Исходный код, результаты тестов и способы измерения представлены в репозитории: https://github.com/mentria-ai/website.
Страница с фактами о движке, на которой рассказывается о том, как на самом деле работают движок и модель: https://mentria.ai/assets/learn/engine-facts.html
(уровень 27B появится, когда ваш графический процессор будет соответствовать требованиям).

meetas - Ваши собрания остаются на вашем компьютере. 
🎙 meetas записывает совещания с вашего микрофона (или импортирует существующие записи), расшифровывает их в автономном режиме с помощью локального распознавания речи, отвечает на вопросы, выделяет задачи и анализирует все с помощью ваших собственных локальных языковых моделей — без облачных сервисов, учетных записей и внешних ИИ-сервисов.

✨ Функции:
Запись
🎙 Запись совещаний — запуск, пауза, возобновление, остановка; все данные сохраняются даже в случае сбоя
📥 Импорт существующих записей — WAV, MP3, M4A, FLAC, OGG, OPUS, AAC и видеофайлы (MP4, MKV, WEBM, MOV, AVI — аудиодорожка транскрибируется, например, из записей экрана во время совещания) — возобновляемые загрузки, импортируются как обычные совещания
⚡️ Транскрипция в реальном времени — непрерывная транскрипция во время совещания (по желанию)
🔊 Улучшение звука — опциональное локальное шумоподавление с настраиваемыми профилями; улучшенная и оригинальная версии всегда доступны одновременно

Транскрипция
📝 Offline ASR — локальные модели от tiny до large-v3-turbo (faster-whisper) плюс Parakeet для работы в реальном времени; язык определяется автоматически для любого языка, который поддерживает выбранная вами модель — в том числе для совещаний с переключением языков, по сегментам

ИИ (все локальные)
🤖 Анализ совещаний — структурированный анализ по 9 разделам (краткое содержание, темы, решения, задачи и т. д.), где каждое утверждение подкреплено цитатами из протокола — ничего не выдумано
� Вопросы и чат — обоснованные вопросы с реальными цитатами из протокола (и уровнем доказательности, чтобы вы всегда видели, насколько убедителен ответ), относящиеся к одному совещанию, проекту или нескольким совещаниям; а также общий чат, который никогда не затрагивает данные ваших совещаний
✨ Автоматическое добавление заголовка и тегов — пусть локальная языковая модель предложит вам заголовок и теги
👥 Распознавание говорящего — локальная диаризация говорящего, возможность переименовать говорящего (по желанию)

Организуйте и действуйте
📂 Проекты — групповые совещания и документы (PDF, DOCX, ODT, XLSX, PPTX, TXT, MD, CSV); документы индексируются и становятся доступными для поиска и обсуждения
🔎 Поиск — мгновенный полнотекстовый + локальный гибридный (векторный) поиск по стенограммам и документам проекта
✅ Задачи — извлечение задач из совещания, общий обзор, история, архив
📊 Аналитика по нескольким встречам — сравнение встреч, дайджест нескольких встреч (полностью в автономном режиме), повторяющиеся темы и хронология вашей активности
🏷 Теги и маркеры — организация встреч, пометка важных моментов, редактирование расшифровок с полной историей версий
🗑 Корзина — временное удаление с возможностью восстановления; окончательное удаление только по вашему желанию

Вывод
📤 Экспорт — Markdown, TXT, JSON, HTML (PDF/DOCX с чистым резервным вариантом), с возможностью выбора разделов
💾 Резервные копии — согласованное локальное резервное копирование и восстановление с предварительным просмотром
🔒 Данные остаются локальными — по умолчанию без облачных сервисов, телеметрии и подключения к сети

Mochi Diffusion — это вариант, ориентированный на Core ML: меньше занимает памяти, медленнее работает при первом запуске, но быстрее при последующих, после того как модель будет скомпилирована в .mlmodelc. Используйте его, если вам нужны только варианты Stable Diffusion и вы хотите максимально компактную настройку.
Сейчас заявлены Stable Diffusion и FLUX.2 Klein, Image2Image, ControlNet, галерея и собственные Core ML-модели. Всё нативно на SwiftUI и полностью offline.
Но между Mochi Diffusion и Draw Things я бы однозначно сначала ставил Draw Things. Mochi интересен своей простотой и использованием Core ML/Neural Engine.

BoltAI — это нативный macOS клиент, созданный и поддерживаемый одним разработчиком, Дэниелом Нгуеном. Он не запускает модели самостоятельно (как WebUI), а является интерфейсом, который подключается к облачным API и локальным бэкендам, таким как Atomic Chat, Ollama или LM Studio.
Он известен своей функцией под названием палетка команд ИИ, которая позволяет использовать десятки команд с помощью горячей клавиши в любом приложении. Например, вы можете выделить какой-то текст, нажать горячую клавишу, и ИИ перепишет или вычистит его, а затем вставит обратно в то же место с тем же форматированием. Очень простой в использовании ИИ.
(Он доступен только для Mac и требует приобретения разовой бессрочной лицензии (79 или 99 долларов за один Mac), которая включает в себя обновления в течение года.)
Лучше всего подходит для: пользователей Mac, которым нужен быстрый нативный клиент с командами ИИ, доступными для всей системы.

Тут про Enchanted — нативный клиент под Mac / iPhone / iPad / Vision Pro для Ollama (или совместимого сервера). Сам модели не гоняет, но даёт «яблочный» чат и доступ с телефона к локальной модели на Mac.
Enchanted UI идеально подходит для пользователей Apple, которым нужно нативное приложение, похожее на ChatGPT, а не вкладка в браузере или Docker-контейнер. В нем нет RAG и баз знаний, но для повседневного общения на iPhone, iPad, Mac или Vision Pro это самый совершенный вариант из всех, что мы рассмотрели в этом руководстве.
Jaz — это новая версия этого проекта.