Введение
Большие языковые модели (LLM) заметно поменяли то, как люди используют искусственный интеллект, но в большинстве случаев для работы с ними нужны платные API, облачные мощности или сложная настройка окружения. Сейчас появилось немало инструментов, которые позволяют запускать и тестировать LLM прямо в браузере бесплатно.
Такие веб-сервисы дают возможность локально выполнять модели, сравнивать ответы разных систем и даже поднимать автономных агентов — без собственного бэкенда и расходов на серверы. Ниже собраны пять инструментов, которые стоит попробовать, если нужно отладить промты, быстро накидать прототип с ИИ или просто разобраться, как работают современные языковые модели.
1. WebLLM
WebLLM — это открытый движок, который позволяет запускать LLM прямо в браузере без каких-либо серверов или облачных GPU. Для ускорения вычислений он использует WebGPU, а при необходимости может переключиться на WebAssembly.
Платформа поддерживает популярные модельные семейства: Llama, Mistral, Phi, Gemma, Qwen, а также модели в формате MLC (machine learning compilation). WebLLM реализует интерфейс, совместимый с OpenAI API, поэтому с ним можно работать в привычных режимах: чат-ответы, стриминг, JSON-режим, вызов функций.
Выполнение запросов полностью на стороне клиента помогает сохранить приватность данных, снимает нагрузку с серверов и позволяет выкладывать решения как обычные статические веб-страницы. WebLLM хорошо подходит для браузерных чат-ботов, персональных ассистентов и встраивания ИИ-функций прямо в веб-интерфейсы.
2. Free LLM Playground
Free LLM Playground — это онлайн-песочница, для работы с которой не нужна никакая предварительная настройка. В ней можно тестировать и сравнивать модели от OpenAI, Anthropic, Google / Gemini, а также ряд открытых моделей.
Сервис предоставляет до 50 бесплатных чатов в день. Пользователь может настраивать ключевые параметры генерации: температуру, системные инструкции, штрафы и другие опции. Поддерживаются шаблоны с переменными, а готовые диалоги легко расшариваются через публичные ссылки или экспортируются в виде фрагментов кода.
По умолчанию вводимые данные считаются приватными. Free LLM Playground удобен для отладки промтов, быстрого прототипирования ИИ-функциональности и сравнения качества ответов разных моделей на одни и те же запросы.
3. BrowserAI
BrowserAI — это открытая JavaScript-библиотека, которая позволяет запускать языковые модели прямо в браузере пользователя. Для ускорения вывода она использует WebGPU, а при его отсутствии переключается на WebAssembly, сохраняя локальное выполнение.
BrowserAI рассчитана на небольшие и средние по размеру модели и поддерживает несколько типов задач: генерацию текста, чат-режим, распознавание речи и синтез речи (text-to-speech). Установить библиотеку можно через npm или yarn, а для запуска базового сценария достаточно нескольких строк кода.
После первичной загрузки весов модель полностью работает на устройстве пользователя, в том числе офлайн. Это делает BrowserAI хорошим вариантом для приложений с повышенными требованиями к конфиденциальности и для быстрых прототипов, где важно избежать сетевых задержек и внешних зависимостей.
4. Genspark.ai
Genspark.ai — это поисковый и информационный движок, за которым стоит команда взаимодействующих ИИ-агентов. Вместо традиционной выдачи с отдельными ссылками на сайты он превращает пользовательский запрос в сгенерированную веб-страницу — так называемую Sparkpage.
Набор агентов просматривает надежные источники, собирает оттуда данные и в режиме реального времени формирует структурированное резюме. Пользователь может продолжать диалог, задавая уточняющие вопросы встроенному ИИ-ассистенту, и таким образом углублять поиск или получать дополнительные пояснения.
Результат выглядит как чистая страница без спама и рекламы, благодаря чему экономится время: нет необходимости вручную переходить по множеству ссылок и отсеивать шум. Genspark.ai полезен для исследований, обучения и быстрого получения релевантной справочной информации.
5. AgentLLM
AgentLLM — открытый браузерный инструмент для запуска автономных ИИ-агентов. Он позволяет выполнять вывод локальных языковых моделей так, чтобы агенты могли формировать задачи, выполнять их и многократно дорабатывать результат прямо в окне браузера.
По идеям платформа во многом перекликается с такими фреймворками, как AgentGPT, но вместо удалённых API делает ставку на локальные модели. Это повышает приватность, уменьшает зависимость от облачных сервисов и движет решение в сторону децентрализованных сценариев использования.
AgentLLM полностью работает на стороне клиента и распространяется под лицензией GPL (General Public License). Хотя проект пока задуман как proof-of-concept и не позиционируется как готовый продакшн-инструмент, он отлично подходит для экспериментов, исследований и отладки автономных агентов прямо в браузере.
Итоги
Перечисленные инструменты упрощают эксперименты с LLM прямо в браузере: с их помощью можно тестировать промты, быстро собирать прототипы или запускать автономных агентов без настройки серверов и дополнительных затрат.
Такие решения дают быстрый и практичный способ познакомиться с возможностями современных языковых моделей, понять их сильные и слабые стороны и начать внедрять ИИ в собственные проекты практически «из коробки».