NextChat
NextChat是一款开源轻量AI聊天平台，核心定位为多模型聚合的隐私友好型AI交互工具，支持对接OpenAI、Claude、Gemini等20+主流商用大模型，同时兼容llama等本地部署大模型，数据采用本地存储模式可降低隐私泄露风险，整体安装包仅5MB可实现全平台流畅运行，还内置Markdown、LaTeX与Mermaid渲染功能
NextChat是一款开源轻量AI聊天平台，核心定位为多模型聚合的隐私友好型AI交互工具，支持对接OpenAI、Claude、Gemini等20+主流商用大模型，同时兼容llama等本地部署大模型，数据采用本地存储模式可降低隐私泄露风险，整体安装包仅5MB可实现全平台流畅运行，还内置Markdown、LaTeX与Mermaid渲染功能。适合AI爱好者、内容创作者、编程开发人员、科研工作者等群体使用，可满足日常问答、代码调试、内容撰写、公式推导、流程图绘制等多场景需求。
- 适用对象
- AI爱好者(多模型对比测试)
- 主要功能
- 多模型对接、本地数据存储
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页 / iOS / 安卓
- 已收录
- 2026.06.13（140 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#1070
分类内排名
#31 / 782
累计站内点击
—
近 7 日点击
—
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
NextChat是什么，怎么使用？
约 4 分钟NextChat是一款开源轻量AI聊天平台，核心定位为多模型聚合的隐私友好型AI交互工具，支持对接OpenAI、Claude、Gemini等20+主流商用大模型，同时兼容llama等本地部署大模型，数据采用本地存储模式可降低隐私泄露风险，整体安装包仅5MB可实现全平台流畅运行，还内置Markdown、LaTeX与Mermaid渲染功能。适合AI爱好者、内容创作者、编程开发人员、科研工作者等群体使用，可满足日常问答、代码调试、内容撰写、公式推导、流程图绘制等多场景需求。
主要功能
- 多模型对接：用户进入平台后可在设置界面自行配置OpenAI、Claude、Gemini等20+主流商用大模型的接入密钥，也可添加本地部署的llama等开源大模型的访问地址，无需在不同模型平台间切换账号，即可在同一界面调用不同模型的能力，方便对比不同模型的输出效果，适配不同场景的需求。
- 本地数据存储：用户的所有聊天记录、配置信息默认全部存储在本地设备的浏览器缓存或客户端本地存储中，不会自动上传至第三方服务器，用户可自主选择是否导出数据进行备份，也可随时清空本地存储的所有内容，减少数据外传带来的隐私安全隐患，适合对数据隐私要求较高的用户使用。
- 多格式渲染：平台支持Markdown格式的自动渲染，用户输入或AI输出的Markdown内容会自动转换为排版清晰的富文本格式；同时支持LaTeX公式渲染，输入的数学公式会以规范的数学符号样式展示；还支持Mermaid语法渲染，输入的流程图、时序图等代码可直接生成可视化图表，方便内容展示与整理。
- 全平台适配：整体程序安装包仅5MB，支持Windows、MacOS、Linux等桌面端系统，也可通过浏览器直接访问网页版使用，还支持移动端浏览器适配，在手机、平板等设备上也能获得适配的操作界面，不同设备间可通过导出导入配置文件实现数据同步，满足多设备使用的需求。
- 自定义提示词：用户可在平台中预设多套自定义提示词模板，设置触发关键词或快捷调用按钮，在对话过程中可快速调用预设的提示词引导AI输出符合需求的内容，也可对不同模型设置专属的默认提示词，无需每次重复输入相同的引导语，提升对话效率。
- 对话分类管理：用户可创建不同的对话分组，将不同主题的聊天对话归类到对应分组中，也可对单条对话进行置顶、重命名、删除等操作，支持按关键词搜索历史对话内容，方便用户梳理不同场景下的对话记录，快速查找过往的AI输出内容。
怎么使用
- 第一步，访问NextChat官网https://nextchat.club，可选择直接使用网页版，也可根据自身设备系统下载对应客户端安装包，完成安装后打开程序。第二步，进入设置界面，根据自身需求添加对应大模型的接入信息，商用模型输入对应的API密钥，本地模型填写本地服务的访问地址，保存配置后即可完成模型对接。第三步，在对话界面选择需要使用的模型，可在输入框中直接输入问题发送，也可调用预设的提示词模板，快速发起特定需求的对话。第四步，若需要导出聊天记录，可在对应对话的设置选项中选择导出功能，支持导出为Markdown、JSON等格式，也可在全局设置中批量导出所有本地存储的对话数据。第五步，若需要多设备同步数据，可在旧设备的设置中导出配置文件和对话备份，在新设备中导入对应文件，即可完成数据迁移，实现多设备信息同步。
适合什么人群
- AI爱好者(多模型对比测试)
- 内容创作者(文案、稿件撰写)
- 编程开发人员(代码调试、问题排查)
- 科研工作者(公式推导、文献梳理)
- 学生群体(作业答疑、学习资料整理)
- 产品经理(流程图绘制、需求梳理)
总结
