungere velocità simili perché utilizzano backend comuni o strettamente collegati. Le differenze derivano principalmente da:

numero di layer caricati sulla GPU;
supporto per CUDA, Vulkan, ROCm o Metal;
dimensione della finestra di contesto;
quantizzazione del modello;
gestione della cache KV e delle richieste simultanee.

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Migliori programmi per usare l’intelligenza artificiale in locale

Di seguito la nostra selezione dei migliori programmi per eseguire modelli AI in locale.

1. LM Studio

LM Studio è una delle applicazioni più accessibili per scaricare e utilizzare modelli AI sul computer. L’interfaccia consente di cercare modelli su Hugging Face, scegliere la quantizzazione, controllare la memoria richiesta e avviare una chat senza usare il terminale. Supporta modelli GGUF come Qwen, Gemma, Mistral, Llama, DeepSeek e numerose varianti create dalla community. Può inoltre avviare un server locale compatibile con le API OpenAI, utile per collegare applicazioni RAG, strumenti di scrittura o software sviluppati internamente.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Linux. Sui Mac recenti sfrutta Metal; su Windows può utilizzare GPU NVIDIA e altre accelerazioni supportate. LM Studio consiglia generalmente almeno 16 GB di RAM, anche se modelli piccoli possono funzionare con 8 GB.

Ideale per: principianti, test di più modelli, chat offline e API locali.

Pro:

Interfaccia intuitiva: permette di scaricare e provare modelli senza comandi.
Controllo hardware: mostra memoria, contesto e offload dei layer sulla GPU.
Server API: rende il modello disponibile ad applicazioni compatibili con OpenAI.

Contro:

Non completamente open source: alcune parti dell’applicazione non sono aperte.
Scelta dispersiva: i numerosi modelli della community possono confondere.
Funzioni RAG limitate: per knowledge base articolate convengono strumenti dedicati.

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2. Ollama

Ollama è uno dei runtime locali più diffusi. Permette di installare e avviare un modello con comandi semplici, come ollama run qwen3:4b, e mantiene un servizio in background accessibile da altre applicazioni. Il catalogo include Qwen, Gemma, Llama, Mistral, DeepSeek, GPT-OSS e numerosi modelli specializzati. Ollama espone API locali e si integra facilmente con Open WebUI, AnythingLLM, LangChain, n8n, Flowise e strumenti di programmazione. Le versioni più recenti includono anche un’esperienza grafica su alcuni sistemi, ma terminale e file di configurazione rimangono centrali per gli utilizzi avanzati.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Linux. La RAM richiesta dipende dal modello: 8 GB sono sufficienti solo per versioni piccole, mentre 16 GB rappresentano una base più realistica.

Ideale per: sviluppatori, automazioni, server API e integrazione con altri programmi.

Pro:

Installazione dei modelli semplice: bastano pochi comandi per scaricarli e avviarli.
Ottime integrazioni: è supportato da moltissimi strumenti RAG e agentici.
API locale pronta: consente di utilizzare i modelli in script e applicazioni.

Contro:

Più tecnico: diverse operazioni richiedono terminale e configurazione manuale.
Controlli meno visibili: l’offload e i parametri sono meno immediati di LM Studio.
Interfaccia essenziale: per una chat completa spesso si aggiunge Open WebUI.

3. Jan

Jan è un’alternativa open source a ChatGPT progettata per funzionare sul desktop. Può eseguire modelli locali e collegarsi anche a fornitori cloud come OpenAI, Anthropic e servizi compatibili. L’interfaccia gestisce conversazioni, assistenti, modelli e impostazioni senza obbligare l’utente a usare il terminale. Il progetto è interessante per chi desidera una soluzione trasparente e personalizzabile, mantenendo i dati sul proprio computer durante l’utilizzo locale.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Linux. Sono consigliati almeno 8 GB di RAM per modelli molto piccoli e 16 GB per un’esperienza più completa.

Ideale per: chi cerca un’interfaccia simile a ChatGPT ma open source.

Pro:

Open source: il codice può essere controllato e sviluppato dalla community.
Locale e cloud: riunisce modelli offline e servizi online nella stessa interfaccia.
Facile da utilizzare: offre un’esperienza familiare per chi conosce ChatGPT.

Contro:

Ecosistema più piccolo: dispone di meno integrazioni rispetto a Ollama.
Prestazioni variabili: dipendono dal motore e dalla compatibilità del modello.
Funzioni avanzate in evoluzione: agenti e componenti server possono cambiare rapidamente.

