NextChat

NextChat（原名 ChatGPT-Next-Web）是 Yidadaa 主导的开源轻量级 AI 助手客户端，MIT 许可。把 GPT/Claude/Gemini/DeepSeek/通义/文心/豆包等几乎所有主流模型统一到一个极简聊天界面 ，通过 Vercel 1 分钟一键免费部署、Docker 容器部署、或 Tauri 打包的 ~5MB 桌面客户端跨平台运行 。

核心哲学是”隐私优先，所有数据存储在浏览器本地” ，BYOK（Bring Your Own Key）模式让用户用自己的 API Key 直连提供商。官方定位”Light and Fast AI Assistant, with Claude, DeepSeek, GPT4 & Gemini Pro support” ——它是”交互前端”分类中轻量跨平台自托管 Web UI 的代表作，与 Open WebUI（功能丰富型自托管）、Astral Web UI（极简本地优先+分支对话树）、Chatbot UI（极简自托管）形成清晰的差异化。

 

产品概述

NextChat 由 Yidadaa 开发，原名 ChatGPT-Next-Web，2023 年起成为开源 ChatGPT 网页应用的事实标准 。项目官方口号：”One-Click to deploy your own ChatGPT web UI” ，”Light and Fast AI Assistant, with Claude, DeepSeek, GPT4 & Gemini Pro support” 。

 

核心定位哲学：

NextChat 的官方 README 开篇明义——”一键免费部署你的私人 ChatGPT 网页应用” 。三个核心设计原则：

• 轻量快速：客户端仅约 5MB，首屏加载约 100kb
• 隐私优先：所有数据存储在浏览器本地
• 一键部署：Vercel 1 分钟免费部署

 

它做什么 / 不做什么（关键归类）：

• ✅ 做：接收用户聊天请求 → 通过 BYOK 模式直连配置的提供商（OpenAI/Claude/Gemini/DeepSeek/国产模型/本地 Ollama 等）→ 流式返回响应 → 在此之上提供提示词模板、Artifacts、插件系统、MCP 支持（需 ENABLE_MCP=true）、多 API Key 负载均衡、访问密码保护
• ❌ 不做：不持有模型算力、不做 RAG 文档检索（开源核心）、不提供多用户协作与 SSO（开源核心）、不具备 Agent Builder 工作流编排
• 本质是轻量跨平台聊天前端：它是”交互前端”分类中“轻量跨平台 + 自托管 Web UI”子类的代表。虽然企业版提供品牌定制、权限控制、知识库、私有部署、安全审计等通用工作台能力 ，但开源核心保持轻量聊天前端定位——这也是它留在”交互前端”而非移至”通用工作台”的根本原因（与 LibreChat/LobeChat/Cherry Studio 的关键区别）。

 

技术架构​ ：

• 前端：Next.js + React + TypeScript（91.4%）+ SCSS（7.2%）
• 桌面端：Tauri 打包，~5MB 安装包
• 状态管理：Zustand
• 构建工具：Webpack + Vite
• 部署形态：Vercel 一键部署 / Docker 容器 / Cloudflare Pages / 本地构建 / 桌面客户端
• 存储：浏览器本地（localStorage/IndexedDB），可选后端多端同步
• MCP 支持：需设置环境变量 ENABLE_MCP=true

 

平台覆盖​ ：

• Web 端：响应式设计，支持 PWA（可离线安装）
• 桌面端：Windows/macOS/Linux（Tauri 打包，~5MB）
• 移动端：iOS App（App Store）+ Android 支持
• 自托管：支持 Vercel、Docker、Cloudflare Pages、企业内网

 

许可策略：MIT 许可证 ，允许商用、修改、分发，是”最干净许可”阵营中最宽松的。企业版需商业授权，提供品牌定制、权限管理、知识库、安全审计、私有部署 。

💡 开源核心 vs 企业版的能力边界：

• 开源核心（MIT）：轻量聊天前端 + BYOK + 多模型接入 + 提示词模板 + Artifacts + 插件 + MCP（开关开启）+ 访问密码 + 多 API Key 负载均衡
• 企业版（商业）：在开源核心之上增加品牌定制、统一资源管理、成员/资源/知识库权限控制、企业内部知识库集成、敏感询问拦截与审计、企业级私有部署

