[已审核]2025年AI大模型管理工具选型指南：Cherry Studio、Chatbox、AnythingLLM深度对比
随着大模型应用也越来越广，怎么管好这些“数字大脑”就成了个大问题。今天咱们就来好好对比一下三款很火的AI大模型管理工具：Cherry Studio、Chatbox和AnythingLLM。看看它们各自有什么特点，帮你选出最适合你的那一个。
一、工具概览
- Cherry Studio
Cherry Studio是个功能很全的开源AI大模型管理工具。它最大的特点就是可以随便切换不同的模型，知识库管理也很强大，还能联网搜索。而且，它可以本地部署，这样数据隐私就能得到很好的保护，定制起来也很方便。Cherry Studio现在已经成了很多开发者和企业的首选。
- Chatbox
Chatbox呢，它比较轻量级，是个对话式的AI工具，用起来很简单，上手很快。它也支持多种大模型，特别适合那些只需要基础对话功能的用户。而且，Chatbox很注重本地数据存储，这样用户的隐私就能得到保障。
- AnythingLLM
AnythingLLM 是一款企业级的知识库管理工具，它自带向量数据库，还有文档智能问答功能。它特别适合需要处理大量文档、想构建私有知识库的企业和团队。AnythingLLM 同样支持本地化部署，确保数据安全。
二、功能对比与优势分析
特性 Cherry Studio Chatbox AnythingLLM
见图
三、适用场景深度解析 - Cherry Studio
• 开发者进行多模型对比调试： Cherry Studio 可以让开发者很方便地切换不同的AI大模型，这样就能对比它们的性能，调试效果，效率会提高很多。
• 创作者快速切换不同风格文案生成： 内容创作者可以用 Cherry Studio 快速切换模型，生成各种各样的文案，满足不同的需求。
• 企业需要兼顾数据隐私与云端高性能模型混合使用： Cherry Studio 可以本地部署，这样企业的数据就安全了，而且它还可以连接云端的模型，用起来很灵活。 - Chatbox
• 个人用户快速测试本地模型生成效果： Chatbox 的界面很简单，上手也很快，所以个人用户可以很轻松地测试本地模型的生成效果。
• 开发者临时调试模型或生成简单代码片段： 开发者可以用 Chatbox 临时调试一下模型，或者快速生成一些简单的代码。
• 教育场景中的教学演示工具： Chatbox 可以用来做教学演示，展示AI大模型的基本对话功能。 - AnythingLLM
• 企业内部文档库的自动化问答（如员工手册、技术文档）： AnythingLLM 的文档智能问答功能可以帮助企业实现内部文档库的自动化问答，提高员工的工作效率。
• 学术研究中的文献摘要与关键信息提取： AnythingLLM 可以帮助研究人员快速提取文献摘要和关键信息，加速科研进程。
• 个人用户管理海量笔记或电子书资源： 个人用户可以利用 AnythingLLM 管理大量的笔记或电子书资源，构建个人知识库。
四、选型建议 - 全能选手，技术先锋：Cherry Studio如果你是技术团队，或者需要处理很多任务，而且对数据隐私和功能扩展性要求比较高，那 Cherry Studio 绝对是首选。它支持多种模型，知识库管理也很强大，定制起来也很方便，简直就是AI大模型管理工具里的“全能选手”。
- 知识管理专家，企业首选：AnythingLLM如果你的主要需求是处理文档，想构建企业级的私有知识库，那 AnythingLLM 就是你的理想选择。它的文档智能问答功能很棒，还有向量数据库，可以进行多用户管理，绝对是企业知识管理的“专家”。
- 轻量级对话，快速上手：Chatbox如果你只是需要一个简单的对话式AI工具，那 Chatbox 就是你的最佳选择。它的界面简洁，上手很快，而且数据存在本地，用起来很方便，对个人用户、开发者和教育工作者来说，它就是个“轻量级”的选择。
五、写在最后
Cherry Studio、Chatbox 和 AnythingLLM 都有自己的特点。选哪个工具，关键还是要看你的需求。不管你是技术大牛，还是企业领导，或者追求效率的人，总有一款工具能帮到你。所以，赶紧行动起来，选一个最适合你的工具，让AI真正帮你提高工作和生活质量！
收到2条评论
Alvin 1 天前
补充：核心配置步骤
1. 获取API密钥
2. • 推荐平台：硅基流动（新用户送2000万Tokens）、腾讯云、MKEAI中转站等
3. • 密钥保存：登录对应平台 → 创建API密钥（如硅基流动在「API密钥」菜单生成）
4. 各大模型管理器客户端设置
5. • 模型提供方：如选择 OpenAI API（兼容多数平台）
6. • API密钥：粘贴获取的密钥
7. • API域名：根据平台填写（如硅基流动用 https://cloud.siliconflow.cn）
8. • 自定义模型名：格式为 平台标识@模型名称（例：siliconflow@deepseek-ai/DeepSeek-R1）
9. 联网搜索功能（可选）
10. • 使用中转接口如 https://search-for-llmapi.dawne.cn/with-search/v1/ 可实现联网
1. 获取API密钥
2. • 推荐平台：硅基流动（新用户送2000万Tokens）、腾讯云、MKEAI中转站等
3. • 密钥保存：登录对应平台 → 创建API密钥（如硅基流动在「API密钥」菜单生成）
4. 各大模型管理器客户端设置
5. • 模型提供方：如选择 OpenAI API（兼容多数平台）
6. • API密钥：粘贴获取的密钥
7. • API域名：根据平台填写（如硅基流动用 https://cloud.siliconflow.cn）
8. • 自定义模型名：格式为 平台标识@模型名称（例：siliconflow@deepseek-ai/DeepSeek-R1）
9. 联网搜索功能（可选）
10. • 使用中转接口如 https://search-for-llmapi.dawne.cn/with-search/v1/ 可实现联网
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Alvin 1 天前
《ollama+dify搭建本地知识库》
地址git : https://github.com/ollama/ollama
1 install
1.1 mac ,直接点击下载
复制地址到浏览器直接下载：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip
1.2 windows:
