Jan-nano

2025-07-21专用模型 / 文本模型60 次浏览

综合介绍

Jan-nano 是一个由 Menlo 团队开发的40亿参数规模的轻量级语言模型。它基于Qwen3-4B-Base模型进行了微调，专门为在个人计算机上高效执行深度研究任务而设计和优化。该模型的核心特点是可以在完全离线的本地环境中运行，从而保障了用户的隐私和数据安全。 Jan-nano 通过与模型上下文协议（MCP）服务器的无缝集成，能够有效地利用各种外部研究工具和数据源，进行实时工具调用，提升了其在研究场景中的实用性。作为一个针对特定任务（研究而非通用聊天或推理）而优化的模型，它在SimpleQA等基准测试中展现了与其规模相比非常出色的性能。用户可以通过开源的 Jan 桌面应用程序方便地使用 Jan-nano，也可以在 Python 环境中通过 transformers 库进行调用。

功能列表

轻量化设计：模型拥有40亿参数，对硬件要求较低，可在消费级个人电脑上本地运行。
深度研究优化：专门为深度研究任务进行了训练和优化，擅长查找和整合信息，而非通用推理。
本地化运行：支持在 Jan 桌面应用中实现完全离线的本地部署，确保数据隐私和控制权。
工具集成能力：通过模型上下文协议（MCP）服务器，可以高效地与外部研究工具和数据源进行集成和交互。
开源许可：采用 Apache 2.0 许可证，允许用户免费使用、修改和分发。
长上下文支持：支持高达128K的上下文长度，能够处理和理解更长的文档和对话历史。
强大的基础模型：基于优秀的 Qwen/Qwen3-4B-Base 模型进行微调，继承了其稳固的基础能力。

使用帮助

Jan-nano 模型主要有两种使用方式：通过 Jan 桌面应用程序或在 Python 代码中直接调用。对于大多数非开发用户，推荐使用 Jan 桌面应用，因为它提供了开箱即用的体验。对于开发者，使用 transformers 库则提供了更高的灵活性。

方式一：通过 Jan 桌面应用程序（推荐）

Jan 是一个开源的桌面应用程序，可以看作是 ChatGPT 的本地替代品，它让用户可以在自己的电脑上运行各种AI大模型，操作简单直观。

下载并安装 Jan：
- 访问 Jan 的官方网站（jan.ai）下载适用于您操作系统（Windows, macOS, Linux）的最新版本。
- 按照常规软件安装流程完成安装。
在 Jan 中下载并使用 Jan-nano 模型：
- 打开 Jan 应用程序。
- 导航到模型中心或模型库（Hub）。
- 在搜索框中输入 Jan-nano 或者 Menlo/Jan-nano。
- 从搜索结果中找到该模型，点击“下载”或“安装”按钮。
- 等待模型文件下载完成。由于模型体积为数十GB，下载时间会根据您的网络状况而定。
- 下载完成后，在对话界面顶部的模型选择下拉菜单中，选择 Jan-nano 作为当前使用的模型。
- 现在，您可以在输入框中开始与 Jan-nano 模型进行对话，执行研究查询、文本生成等任务。

方式二：通过 Python 和 `transformers` 库

对于希望将 Jan-nano 集成到自己项目中的开发者来说，可以通过 Hugging Face 的 transformers 库在 Python 中加载和使用该模型。

准备环境：
- 确保您的电脑上安装了 Python（建议版本 3.8 或更高）。
- 安装必要的库，主要是 transformers 和 torch。推荐使用 bitsandbytes 和 accelerate 以优化加载和推理性能。
```
pip install transformers torch accelerate
```

