NOLO поряд з іншими приватними.
Не проти гігантів, які читають усе, а проти асистентів, які теж серйозно ставляться до приватності: Duck.ai від DuckDuckGo, Brave Leo, Venice, Proton Lumo і Le Chat від Mistral. А потім реальні результати бенчмарків моделей, які NOLO дійсно використовує, із джерелами.
На чому стоїть кожен.
На основі власної публічної документації кожної компанії станом на червень 2026 року. Їхні умови можуть змінюватися, тож звіряйтеся з джерелом, якщо для вас важлива якась деталь.
| NOLO | Duck.ai | Brave Leo | Venice | Proton Lumo | Le Chat | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Без акаунта та email | Так | Так | Так | Безemail | Безобліковий запис | Безобліковий запис |
| Історія залишається на вашому пристрої | Так | Так | Так | Так | Серверзашифровано | Сервер |
| Ваш справжній IP ніколи не доходить до моделі | Так | Так | Так | Частково | Так | Частково |
| Каже, яка модель відповідає | Такopen-weights | Так | Так | Так | Частково | Частково |
| Пошук в інтернеті в реальному часі | Так | Так | Так | Так | Так | Так |
| Генерація зображень | Так | Так | Без | Так | Без | Так |
| Голосове введення | Так | Так | Частково | Частково | Без | Так |
| Повний інтерфейс 30 мовами | Так | Частково | Частково | Частково | Частково | Частково |
| Довгий контекст (до ~1 млн токенів) | ТакPro | Залежить | Залежить | Залежить | Залежить | Залежить |
| Застосунок Android | ТакAPK | Так | Такбраузер | Так | Так | Так |
| Безкоштовний тариф | Так€0 | Так | Так | Так | Так | Так |
Умовні позначення: Так = підтримується · Частково / Залежить = обмежено або умовно · Без = не пропонується. Джерела: Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo, Le Chat.
Чесний підсумок: кілька з них справді хороші, і ми тут не для того, щоб вдавати протилежне. Duck.ai і Brave Leo чудові, якщо ви живете у їхньому браузері або хочете швидко поставити анонімне запитання. Proton Lumo шифрує вашу історію на своїх серверах. Особливість NOLO це поєднання: жодного облікового запису взагалі, історія, що за замовчуванням ніколи не залишає ваш пристрій, моделі з відкритими вагами, які ми назвемо, і повний набір інструментів (пошук, файли, зображення, голос, дані в реальному часі, експорт) в одному приватному робочому просторі, 30 мовами.
Моделі, які використовує NOLO, у цифрах.
Ми не стверджуємо, що ми найрозумніший ШІ на світі, не в цьому суть NOLO. Але ви заслуговуєте точно знати, що під капотом. Це власні опубліковані постачальниками результати на стандартних публічних тестах, а не вигадані нами цифри.
gpt-oss-20b
Free · FastМодель OpenAI з відкритими вагами (Apache 2.0), з тієї ж родини, що й gpt-oss-120b. Живить безкоштовний тариф. Швидка, а за потреби й міркує. Розпізнавання зображень для завантажених файлів працює на окремій спільній моделі зору, яку використовують усі тарифи.
Джерело: OpenAI, картка моделі gpt-oss (серпень 2025). openai.com
gpt-oss-120b
Plus · МіркуванняМодель міркування OpenAI з відкритими вагами (Apache 2.0). Живить тариф Plus. Створена для аналізу, планування та складніших запитань.
Джерело: OpenAI, картка моделі gpt-oss (серпень 2025). openai.com
DeepSeek V4 Flash
Pro · Довгий контекстЕфективна модель Mixture-of-Experts (284B загалом, ~13B активних на токен), створена для величезних документів. Живить тариф Pro. Ми показуємо її перевірену архітектуру, а не запозичуємо гучні результати більшої V4-Pro, бо це була б не та модель, якою ви насправді користуєтеся.
Джерело: специфікації сімейства DeepSeek V4 (випущені у квітні 2026). Гучні результати міркування, як-от SWE-bench Verified ~80%, належать більшому варіанту V4-Pro, а не Flash.
Той самий тест: GPQA Diamond
Наукове міркуванняПліч-о-пліч із відкритими моделями, на яких насправді працюють інші асистенти з пріоритетом приватності. Один публічний тест, цифри від самих розробників. Моделі NOLO виділено яскраво-фіолетовим.
Ці три це відкриті моделі, що стоять за Duck.ai, Brave Leo, Venice, Le Chat і Proton Lumo. Джерела: картки моделей Meta, Anthropic і Mistral.
Той самий тест: MMLU-Pro
Широкі знанняЗнання професійного рівня з різних предметів. Той самий публічний тест, опубліковані цифри від самих розробників.
Mistral Small 3 наводить MMLU (81.0), а не MMLU-Pro, тож тут ми його не враховуємо, щоб тест залишався однаковим. Джерела: картки моделей Meta та Anthropic.
Що це означає: MMLU-Pro перевіряє широкі знання з фахових предметів; GPQA це наука рівня аспірантури; AIME це олімпіадна математика. Різні лабораторії проводять тести трохи по-різному, тож сприймайте порівняння між моделями як орієнтир, а не як фотофініш. Кожна цифра вище це власний опублікований показник творця моделі, з посиланням на джерело.
Хороші моделі. Без облікового запису. Чесність щодо обох.
Спробуйте й подивіться, як воно покаже себе у вашій роботі.