NOLO
Ærlig sammenligning

NOLO ved siden av de andre private.

Ikke mot gigantene som leser alt, men mot assistentene som også tar personvern på alvor: DuckDuckGos Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo og Mistrals Le Chat. Deretter de faktiske benchmark-resultatene til modellene NOLO virkelig kjører, med kilder.

Personvern og funksjoner

Hvor hver enkelt står.

Basert på hvert selskaps egen offentlige dokumentasjon per juni 2026. Vilkårene deres kan endres, så sjekk kilden hvis en detalj betyr noe for deg.

NOLO Duck.ai Brave Leo Venice Proton Lumo Le Chat
Uten konto eller e-post Ja Ja Ja Utene-post Utenkonto Utenkonto
Historikken blir værende på enheten din Ja Ja Ja Ja Serverkryptert Server
Din rå IP når aldri frem til modellen Ja Ja Ja Delvis Ja Delvis
Forteller deg hvilken modell som svarer Jaopen-weights Ja Ja Ja Delvis Delvis
Nettsøk i sanntid Ja Ja Ja Ja Ja Ja
Bildegenerering Ja Ja Uten Ja Uten Ja
Taleinndata Ja Ja Delvis Delvis Uten Ja
Fullt grensesnitt på 30 språk Ja Delvis Delvis Delvis Delvis Delvis
Lang kontekst (opptil ~1 mill. tokens) JaPro Varierer Varierer Varierer Varierer Varierer
Android-app JaAPK Ja Janettleser Ja Ja Ja
Gratisnivå Ja€0 Ja Ja Ja Ja Ja

Tegnforklaring: Ja = støttet · Delvis / Varierer = begrenset eller betinget · Uten = tilbys ikke. Kilder: Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo, Le Chat.

Den ærlige lesningen: flere av disse er virkelig gode, og vi er ikke her for å late som noe annet. Duck.ai og Brave Leo er utmerkede hvis du lever i nettleseren deres eller vil stille et raskt anonymt spørsmål. Proton Lumo krypterer historikken din på serverne sine. Det som er spesielt for NOLO, er kombinasjonen: ingen konto i det hele tatt, historikk som aldri forlater enheten din som standard, open-weights-modeller vi navngir, og hele verktøysettet (søk, filer, bilder, tale, sanntidsdata, eksporter) i ett privat arbeidsrom, på 30 språk.

Ekte benchmarks

Modellene NOLO kjører, i tall.

Vi påstår ikke at vi er den smarteste KI-en på jorden, det er ikke poenget med NOLO. Men du fortjener å vite nøyaktig hva som er under panseret. Dette er leverandørenes egne publiserte resultater på standardiserte offentlige tester, ikke tall vi har funnet på.

gpt-oss-20b

Gratis · Fast

OpenAIs open-weights-modell (Apache 2.0), fra samme familie som gpt-oss-120b. Driver gratisplanen. Rask, og resonnerer når det trengs. Bildeforståelse for opplastinger kjører på en egen delt synsmodell som brukes på tvers av alle planer.

MMLU-Pro (kunnskap)85.3
GPQA Diamond (naturvitenskap)71.5
AIME 2025 (matematikk, med verktøy)98.7

Kilde: OpenAI, gpt-oss-modellkort (aug. 2025). openai.com

gpt-oss-120b

Plus · Resonnement

OpenAIs open-weights resonneringsmodell (Apache 2.0). Driver Plus-abonnementet. Bygget for analyse, planlegging og vanskeligere spørsmål.

MMLU-Pro (kunnskap)90.0
GPQA (naturvitenskap)80.1
AIME 2025 (matematikk, med verktøy)97.9

Kilde: OpenAI, gpt-oss-modellkort (aug. 2025). openai.com

DeepSeek V4 Flash

Pro · Lang kontekst

En effektiv Mixture-of-Experts-modell (284B totalt, ~13B aktive per token) bygget for enorme dokumenter. Driver Pro-abonnementet. Vi viser den verifiserte arkitekturen i stedet for å låne de større V4-Pro-overskriftstallene, fordi det ikke ville vært modellen du faktisk bruker.

Kontekstvindu1M
Maks utdata-tokens384K
Aktive parametere per token~13B

Kilde: DeepSeek V4-familiens spesifikasjoner (utgitt apr. 2026). Overskriftsresultater for resonnement som SWE-bench Verified ~80 % tilhører den større V4-Pro-varianten, ikke Flash.

Samme test: GPQA Diamond

Vitenskapelig resonnement

Side ved side med de åpne modellene de andre personvern-først-assistentene faktisk kjører. Én offentlig test, hver produsents egne tall. NOLOs modeller i lys lilla.

gpt-oss-120b · NOLO Plus80.1
gpt-oss-20b · NOLO Free71.5
Llama 3.3 70B50.5
Claude 3.5 Haiku40.8
Mistral Small 336.9

De tre er de åpne modellene bak Duck.ai, Brave Leo, Venice, Le Chat og Proton Lumo. Kilder: modellkortene til Meta, Anthropic og Mistral.

Samme test: MMLU-Pro

Bred kunnskap

Kunnskap på profesjonelt nivå på tvers av fag. Samme offentlige test, produsentenes egne publiserte tall.

gpt-oss-120b · NOLO Plus90.0
gpt-oss-20b · NOLO Free85.3
Llama 3.3 70B68.9
Claude 3.5 Haiku63.4

Mistral Small 3 oppgir MMLU (81.0), ikke MMLU-Pro, så vi utelater den her for å holde testen identisk. Kilder: modellkortene til Meta og Anthropic.

Hva disse betyr: MMLU-Pro tester bred kunnskap på tvers av profesjonelle fagfelt, GPQA er naturvitenskap på doktorgradsnivå, AIME er konkurransematematikk. Ulike laboratorier kjører tester litt forskjellig, så behandle sammenligninger på tvers av modeller som en veiledning, ikke et målfoto. Hvert tall ovenfor er modellprodusentens eget publiserte tall, lenket ved kilden.

Gode modeller. Ingen konto. Ærlig om begge deler.

Prøv den og se hvor den lander for ditt eget arbeid.

Åpne NOLO Se hva som er privat