编写 Python 代码运行模型：以下是一个完整的 Python 代码示例，展示了如何加载 Jan-nano 模型并进行一次简单的对话。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 指定模型的Hugging Face路径
model_id = "Menlo/Jan-nano"
# 打印提示信息，告知用户正在加载模型
print(f"正在加载模型: {model_id}...")
# 加载分词器（Tokenizer）
# 分词器负责将文本转换为模型可以理解的数字ID
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
# 加载模型本身
# torch_dtype=torch.bfloat16 用于提升性能并减少内存占用
# device_map="auto" 会自动将模型分配到可用的硬件上（如GPU或CPU）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
print("模型加载完成。")
# 定义一个消息列表，用于构建对话历史
# 遵循模型预期的对话模板格式
messages = [
{"role": "user", "content": "你好，你能介绍一下自己吗？"}
]
# 使用分词器的apply_chat_template方法，将对话历史格式化为模型输入
# add_generation_prompt=True 表示我们希望模型接着生成内容
# tokenize=False 表示先不转换为token ID，方便后续处理
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
# 将格式化后的文本提示（prompt）转换为模型可以处理的PyTorch张量
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# 使用模型生成回复
# max_new_tokens=256 限制生成文本的最大长度为256个token
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
# 从生成的token ID中，解码出人类可读的文本
# [len(inputs["input_ids"][0]):] 这部分是切片操作，只解码新生成的部分，排除原始输入
response_text = tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs["input_ids"][0]):], skip_special_tokens=True)
# 打印最终的回复
print("\n模型回复:")
print(response_text)

将以上代码保存为 run_jannano.py 文件，然后在终端中运行 python run_jannano.py 即可看到模型的输出。

应用场景

本地化的学术研究与信息检索用户可以在没有网络连接的情况下，利用 Jan-nano 对本地的文档、数据库或研究资料进行深度查询和分析。由于它擅长工具调用，可以集成本地的搜索引擎或数据API，成为一个完全私有的研究助手，非常适合处理敏感或保密的研究数据。
离线AI助理与内容创作对于需要频繁进行文本创作的用户，如撰写报告、起草邮件、编写技术文档等，Jan-nano 可以作为一个无需联网的写作伙伴。它可以在个人电脑上快速生成草稿、提供建议或总结长篇文本，整个过程不依赖云服务，保证了创作内容的安全。
隐私优先的个人知识库问答用户可以将自己的笔记、日记、学习资料等个人知识库与 Jan-nano 结合。通过适当的工具配置，Jan-nano 可以在这个本地知识库中进行检索和问答，成为一个真正懂你的、且完全保护隐私的个人AI助理。

QA

Jan-nano 模型是免费的吗？是的，Jan-nano 模型基于 Apache 2.0 许可证发布，这是一个非常宽松的开源许可证，允许个人和商业实体免费使用、修改和分发该模型。
运行 Jan-nano 对电脑配置要求高吗？不高。Jan-nano 是一个40亿参数的轻量级模型，其设计目标之一就是在普通的消费级硬件上运行。虽然拥有一个带独立显存（如NVIDIA GPU）的电脑会获得更快的推理速度，但它也可以在仅有CPU的环境下运行，只是速度会慢一些。
Jan-nano 和 ChatGPT 有什么区别？最主要的区别在于运行环境和设计目标。ChatGPT 是运行在云端的闭源商业模型，功能通用且强大，但需要联网且数据会发送到服务商。而 Jan-nano 是一个开源的、专门为研究任务优化的轻量级模型，它可以在你的个人电脑上本地运行，实现了数据私有和离线操作。在通用对话和复杂推理能力上，ChatGPT 通常更强；但在本地化、隐私保护和特定研究场景上，Jan-nano 具有明显优势。
什么是模型上下文协议（MCP）？它有什么用？模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一个技术框架，它让语言模型能够与外部工具（如搜索引擎、计算器、数据库查询工具等）进行实时、高效的交互。对于 Jan-nano 来说，这意味着它不仅仅能根据已有知识回答问题，还能主动调用工具去获取最新信息或执行特定操作，这极大地增强了它在进行深度研究任务时的准确性和能力范围。