我在40MB内构建了一个开源的离线ChatGPT替代品
— 作者：Raj Guru Yadav
像许多开发者一样，我对大型语言模型（LLMs）充满了好奇。但当我问到：“我能在离线状态下快速运行一个类似ChatGPT的助手，而不需要16GB以上的内存吗？”这个挑战让我无法抗拒。
<p>目标
构建一个完全离线、轻量级的AI助手，具备以下特点：
<p>下载大小小于50MB
<p>无需互联网
<p>快速响应（在1秒以内）
<p>零遥测
<p>完全本地的嵌入和推理
<p>结果：一个40MB的离线ChatGPT克隆，可以在浏览器中或USB闪存驱动器上运行。
<p>40MB内部包含什么？
这是我如何将智能对话压缩到如此小的包裹中的：
<p>模型：通过llama.cpp量化的Mistral 7B Q4_K_M
<p>推理引擎：llama.cpp（编译为WebAssembly或本地C++）
<p>用户界面：轻量级的React/Tailwind界面
<p>存储：用于本地聊天历史的IndexedDB
<p>嵌入：本地MiniLM用于智能PDF或笔记搜索
<p>附加功能：Whisper.cpp用于本地语音输入；Coqui TTS用于语音输出
<p>我为什么要构建它
我（Raj Guru Yadav），一名16岁的开发者和学生，想要：
<p>深入了解大型语言模型的实际工作原理
<p>构建一个尊重隐私且本地化的工具
<p>证明AI不需要云端也能强大
<p>为离线用户（如许多印度学生）提供真正的AI支持
<p>挑战
在低内存设备上的内存瓶颈
<p>对小型模型进行提示调优以获得更智能的回复
<p>WebAssembly优化以提高浏览器性能
<p>与小型TTS/ASR模型的离线语音和文本集成
<p>性能（在4GB的笔记本电脑上）
能够合理回答事实、编码和数学问题
<p>离线读取和总结PDF文件
<p>本地记忆对话内容
<p>（可选）大声朗读答案
<p>最后的想法
AI不应该被锁在付费墙或云端后面。
我的目标是将智能助手带到每个人的手中——
完全离线，完全免费，完全属于你。
<p>由 Raj Guru Yadav 制作
<p>开发者 | 700多个项目的构建者 | 热衷于开放AI为所有人服务
查看原文
— by Raj Guru Yadav
Like many developers, I’ve been fascinated by LLMs. But the moment I asked:
“Can I run a ChatGPT-like assistant offline, fast, and without needing 16GB+ RAM?”
The challenge became too tempting to ignore.<p>The Goal
Build a fully offline, lightweight AI assistant with:<p>< 50MB download size<p>No internet requirement<p>Fast responses (under 1 second)<p>Zero telemetry<p>Fully local embeddings & inference<p>Result: A 40MB offline ChatGPT clone you can run in-browser or on a USB stick.<p>What’s Inside the 40MB?
Here’s how I squeezed intelligent conversation into such a tiny package:<p>Model: Mistral 7B Q4_K_M quantized via llama.cpp<p>Inference Engine: llama.cpp (compiled to WebAssembly or native C++)<p>UI: Lightweight React/Tailwind interface<p>Storage: IndexedDB for local chat history<p>Embeddings: Local MiniLM for smart PDF or note search<p>Extras: Whisper.cpp for local voice input; Coqui TTS for speech output<p>Why I Built It
I (Raj Guru Yadav), a 16-year-old dev and student, wanted to:<p>Learn deeply how LLMs actually work under the hood<p>Build something privacy-respecting and local<p>Prove that AI doesn’t need the cloud to be powerful<p>Give offline users (like many students in India) real AI support<p>Challenges
Memory bottlenecks in low-RAM devices<p>Prompt tuning for smarter replies in tiny models<p>WebAssembly optimizations for browser performance<p>Offline voice + text integration with small TTS/ASR models<p>Performance (on a 4GB laptop)
Answers factual, coding, and math questions decently<p>Reads and summarizes offline PDFs<p>Remembers conversation locally<p>(Optional) Speaks answers aloud<p>Final Thought
AI shouldn’t be locked behind paywalls or clouds.
My goal is to bring smart assistants into everyone’s hands —
fully offline, fully free, fully yours.<p>Made with by
Raj Guru Yadav<p>Dev | Builder of 700+ projects | Passionate about open AI for all