Jan AI, l'app di codice aperto di Menlo Research per eseguire modelli di linguaggio sul proprio computer

Jan AI è un'app di codice开源 (licenza Apache 2.0) che esegue i modelli di linguaggio (LLM, la tecnologia dei chatbot come ChatGPT) direttamente sul Mac, senza account e, una volta scaricato il modello, anche senza connessione. Al 7 ottobre 2026 il progetto di Menlo Research conta 44 833 stelle su GitHub e sul sito ufficiale dichiara 6,9 milioni di download. La versione di riferimento è la 0.8.4, pubblicata il 23 luglio 2026 e il percorso va dai requisiti del Mac e dell'installazione fino alla scelta dei modelli, il server API locale, gli strumenti MCP e i punti dove l'app ancora inciampa. Chi installa un motore del genere dovrebbe seguire anche il caso Strata e la riscrittura del suo storia di GitHub.

Cos'è Jan AI e chi la sviluppa

Jan AI è un'applicazione desktop per Mac, Windows e Linux sviluppata da Menlo Research (l'organizzazione di GitHub si chiama janhq e il repository data dal 17 agosto 2023). Funziona come interfaccia di chat per i modelli aperti scaricati sul proprio computer e, se si vuole, anche per servizi su cloud come quelli di OpenAI o Anthropic. Il lavoro di Menlo si divide in due. Da un lato l'app, la postazione di comando. Dall'altro i modelli, il motore. Jan scarica e avvia modelli di chiunque (gli aperti pubblicati su Hugging Face, il sito dove la community condivide i pesi dei modelli) e inoltre Menlo pubblica i suoi. La distinzione importa, perché sul web "Jan" a volte indica l'app e a volte i modelli e ogni cosa si installa in modo diverso.

Sulla licenza circola una certa confusione. Alcune schede online parlano di AGPLv3, ma il file LICENSE del repository raccoglie oggi la Apache 2.0 con una richiesta di attribuzione e la documentazione ufficiale dice lo stesso. Nella pratica si può usare e modificare, anche all'interno di progetti commerciali, a patto che si rispettino le condizioni della licenza.

Quali Mac possono usare Jan AI

Jan AI richiede un Mac con chip Apple Silicon (dal M1 al M4) e macOS 13.6 o successivo, mentre i Mac con processore Intel non sono supportati. Servono almeno 10 GB di spazio libero su disco e la RAM decide la dimensione dei modelli che si possono caricare. La pagina di installazione per Mac indica queste soglie, con i modelli misurati in miliardi di parametri (i "pesi" che il modello ha imparato nell'addestramento e che occupano memoria).

    • RAM del Mac
    • Cosa supporta, secondo la documentazione di Jan
    • 8 GB: Modelli fino a 3 miliardi di parametri; alcuni da 7 miliardi solo con quantizzazioni molto aggressive
    • 16 GB: Modelli da 7 miliardi senza sforzo; alcuni da 13 miliardi con quantizzazione ridotta
    • 32 GB: Modelli da 13 miliardi, con margine per contesti lunghi e più app aperte

La quantizzazione è una versione compressa del modello, che occupa meno memoria in cambio di un po' di qualità nelle risposte. Il Mac da 8 GB è il caso più scomodo, perché funziona, ma ogni modello va scelto con regola in mano. Chi ha dubbi sul proprio dispositivo può provare prima il verificatore di compatibilità per l'IA locale del sito. Per quanto riguarda l'accelerazione, la GPU integrata dei chip Apple (tramite Metal) si attiva da sola. Come motore di calcolo si può scegliere tra llama.cpp e MLX. Il secondo è il framework di Apple per l'apprendimento automatico sui suoi chip e Jan lo supporta dalla versione 0.7.7, pubblicata l'11 febbraio 2026 secondo il changelog ufficiale.

Come installare Jan AI su Mac

L'installazione avviene in quattro passaggi e nessuno richiede il terminale. Scarica il file .dmg dal sito jan.ai o dalla pagina delle release di GitHub (per la 0.8.4 si chiama Jan0.8.4universal.dmg). Apri il file e trascina Jan nella cartella Applicazioni. Avvia l'app, che al primo avvio scarica da sola un modello predefinito. Scrivi il primo messaggio nella chat e attendi la risposta.