4. GPT4All

GPT4All è un’applicazione open source sviluppata da Nomic per eseguire LLM su computer desktop e notebook. Non richiede necessariamente una GPU dedicata ed è pensata anche per utenti con hardware comune. Una delle funzioni più interessanti è LocalDocs, che permette di indicizzare cartelle e interrogare documenti mantenendoli sul dispositivo. GPT4All propone un catalogo selezionato di modelli e utilizza tecnologie ottimizzate per l’inferenza locale.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Ubuntu/Linux. Per i modelli più piccoli possono bastare 8 GB di RAM; con 16 GB è possibile usare più comodamente modelli 7B/8B quantizzati.

Ideale per: PC senza GPU, chat private e ricerca semplice nei documenti.

Pro:

Funziona anche su CPU: non richiede obbligatoriamente una scheda video dedicata.
LocalDocs integrato: permette di conversare con cartelle e documenti locali.
Interfaccia semplice: installazione e configurazione sono adatte ai principianti.

Contro:

Catalogo più controllato: offre meno libertà rispetto alla ricerca di LM Studio.
RAG basilare: LocalDocs non sostituisce una knowledge base aziendale avanzata.
CPU più lenta: senza accelerazione i modelli grandi possono risultare poco fluidi.

5. AnythingLLM

AnythingLLM è una piattaforma completa per creare un assistente AI privato, interrogare documenti e organizzare le fonti in workspace. Può usare modelli locali oppure provider cloud e integra database vettoriali, pipeline documentali e agenti. La versione Desktop è la più semplice per un singolo utente; la versione Docker è indicata per server, team e configurazioni multiutente. AnythingLLM può collegarsi a Ollama, LM Studio e altri endpointcompatibili, oppure usare opzioni locali previste dall’applicazione.

Sistemi compatibili: Windows x64/ARM, macOS Intel/Apple Silicon e Linux. Sono consigliati almeno 8 GB di RAM oltre alla memoria richiesta dal modello; per RAG e modelli 7B/8B è preferibile partire da 16 GB.

Ideale per: RAG, documenti, knowledge base, workspace e agenti AI.

Pro:

RAG completo: gestisce documenti, embedding, fonti e database vettoriali.
Molti provider: supporta modelli locali e servizi cloud differenti.
Agenti e workspace: consente di organizzare attività e basi informative separate.

Contro:

Più complesso: configurare embedding e provider richiede alcune conoscenze.
Consuma risorse aggiuntive: database e indicizzazione si sommano al modello.
Non è solo un runtime: per la semplice chat può risultare sovradimensionato.

6. Msty Studio

Msty Studio è un ambiente desktop orientato alla privacy che riunisce modelli locali e cloud. Permette di organizzare conversazioni e progetti, interrogare documenti attraverso Knowledge Stack e utilizzare strumenti, MCP e modalità agente. Può scaricare modelli per l’uso offline, importare file GGUF e rilevare modelli già installati tramite Ollama. L’interfaccia è moderna e punta a semplificare funzioni che in altri strumenti richiedono più applicazioni separate.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Linux. Per i modelli piccoli sono sufficienti 8 GB di RAM, ma 16 GB rappresentano la configurazione consigliata.

Ideale per: utenti che vogliono chat, RAG, modelli cloud e strumenti in un’unica app.

Pro:

Interfaccia moderna: modelli e progetti sono organizzati in modo intuitivo.
Knowledge Stack: consente di lavorare con documenti e conoscenza personale.
Funzioni avanzate: integra agenti, MCP e confronto tra modelli.

Contro:

Non tutto è gratuito: alcune funzionalità avanzate dipendono dal piano scelto.
Prodotto in evoluzione: nomi, disponibilità e interfaccia possono cambiare.
Più pesante di un runtime: offre molte funzioni non necessarie alla sola inferenza.

7. Open WebUI

Open WebUI è un’interfaccia AI self-hosted accessibile dal browser. Si collega a Ollama e agli endpoint compatibili con OpenAI, aggiungendo gestione degli utenti, knowledge base, RAG, ricerca Web, plugin e strumenti. Può essere installato con Docker o Python e utilizzato da più dispositivi della rete locale. Le versioni recenti prevedono anche un’app desktop, ma per ambienti stabili o aziendali la documentazione consiglia configurazioni server adeguate.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Linux tramite Docker, Python o desktop. Richiede memoria per l’interfaccia e per il motore sottostante: almeno 8 GB per installazioni leggere, 16 GB o più con Ollama e modelli locali.

