Chạy Ava với $0 trên máy của riêng bạn

Hầu hết các công cụ AI có một "Free tier" thực chất là bản dùng thử — đủ để bạn nghiện, rồi sau đó là tường trả phí. Ava được xây dựng ngược lại: nền tảng thực sự Free mãi mãi, vì bạn có thể chạy toàn bộ Agent trên phần cứng của mình và không phải trả chúng tôi bất kỳ đồng nào. Đây là mã bí mật. Đây chính xác là cách sử dụng nó.

Bạn thực sự nhận được gì

Không phải chế độ "lite" bị cắt xén. Là Agent đầy đủ:

• Mọi chế độ — Code, Plan, Chat, Teach, Security, Brainstorm, Write — và mọi công cụ.
• Bộ nhớ ưu tiên tại chỗ, để Ava vẫn học và ghi nhớ bạn xuyên suốt các phiên.
• Chi phí liên tục bằng 0. Không credits, không hóa đơn API — bạn đã sở hữu phần cứng rồi.
• 100% riêng tư: mô hình chạy trên máy của bạn; prompt và code của bạn không bao giờ rời khỏi đó.
• Không giới hạn tốc độ nhưng dùng silicon của chính bạn.

Bạn cần gì

• Một máy có thể chạy LLM tại chỗ. Laptop hiện đại xử lý mô hình nhỏ-trung bình; nhiều RAM hoặc VRAM hơn cho phép bạn chạy các mô hình lớn hơn, mạnh mẽ hơn.
• Công cụ chạy mô hình tại chỗ: Ollama (đơn giản nhất), LM Studio (giao diện đẹp), hoặc vLLM cho người dùng chuyên sâu.

Bước 1 — Khởi chạy mô hình tại chỗ

Với Ollama, cài đặt nó và pull một mô hình mạnh, thân thiện với tool-call. Các mô hình tinh chỉnh cho coding như Qwen3-Coder là điểm khởi đầu tốt — bản 30B mặc định của nó được tinh chỉnh cho việc gọi tool đáng tin cậy, điều mà một agent sống còn dựa vào. Các biến thể lớn hơn ổn định hơn đáng kể trong công việc dài, nhiều bước.

ollama pull qwen3-coder
ollama serve   # usually already running in the background

Thích giao diện? LM Studio làm việc tương tự — tải mô hình trong app, sau đó khởi động local server từ tab Developer.

Bước 2 — Trỏ Ava đến đó

Trong extension hoặc desktop IDE, mở Settings → Custom Model và nhập hai thứ. Không cần API key:

• Base URL — Ollama: http://localhost:11434/v1 · LM Studio: http://localhost:1234/v1
• Tên mô hình — chính xác như runner liệt kê (ví dụ: qwen3-coder).

Bước 3 — Sử dụng nó

Chọn mô hình tùy chỉnh của bạn và bắt đầu làm việc. Cùng chat, cùng chế độ, cùng bộ nhớ — giờ chạy hoàn toàn trên phần cứng của bạn, với $0. Yêu cầu nó giải thích file, build feature, hoặc dạy bạn điều gì đó: vòng lặp agent giống hệt các mô hình được quản lý.

Lời thật lòng về kích thước mô hình

Mô hình open-weight tại chỗ yếu hơn các mô hình cloud frontier ở việc gọi tool đáng tin cậy và các tác vụ dài, nhiều bước — mô hình càng nhỏ, điều này càng rõ. Orchestration của Ava (sub-agents chuyên biệt vai trò, vòng lặp kiểm tra và sửa lỗi) được thiết kế cố ý để lấy năng lực thực từ các mô hình khiêm tốn, nhưng hãy đặt kỳ vọng đúng mức: mô hình 7B tuyệt vời cho chat và sửa đổi nhỏ; mô hình lớn hơn, nếu phần cứng cho phép, thì tốt hơn nhiều cho công việc tự động, đa file. Nếu một tác vụ gặp khó khăn tại chỗ, đó là do mô hình, không phải agent. Nếu bạn muốn khả năng đó mà không cần phần cứng, cùng agent đó chạy trên một trong hai fleet của chúng tôi — Maestro trên Qwen end to end, hoặc Supernova với DeepSeek coordinator chọn specialist mỗi bước — và Free bao gồm 300 credits mỗi tháng để thử chúng. Mô hình tại chỗ và tài khoản đứng cạnh nhau, để bạn có thể giữ công việc riêng tư trên máy và gửi phần nặng đi.

Tại sao chúng tôi nói điều này

Mọi nền tảng khác giấu đường dẫn Free. Chúng tôi dẫn đầu với nó, vì mục đích của Ava là truy cập — AI có khả năng, riêng tư, Agentic mà bất kỳ ai cũng có thể chạy bất kể ngân sách. Các gói managed tồn tại cho những người muốn sự tiện lợi và các mô hình frontier, và các subscription đó là thứ duy trì Free tier và open source. Nhưng nền tảng thực sự Free, không phải Free trial. Đó là toàn bộ ý tưởng.

Managed vs BYOK — cái nào phù hợp với bạn