Llama

GGML organization and Llama contributors · macOS 選單欄控制器,可執行本地 GGUF 模型和 llama.cpp 推理,並提供內建網頁聊天及相容模型 API。

CaskAI 工具自帶更新Apple 晶片
主頁
來自 homebrew/cask
近 30 天安裝
576
App榜第 324
近一年安裝
1478
365 天累計
最新版本
0.45.0
6 天前 · 10月18日
下載大小
1.3MB
arm64 · dmg
更新節奏
每週
近 30 天 3 個版本

Llama 是一款AI 工具類 Mac 應用。開發者是 GGML organization and Llama contributors。

基本資訊

晶片
Apple 晶片
系統版本
macOS 15 起
開發者
GGML organization and Llama contributors
安裝命令
brew install --cask llama-app
Homebrew
可以安裝,應用會自行更新
其他名稱
llamabarn, llama-app

以上資訊最早核查於 。檢視各項來源

介紹

AI 翻譯檢視原文

Llama 是一款 macOS 選單欄應用,可透過 llama.cpp 執行本地語言模型。它適合需要輕量控制器、模型下載、內建聊天介面以及供其他應用使用的 API 的開發者和本地 AI 使用者。

模型與 API

應用會在埠 9931 啟動本地伺服器,並在 /v1 下提供 API 端點。它使用已安裝的 llama.cpp 引擎,或為 Mac 安裝預構建引擎。應用會發現相容的現有模型,推薦適合此裝置的模型,並從 Hugging Face 安裝 GGUF 模型。模型按需載入,閒置時解除安裝。可使用內建 Web UI、相容的聊天或編輯器客戶端、程式設計代理,或直接傳送 API 請求。0.44.0 版本還支援決策模型:/v1/systemone 端點會返回各個題目選項的機率,相容模型會顯示 Decision 標籤。應用可下載可用的 DFlash 草稿頭;釋出者聲稱其生成速度比 MTP 最多快 50%,但這取決於工作負載。請求構建頁面支援 OpenAI chat、OpenAI Responses 和 Anthropic 風格的請求;若所選模型支援,還可設定影像、工具和結構化輸出。

安裝與資源

下載官方 Llama DMG 並將應用放入 Applications,或使用 brew install --cask llama-app。當前 cask 要求使用 Apple 晶片 arm64 Mac,並執行 macOS 15 或更高版本。目錄列出 0.45.0。此前檢查記錄的 0.43.0 DMG 為 1,226,629 位元組,官方 0.44.0 Llama.dmg 為 1,257,897 位元組;這兩個大小均不代表當前 0.45.0 下載檔案。模型權重和下載的推理引擎所需磁碟空間遠多於此控制器。模型大小、量化方式、上下文長度和併發量會影響記憶體與效能需求;應用的推薦很有參考價值,但不能保證每個模型都能順暢執行。

網路、賬戶與費用

推理在 Mac 上執行。下載模型或預構建引擎需要網路連線,且與本地推理相互獨立。一般透過 localhost 使用無需雲端推理訂閱。Hugging Face 倉庫可能公開,也可能設有限制;須遵守其自身的訪問條款和模型許可證。此應用採用 MIT 許可,模型權重和外部工具則有各自的許可。透過 Tailscale 訪問需要另行安裝並登入 Tailscale 服務,並遵守其賬戶要求和條款。

網路暴露與實際注意事項

預設情況下,伺服器只能透過這臺 Mac 訪問。設定中可將其繫結到 Tailscale 或當前網路。README 提醒,“This network”會繫結所有網路介面,且伺服器預設沒有密碼;僅在可信網路中使用此模式,並避免在不屬於自己的網路上同時啟用代理模式。本地推理並不意味著主動啟用的網路客戶端或下載不會產生任何網路流量。請確認誰可以訪問伺服器,以及已連線的代理可以執行哪些操作。

~/.config/llama/models.user.ini 中的自定義模型覆蓋項可以覆蓋應用根據記憶體推匯出的設定。修改前請保留副本,並留意被忽略選項的提示。外部客戶端可能會提供含私密資訊的提示詞,或使用具備工具呼叫能力的代理;請檢查其許可權及生成的操作。已檢查的原始碼並未表明必須一概授予輔助功能或完全磁碟訪問許可權。僅授予訪問你計劃使用的模型、配置位置和工作流程所需的許可權。

來源:官方專案、儲存與網路行為、0.44.0 釋出說明、llama.cpp 伺服器 API、MIT 許可證。

系統要求

macOS應用版本晶片下載來源
macOS 15 起0.45.0Apple 晶片github.com/ggml-org/Llama-macOS/releases/download/0.45.0/Llama.dmgSHA-256 ed5218b8d9127abf2bed1b1602d30a2808e8b3ff2476108359f81e86e19bbd4aHomebrew核查於

如何在 Mac 上安裝 Llama

  1. 在“終端”中執行: brew install --cask llama-app
  2. Homebrew 會把應用安裝到“應用程式”資料夾。

不用 Homebrew 安裝

直接下載 Homebrew 使用的同一個檔案: github.com/ggml-org/Llama-macOS/releases/download/0.45.0/Llama.dmg

SHA-256 只用來核對下載的檔案是否完整,不代表安全認證。 檢視 SHA-256 和下載地址

解除安裝 Llama 與可選的資料清理

解除安裝命令
brew uninstall --cask llama-app

普通解除安裝會刪除應用本身,設定和快取會保留。

深度清理(可選)

解除安裝命令
brew uninstall --zap --cask llama-app

--zap 還會刪除 Homebrew 定義裡列出的設定、快取等檔案,其中可能有其他應用共用的資料,刪除後無法恢復;它也不保證沒有任何殘留。請先備份需要保留的資料;如要保留設定和快取,請不要加 --zap。