Ideale per: server domestici, piccoli team, multiutente e accesso tramite browser.

Pro:

Interfaccia completa: trasforma Ollama in un servizio simile a ChatGPT.
Multiutente: è adatto a server, laboratori e piccoli gruppi di lavoro.
Estendibile: supporta RAG, ricerca, strumenti, plugin e numerosi provider.

Contro:

Installazione più tecnica: Docker, rete e aggiornamenti richiedono attenzione.
Serve un backend: non sostituisce Ollama o un altro motore di inferenza.
Sicurezza da configurare: non va esposto su Internet senza protezioni adeguate.

8. KoboldCpp

KoboldCpp è un’applicazione basata su llama.cpp progettata per eseguire facilmente modelli GGUF. Su Windows è disponibile come singolo file eseguibile e può avviare un’interfaccia Web senza un’installazione complessa. È particolarmente apprezzato per scrittura creativa, role-playing, personaggi e storie lunghe. Offre API compatibili con l’ecosistema KoboldAI e impostazioni dettagliate per contesto, campionamento, memoria, GPU e generazione.

Sistemi compatibili: Windows, Linux e macOS, con modalità e procedure diverse. I requisiti dipendono dal GGUF caricato: 8 GB di RAM per modelli piccoli, 16 GB o più per 7B/8B.

Ideale per: scrittura creativa, role-playing, modelli GGUF e uso portatile.

Pro:

Portatile su Windows: può funzionare con un singolo eseguibile.
Ottimo per la narrativa: include strumenti dedicati a memoria, lore e personaggi.
Molte impostazioni: offre controllo dettagliato su modello, GPU e generazione.

Contro:

Interfaccia particolare: è meno immediata per chi vuole soltanto una chat.
Configurazione tecnica: i numerosi parametri possono disorientare i principianti.
Focus specifico: è meno adatto di AnythingLLM alle knowledge base aziendali.

9. llama.cpp

llama.cpp è il progetto open source che ha reso possibile eseguire numerosi LLM quantizzati su hardware comune. È il motore alla base o il riferimento tecnico di molte applicazioni locali. Supporta il formato GGUF, inferenza su CPU, offload su GPU, server HTTP compatibile con API, strumenti da riga di comando e una semplice interfaccia Web. È normalmente tra i primi progetti ad aggiungere il supporto per nuove architetture e tecniche di quantizzazione.

Sistemi compatibili: Windows, macOS e Linux, oltre a numerose architetture hardware. I requisiti dipendono interamente dal modello e dai parametri di esecuzione.

Ideale per: utenti esperti, sviluppatori, benchmark e massimo controllo tecnico.

Pro:

Molto efficiente: è ottimizzato per CPU, GPU e diverse piattaforme.
Controllo completo: espone quantizzazione, cache, contesto, batch e offload.
Supporto rapido: nuove famiglie di modelli vengono integrate frequentemente.

Contro:

Curva di apprendimento: terminale e parametri richiedono competenze tecniche.
Gestione manuale: ricerca e organizzazione dei modelli non sono guidate come in LM Studio.
Interfaccia essenziale: per un’esperienza completa servono frontend aggiuntivi.

10. NVIDIA ChatRTX

NVIDIA ChatRTX è un’applicazione pensata per creare un chatbot locale accelerato dalle schede video GeForce RTX. Il punto di forza è la possibilità di collegare file e contenuti personali a un modello, sfruttando tecnologie NVIDIA ottimizzate. È una soluzione più vincolata rispetto a LM Studio: non nasce come catalogo universale per qualsiasi modello GGUF, ma come dimostrazione e ambiente AI ottimizzato per l’ecosistema RTX. Può essere interessante per chi possiede già un PC gaming compatibile e vuole sperimentare il RAG locale senza assemblare manualmente più componenti.

Sistemi compatibili: Windows e GPU NVIDIA GeForce RTX compatibili. I requisiti cambiano con la versione; è necessario verificare la pagina ufficiale e disporre di VRAM sufficiente, driver aggiornati e almeno 16 GB di RAM.

Ideale per: possessori di PC Windows con GPU NVIDIA RTX e documenti locali.

