Anarlog — это настольное приложение, и к разговору не подключается ни один бот. Оно записывает системный звук, транскрибирует его на устройстве, а затем генерирует заметки с помощью локальных моделей или ваших собственных ключей для любого провайдера. Также есть локальный интерфейс командной строки и сервер MCP, так что вы можете интегрировать расшифровки в свой собственный стек.

Локальный стек: для расшифровки используется Parakeet на Apple Silicon (прямая трансляция, а также пакетная обработка с метками говорящих) или Apple Speech на macOS 26. Для сводок и чата можно использовать LM Studio, Ollama, Unsloth или любой другой сервер, совместимый с OpenAI. Если ваша локальная конечная точка не работает, вы получите сообщение об ошибке подключения, а не автоматически переключитесь на наш облачный сервер.

Заметки и расшифровки хранятся в локальном SQLite и обычных файлах с возможностью экспорта в формате Markdown. Поиск осуществляется с помощью полнотекстового индекса Tantivy, без встраивания.

Бесплатный уровень — это полноценная локальная версия. Берется плата только за размещенные модели и синхронизацию.
(anarlog — это альтернатива Granola с открытым исходным кодом.)

Она создана для тех, кому нужны заметки с помощью ИИ, но при этом они не хотят передавать свои разговоры в чужое облако, а также для тех, кому нужно пройти проверку безопасности с невозмутимым видом.

Почему стоит выбрать anarlog:
- К вашему звонку не присоединяется ни один бот. anarlog записывает звук прямо на ваше устройство. Ничто не отображается в списке участников, и ничто не записывается во время совещания.
- Локально, если вы выберете этот вариант. На поддерживаемых компьютерах Mac доступные встроенные модели расшифровки работают на устройстве. Локальные провайдеры Intelligence также хранят сводки и чат на вашем компьютере.
- Ваши данные в удобном для чтения формате. Сеансы, заметки и расшифровки хранятся в локальном хранилище SQLite. Записи и вложения представляют собой обычные локальные файлы. Экспортируйте Markdown, когда это удобно для вашего рабочего процесса.
- Используйте собственный ИИ. Воспользуйтесь поддерживаемым хостинговым провайдером, собственным API-ключом или локальным сервером, совместимым с OpenAI, например Ollama, LM Studio или Unsloth.
- Читаемый исходный код, лицензия MIT. Приложение сообщества распространяется по лицензии MIT. Форк, аудит, продажа или самостоятельная разработка.
- Облако — это дополнительная опция, не обязательная. Хостинговый ИИ, зашифрованная CloudSync и общий доступ доступны по запросу. От них ничего не зависит.
- Входная дверь для вашей организации. Корпоративные компоненты с открытым исходным кодом и коммерческие варианты развертывания дают службам безопасности и ИТ-специалистам реальный шанс на успех.

Работает с текстами, PDF, презентациями, таблицами Excel, CSV, Word, аудио и видео. Всё обрабатывается локально — данные не уходят в сеть, можно использовать без интернета. Удобно для быстрого поиска информации и создания саммари из больших объёмов материала.

Ключевые особенности 🎯
- Opiniated RAG: мы создали RAG, который является самостоятельным, быстрым и эффективным, чтобы вы могли сосредоточиться на своем продукте
- LLM: Quivr работает с любыми языковыми моделями, вы можете использовать его с OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemma и т. д.
- Любой файл: Quivr работает с любыми файлами, вы можете использовать его с PDF, TXT, Markdown и т. д. и даже добавить собственные парсеры.
- Настройте свой RAG: Quivr позволяет настраивать RAG, добавлять интернет-поиск, инструменты и т. д.
- Интеграция с Megaparse: Quivr работает с Megaparse, поэтому вы можете загружать файлы с помощью Megaparse и использовать RAG с Quivr.

Работает с любыми форматами: изображения, аудио, видео, 3D-сканы, point clouds, таблицы, формулы. Выстраивает гипотезу, пишет и запускает код для проверки, анализирует результаты и собирает финальный документ с графиками, таблицами и реальными DOI-ссылками.

Встроенная валидация: каждая цифра в черновике должна быть подтверждена реальным выводом программы. Если результаты пустые или не совпадают — статья уходит на доработку.

Три варианта запуска: десктоп-версия, CLI и модуль для интеграции в агентов. Проект уже провёл 36 исследований, пять из них завершились полноценными статьями.
Поддержка Windows, macOS, Linux.

Цифры впечатляют:
• Qwen3.6 35B на ноутбуке с RTX 4060 8 ГБ → 39 токенов/с
• DeepSeek-V4-Flash 284B на RTX 5090 → 22–25 токенов/с
• GLM-5.2 753B на RTX PRO 6000 → 15 токенов/с

По сравнению с Ollama генерация быстрее в 3–4 раза, обработка входного контекста — в 6–30 раз.

FreeToken поставляется с графическим интерфейсом. Не нужно конвертировать модели в GGUF или собирать проект из исходников. Агентные обвязки встроены: выбрал модель, выбрал приложение, запустил.
Скачайте FreeToken для Windows или Linux на flashml.ai. Оно настроит движок и предоставит вам графический интерфейс для запуска моделей, общения и настройки движка.