https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe
1.3 linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2 使用
2.1 启动ollama
mac 修改ip **
默认ip为127.0.0.1,最好修改为0.0.0.0
OLLAMA_HOST 环境变量
vim ~/.zshrc
export OLLAMA_HOST='0.0.0.0'
source ~/.zshrc
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"查看 netstat -an | grep 11434 是否0 *.11434，而不是 127.0.0.1.11434
linux修改ip:
sudo systemctl stop ollama
修改ip地址
/etc/systemd/system/ollama.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
2.2 运行模型
大模型
1️⃣ ollama 官方自带模型
模型搜索网址：https://ollama.com/library
如：ollama run qwen:0.5b
2️⃣ 运行自定义模型（需要转转换为gguf文件）
1 文件写入
下载一个gguf文件：如llama3.1_8b_chinese
https://modelscope.cn/models/XD_AI/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/resolve/master/gguf/llama3.1_8b_chinese_chat_q4_k_m.gguf
将这行内容写入 一个文件如：llama_zh：FROM .llama3.1_8b_chinese_chat_q4_k_m.gguf
2 创建ollama文件
llamazh为自定义的模型名字，如上面的qwen:0.5b一样的名字
ollama create llama3.1:8bzh -f llama_zh
3 查看或运行自定义模型
查看已经下载的模型：ollama list
运行模型：ollama run llama3.1:8bzh
embedding 模型
ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh-small
2.3 ollma命令
删除：ollama rm llama3.1
服务：ollama server
3 整合Dify
mac: 解决docker ip问题：
https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/model-configuration/ollama
https://github.com/langgenius/dify/issues/2854
http://host.docker.internal:11434
地址git : https://github.com/ollama/ollama
1 install
1.1 mac ,直接点击下载
复制地址到浏览器直接下载：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip
1.2 windows:
https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe
1.3 linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2 使用
2.1 启动ollama
mac 修改ip **
默认ip为127.0.0.1,最好修改为0.0.0.0
OLLAMA_HOST 环境变量
vim ~/.zshrc
export OLLAMA_HOST='0.0.0.0'
source ~/.zshrc
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"查看 netstat -an | grep 11434 是否0 *.11434，而不是 127.0.0.1.11434
linux修改ip:
sudo systemctl stop ollama
修改ip地址
/etc/systemd/system/ollama.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
2.2 运行模型
大模型
1️⃣ ollama 官方自带模型
模型搜索网址：https://ollama.com/library
如：ollama run qwen:0.5b
2️⃣ 运行自定义模型（需要转转换为gguf文件）
1 文件写入
下载一个gguf文件：如llama3.1_8b_chinese
https://modelscope.cn/models/XD_AI/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/resolve/master/gguf/llama3.1_8b_chinese_chat_q4_k_m.gguf
将这行内容写入 一个文件如：llama_zh：FROM .llama3.1_8b_chinese_chat_q4_k_m.gguf
2 创建ollama文件
llamazh为自定义的模型名字，如上面的qwen:0.5b一样的名字
ollama create llama3.1:8bzh -f llama_zh
3 查看或运行自定义模型
查看已经下载的模型：ollama list
运行模型：ollama run llama3.1:8bzh
embedding 模型
ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh-small
2.3 ollma命令
删除：ollama rm llama3.1
服务：ollama server
3 整合Dify
mac: 解决docker ip问题：
https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/model-configuration/ollama
https://github.com/langgenius/dify/issues/2854
http://host.docker.internal:11434
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