Pro:

Accelerazione RTX: sfrutta tecnologie NVIDIA ottimizzate per l’inferenza locale.
RAG personale: consente di interrogare file senza caricarli necessariamente nel cloud.
Configurazione guidata: evita di assemblare manualmente motore, interfaccia e retrieval.

Contro:

Solo hardware NVIDIA: non è destinato a PC AMD, Mac o sistemi senza RTX.
Compatibilità limitata: supporta meno modelli e configurazioni rispetto a LM Studio.
Poca flessibilità: non è la scelta migliore per API, server e workflow personalizzati.

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Tabella di confronto

Programma	Tipo	Sistemi	Modelli locali	Documenti/RAG	API locale	Difficoltà
LM Studio	App e runtime	Windows, Mac, Linux	Sì	Base	Sì	Facile
Ollama	Runtime e server	Windows, Mac, Linux	Sì	Tramite integrazioni	Sì	Media
Jan	App desktop	Windows, Mac, Linux	Sì	Variabile	Sì	Facile
GPT4All	App desktop	Windows, Mac, Linux	Sì	Sì, LocalDocs	Sì	Facile
AnythingLLM	RAG e agenti	Windows, Mac, Linux	Sì/collegato	Avanzato	Sì	Facile/media
Msty Studio	Workspace AI	Windows, Mac, Linux	Sì	Sì	Variabile	Facile
Open WebUI	Frontend self-hosted	Multipiattaforma	Tramite backend	Avanzato	Si collega alle API	Media
KoboldCpp	Runtime e Web UI	Windows, Mac, Linux	GGUF	Memoria narrativa	Sì	Media
llama.cpp	Motore di inferenza	Windows, Mac, Linux	GGUF	No, da integrare	Sì	Avanzata
ChatRTX	App RAG NVIDIA	Windows + RTX	Selezionati	Sì	Limitata	Facile

Quale programma scegliere

Per iniziare: LM Studio offre la combinazione più semplice tra ricerca, download, chat e controllo della memoria.
Per sviluppare applicazioni: Ollama è pratico, ben integrato e facile da richiamare tramite API.
Per un’alternativa open source a ChatGPT: Jan è la soluzione più coerente.
Per PC senza GPU: GPT4All e modelli piccoli quantizzati rappresentano un buon punto di partenza.
Per chattare con documenti: AnythingLLM offre strumenti RAG più completi.
Per un server multiutente: Open WebUI collegato a Ollama è una combinazione molto flessibile.
Per scrivere racconti: KoboldCpp dispone di funzioni pensate per narrativa e personaggi.
Per il massimo controllo: llama.cpp rimane il riferimento tecnico.
Per un PC NVIDIA RTX: ChatRTX è semplice, ma meno universale.

Altre alternative da conoscere

Esistono ulteriori soluzioni che possono essere valutate in base all’hardware o al progetto:

AMD Gaia: piattaforma open source per agenti e RAG, ottimizzata in particolare per PC Windows con Ryzen AI.
vLLM: motore orientato a server GPU e richieste concorrenti, più adatto a sviluppatori e infrastrutture.
Text Generation WebUI: interfaccia tecnica e flessibile per numerosi loader e formati.
Pinokio: browser per installare e avviare applicazioni AI locali attraverso script.

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Privacy: locale non significa automaticamente sicuro

Se il modello e l’interfaccia lavorano offline, prompt e documenti possono rimanere sul computer. Occorre però controllare anche plugin, telemetria, API cloud, ricerca Web e strumenti esterni. Un’app locale collegata a OpenAI, Google o un motore di ricerca può comunque trasmettere dati.

In ambito aziendale vanno verificati autorizzazioni, licenze, provenienza dei modelli, cifratura, accessi e policy interne. I server di Ollama, LM Studio e Open WebUI non devono essere esposti direttamente su Internet senza autenticazione, aggiornamenti e adeguate protezioni di rete.

Conclusioni

LM Studio è probabilmente il miglior programma per chi vuole iniziare rapidamente a provare modelli locali. Ollama è più adatto allo sviluppo e alle integrazioni, mentre AnythingLLM e Open WebUI diventano preferibili quando servono documenti, RAG, agenti o più utenti.

La scelta non deve basarsi soltanto sull’interfaccia. Prima di installare un modello occorre verificare RAM, VRAM, formato e quantizzazione. Per confrontare due programmi è inoltre necessario utilizzare lo stesso modello e la stessa configurazione: nella maggior parte dei casi sarà l’hardware, più del software, a determinare la velocità finale.