Lo scaricamento del modello è l'unico momento in cui serve la connessione (e è consigliabile farla con una linea decente, perché i file pesano da uno a diversi gigabyte). Dopo ci si può scollegare il Wi-Fi senza interrompere la chat. L'eccezione è la ricerca web integrata, che per definizione esce su internet. Nota. Con un Mac Intel l'app si installa ma non è supportata e la documentazione lo dice senza troppi giri di parole. Per quei computer restano altre strade, come quelle descritte nella guida dei migliori LLM locali del 2026.

Come scegliere e scaricare i modelli

Nella barra laterale di Jan c'è il Hub, un catalogo dove si cerca un modello e si scarica con un clic. L'app supporta anche i modelli presi direttamente da Hugging Face e il sito parla di oltre 123 modelli disponibili. Il criterio di scelta è uno solo, la tabella della RAM sopra, perché un modello troppo grande per il Mac non si carica o va a singhiozzo.

Tra i modelli firmati da Menlo ce ne sono tre che vale la pena conoscere. Jan-v3-4B, il modello della terza generazione di Jan, da 4 miliardi di parametri. Jan-Code-4B, costruito su Jan-v3-4B-base-instruct e pensato per le attività di programmazione in locale. Jan-nano, un modello da 4 miliardi di parametri con 40 960 token di contesto, addestrato per la ricerca approfondita con strumenti MCP. Il dato più citato di Jan-nano è il 91,1% nella prova SimpleQA, ottenuto secondo Menlo con un benchmark basato su MCP e raccolto nella scheda del modello. Va letto per quello che è, una misura dichiarata dall'azienda che lo produce e non verificata da terzi. Per l'uso quotidiano conviene provarlo con le proprie domande e non fidarsi di una percentuale.

Chi ha 16 GB o più e cerca modelli molto più grandi può guardare cosa rende bene con quella memoria, come nel caso di Qwen3.8-27B con LM Studio. Jan supporta i modelli di Hugging Face, quindi molti di quella dimensione si trovano anche qui. Chi cerca modelli senza i filtri di rifiuto troverà la procedura nella guida su come installare un modello uncensored in locale su Mac e Windows. Lo scaricamento da Hugging Face funziona allo stesso modo e lì ci sono anche gli avvertimenti sui contenuti.

Come usare Jan AI come server API locale

Il server API locale di Jan si avvia da Impostazioni, nella voce Local API Server, con il pulsante Start Server. Risponde all'indirizzo http://127.0.0.1:1337/v1 (porta 1337, accessibile solo dal computer stesso) e è compatibile con le API di OpenAI, quindi qualsiasi programma scritto per ChatGPT può parlargli cambiando l'indirizzo di base. La documentazione del server prevede una chiave di autenticazione, che si sceglie liberamente e CORS attivo di default (così anche le applicazioni web locali possono chiamarlo). Un esempio con curl, il comando che invia richieste dal terminale, ha questa forma.

    • terminal
    • BASH
    • COPIAR
    • curl http://127.0.0.1:1337/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer LATUACHIAVE" \ -d '{"model": "IDDELMODELLO", "messages": [{"role": "user", "content": "Ciao"}]}'

Invece di LATUACHIAVE va la chiave configurata in Jan e invece di IDDELMODELLO l'identificatore di un modello già scaricato. Il vantaggio concreto è che gli editor di codice e gli script possono usare il modello locale senza spendere un euro in API, con i prompt che rimangono sul Mac.

Connettere MCP e strumenti esterni

MCP (Model Context Protocol) è lo standard aperto con cui un modello di linguaggio chiama strumenti esterni, come un browser o una cartella di file. In Jan si attiva da Impostazioni, nella voce MCP Servers, premendo il pulsante + per aggiungere un server con un nome e un comando (più gli argomenti, se servono). La guida ufficiale di MCP usa come esempio Browser MCP, che si avvia con il comando npx e l'argomento @browsermcp/mcp e richiede un'estensione di Chrome abilitata per le finestre private. Servono inoltre Node.js, Python o entrambi.