这是一款主打轻量与隐私的开源AI聊天聚合工具，和其他同类型工具相比，它的体积仅5MB，对设备配置要求极低，即使是老旧设备也能流畅运行。最突出的特点是所有数据默认本地存储，对于担心聊天内容外传的用户来说是很合适的选择。它支持的模型覆盖了当前主流的商用大模型和常见的本地开源大模型，用户无需来回切换不同的模型平台，在同一个界面就能调用不同模型的能力，还支持自定义提示词、对话分类管理等实用功能，同时内置的Markdown、LaTeX、Mermaid渲染能力，能满足内容创作、学术研究、工作办公等多场景的格式需求。作为开源项目，用户也可以根据自身需求对代码进行二次开发，适配更多个性化的使用场景，整体功能实用且灵活，适合有不同AI使用需求的用户尝试。
价格与免费额度
NextChat本身为开源免费工具，所有核心功能均可免费使用，无使用时长、对话次数限制，也无内置付费功能。用户使用OpenAI、Claude等商用大模型时，产生的费用需要按照对应模型平台的定价标准，自行向对应平台支付，平台本身不收取额外的服务费用。若用户需要定制化开发服务，可自行联系开源社区的开发者进行付费定制，适合有一定动手能力、对数据隐私有要求、需要同时使用多个大模型的用户选择。
优点与不足
优点
- 数据默认本地存储，降低隐私泄露风险，用户可自主管理所有对话数据
- 支持20+主流商用大模型及本地开源大模型对接，满足多模型使用需求
- 程序体积仅5MB，全平台适配，设备兼容性强，运行流畅度高
- 内置Markdown、LaTeX、Mermaid渲染功能，满足多格式内容展示需求
- 开源免费，支持二次开发，用户可根据需求自定义功能
不足
- 商用模型需要用户自行获取对应平台的API密钥，对新手来说有一定门槛
- 默认无云端同步功能，多设备同步需要用户手动导出导入数据，操作相对繁琐
- 无内置模型权益，用户使用商用模型产生的费用需要自行向对应模型平台支付
- 部分小众本地模型的适配性不足，可能出现兼容性问题
能帮你做的 8 件事
- 01多模型对接
- 02本地数据存储
- 03多格式渲染
- 04全平台适配
- 05AI聊天工具场景的常用方案
- 06多模型聚合场景的常用方案
- 07AI爱好者(多模型对比测试)的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- NextChat 收录进 Toolifai 目录
常见问题
使用NextChat需要付费吗？
NextChat本身是开源免费的工具，所有官方提供的功能都可以免费使用，不会收取任何费用。但如果你需要调用OpenAI、Claude、Gemini等商用大模型，需要自行在对应模型的官方平台注册账号并获取API密钥，使用这些模型产生的费用由对应模型平台收取，NextChat不会从中抽取额外费用，也不会参与费用结算环节，你只需要按照对应模型平台的定价标准支付使用成本即可。
我的聊天数据会被上传到服务器吗？
默认情况下，NextChat的所有聊天记录、配置信息都会存储在你本地设备的浏览器缓存或者客户端本地存储中，不会自动上传到任何第三方服务器，也不会被平台开发者获取。如果你需要备份数据或者多设备同步，可以手动导出数据文件，自行保存或传输到其他设备，只要你不主动上传数据，所有内容都只会保存在你的本地设备中，可以有效降低数据泄露的风险，保障你的隐私安全。
如何对接本地部署的大模型？
首先你需要在本地设备或者本地服务器上部署好对应的开源大模型，比如llama系列模型，并且开启模型的API访问服务，获取对应的访问地址和访问密钥。之后打开NextChat的设置界面，找到添加自定义模型的选项，输入本地模型的名称、API访问地址、密钥信息，保存配置之后，就可以在对话界面选择该本地模型进行使用。如果对接过程中出现连接问题，需要检查本地模型的API服务是否正常运行，以及网络是否可以正常访问对应的地址。
支持哪些设备使用？
NextChat提供网页版和客户端两种使用形式，网页版可以在所有支持现代浏览器的设备上使用，包括Windows、MacOS、Linux系统的电脑，以及安卓、iOS系统的手机和平板。客户端支持Windows、MacOS、Linux三个主流桌面系统，安装包仅5MB，对设备配置要求很低，即使是配置较低的老旧设备也可以流畅运行。不同设备之间可以通过导出导入配置和对话备份文件的方式实现数据同步，满足多设备使用的需求。
可以自定义功能吗？
NextChat是开源项目，源代码公开在代码托管平台，如果你具备相应的开发能力，可以自行下载源代码进行二次开发，添加自定义的功能，比如对接更多小众模型、增加特殊的格式支持、修改界面样式等，只要遵守对应的开源协议即可。如果你没有开发能力，也可以关注开源社区的动态，其他开发者贡献的自定义功能版本也会在社区中发布，你可以根据自身需求选择合适的版本使用。
为什么我配置了API密钥还是无法使用模型？
首先需要检查你输入的API密钥是否正确，是否有输入多余的空格或者符号，其次需要确认你的API密钥是否有对应的模型访问权限，是否在对应模型平台的有效期内，且账户余额充足。另外还要检查你的网络是否可以正常访问对应模型的API接口，部分模型的API服务在部分地区可能无法直接访问，需要调整网络设置。如果以上都没有问题，可以查看平台的报错提示，根据提示信息排查问题，也可以到开源社区的问题反馈板块查找对应的解决方案。
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从官方入口了解最新功能与使用方式。
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