Llama 可能留在 Mac 上的檔案(14)
檔案和資料夾
~/.llama-app
~/.local/bin/llama
~/Library/Application Support/Llama
~/Library/Application Support/LlamaBarn
~/Library/Caches/app.llama.Llama
~/Library/Caches/app.llamabarn.LlamaBarn
~/Library/Caches/SentryCrash/Llama
~/Library/HTTPStorages/app.llama.Llama
~/Library/HTTPStorages/app.llamabarn.LlamaBarn
~/Library/HTTPStorages/app.llamabarn.LlamaBarn.binarycookies
~/Library/Logs/Llama
~/Library/Preferences/app.llama.Llama.plist
~/Library/Preferences/app.llamabarn.LlamaBarn.plist
~/Library/WebKit/app.llamabarn.LlamaBarn

以上條目來自 Homebrew 定義,核查於 ;它們只說明定義宣告會刪除什麼,不代表你的 Mac 上都有。

0.45.0 更新內容

新版本 OpenNavo 編輯 · AI 翻譯

新增嵌入模型支援,首批為 EmbeddingGemma 2,透過 /v1/embeddings 提供服務;支援登入 Hugging Face 下載受限模型及預載入模型。各款 Mac 的決策模型輸入上限提升至 4k token,推理引擎升級至 b11671,並改善模型展示與設定控制元件。

Llama 的安全事實

這裡只列可以核驗的事實,並註明來源和日期,不是安全認證。要檢查你下載的檔案,可以用 OpenNavo 在本機掃描。

分發渠道
Homebrew
是否開源
是 · github.com/ggml-org/Llama-macOS · MIT核查於
用 OpenNavo 掃描會在 OpenNavo 客戶端中開啟掃描預覽,由你決定是否開始。 瞭解安全防護

安裝細節

來源倉庫
homebrew/cask
曾用 token
llamabarn
下載地址
https://github.com/ggml-org/Llama-macOS/releases/download/0.45.0/Llama.dmg
SHA-256
ed5218b8d9127abf2bed1b1602d30a2808e8b3ff2476108359f81e86e19bbd4a
Homebrew 定義檔案
github.com/homebrew/homebrew-cask/blob/HEAD/Casks/l/llama-app.rb
formulae.brew.sh
formulae.brew.sh/cask/llama-app
原始碼
github.com/ggml-org/Llama-macOS

安裝與解除安裝內容

  • 解除安裝 uninstall

    檢視完整宣告
    {
      "uninstall": [
        {
          "quit": "app.llama.Llama"
        }
      ]
    }
  • 安裝 app

    來原始檔: Llama.app

    宣告的目標位置: /Applications/Llama.app

    檢視完整宣告
    {
      "app": [
        "Llama.app"
      ],
      "target": "/Applications/Llama.app"
    }
  • 清理使用者資料 zap

    檢視完整宣告
    {
      "zap": [
        {
          "trash": [
            "~/.llama-app",
            "~/.local/bin/llama",
            "~/Library/Application Support/Llama",
            "~/Library/Application Support/LlamaBarn",
            "~/Library/Caches/app.llama.Llama",
            "~/Library/Caches/app.llamabarn.LlamaBarn",
            "~/Library/Caches/SentryCrash/Llama",
            "~/Library/HTTPStorages/app.llama.Llama",
            "~/Library/HTTPStorages/app.llamabarn.LlamaBarn",
            "~/Library/HTTPStorages/app.llamabarn.LlamaBarn.binarycookies",
            "~/Library/Logs/Llama",
            "~/Library/Preferences/app.llama.Llama.plist",
            "~/Library/Preferences/app.llamabarn.LlamaBarn.plist",
            "~/Library/WebKit/app.llamabarn.LlamaBarn"
          ]
        }
      ]
    }

關於 Llama 的常見問題

Llama 安全嗎?

Llama 收錄在 Homebrew 官方軟體庫中,沒有被停用。自 2026 年 9 月起,Homebrew 會停用沒有透過 macOS Gatekeeper 檢查的應用。安裝時,Homebrew 會用 SHA-256 校驗值核對來自 github.com 的安裝包。過去 30 天,它透過 Homebrew 安裝了 576 次。

Llama 是開源軟體嗎?

Llama 的原始碼公開在 GitHub 上(ggml-org/Llama-macOS),使用 MIT 許可證。

怎樣在 Mac 上徹底解除安裝 Llama?

執行 brew uninstall --cask llama-app。它會退出應用。要連設定和快取一起刪除,執行 brew uninstall --zap --cask llama-app。--zap 還會刪除 Homebrew 定義裡列出的設定、快取等檔案,其中可能有其他應用共用的資料,刪除後無法恢復;它也不保證沒有任何殘留。請先備份需要保留的資料;如要保留設定和快取,請不要加 --zap。這會再刪除 14 處檔案和資料夾,包括 ~/.llama-app。

Llama 支援 Apple 晶片(M1 及更新)的 Mac 嗎?

支援,而且只能安裝在 Apple 晶片的 Mac 上,不支援 Intel 晶片的 Mac。需要 macOS 15 或更高版本。

Llama 的設定和資料儲存在哪裡?

設定儲存在 ~/Library/Preferences/app.llama.Llama.plist。資料儲存在 ~/.llama-app、~/Library/Application Support/Llama和~/Library/Application Support/LlamaBarn。這些位置來自 Homebrew 的清理清單。

Llama 的最新版本是多少?

最新版本是 0.45.0,Homebrew 收錄於 10月18日。Llama 會自動更新;想用 Homebrew 更新時,執行 brew upgrade --cask --greedy llama-app。

來源

頁面上的每項資料都註明來源和核查日期;過期的資料只寫“截至”某日,不再當作當前事實。