这种”开源轻量 + 企业工作台”的双轨模式，使 NextChat 的开源核心仍属于”交互前端”，而企业版则跨入”通用工作台”领域。

 

核心能力

-多模型统一接入

• OpenAI 系列：GPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Vision 等
• Anthropic Claude：Claude 3 系列
• Google Gemini：Gemini Pro
• 国产模型：DeepSeek、百度文心一言、字节豆包、阿里通义千问、讯飞星火
• 开源/自部署：完全兼容 RWKV-Runner、LocalAI 等自部署模型
• 其他：Groq、Ollama 等
• 自定义模型：通过 CUSTOM_MODELS 环境变量灵活增加/隐藏/重命名模型

 

-全平台覆盖

• Web 端：响应式设计，支持 PWA 安装（可离线使用）
• 桌面端：Windows/macOS/Linux（Tauri 打包，~5MB 安装包）
• 移动端：iOS App（App Store）+ Android 支持
• 一键部署：Vercel（1 分钟）/ Docker / Cloudflare Pages

 

-隐私与访问控制

• 本地存储：所有数据默认存储在浏览器本地
• BYOK 模式：用户自带 API Key，直连提供商不走中间商
• 访问密码：通过 CODE 环境变量设置页面访问密码，支持多组密码（CODE=code1,code2）
• API Key 隔离：HIDE_USER_API_KEY=1 禁止用户自行输入 Key
• 模型访问控制：DISABLE_GPT4=1 禁用指定模型，或 CUSTOM_MODELS 限制可用模型

 

-用户体验

• 轻量设计：客户端仅约 5MB，首屏加载约 100kb
• 快速加载：官方称加载 < 5 秒，内存占用约 1.5GB
• 暗色模式：支持明暗主题切换
• 响应式：适配各种屏幕尺寸
• 多语言：支持中英日韩等 12-14 种语言
• 流式响应：支持实时对话流

 

-内容功能

• Markdown 完整支持：LaTeX 公式、Mermaid 流程图、代码高亮
• 对话压缩：自动压缩聊天历史，节省 Token
• 提示词模板：创建、分享和调试聊天工具模板
• Artifacts：独立窗口预览、复制和分享生成内容/网页
• 对话分享：支持图片分享、ShareGPT 分享
• 语音实时交互：支持语音输入/输出

 

-高级功能

• 插件系统：支持网络搜索、计算器等插件扩展
• MCP 协议：通过设置 ENABLE_MCP=true 开启 Model Context Protocol 支持
• 多 API Key 负载均衡：API Key 支持逗号分隔多个密钥，自动切换防失效
• 代理支持：内置代理功能解决网络访问问题（BASE_URL 或 PROXY_URL）
• WebDAV 同步：支持配置 WebDAV 同步

 

-企业版特性（商业）

• 品牌定制：定制化 VI/UI 匹配企业品牌形象
• 资源管理：统一管理数十个 AI 资源配置
• 权限控制：成员权限、资源权限、知识库权限，企业级 Admin Panel
• 知识集成：企业内部知识库与 AI 能力结合
• 安全审计：自动拦截敏感询问，追溯所有历史对话记录
• 私有部署：支持主流私有云方案，确保数据安全

 

优势亮点

• MIT 最干净许可：商用、修改、分发无任何限制，与 Astral Web UI/Chatbot UI 并列最干净许可阵营
• 轻量极致：客户端仅 ~5MB，首屏 ~100kb，内存占用 ~1.5GB ——对全功能 AI 客户端而言极轻量
• 一键部署：Vercel 1 分钟免费部署，是开源 Chat UI 中部署最简单的之一
• 全平台覆盖：Web/iOS/macOS/Android/Linux/Windows 六端统一
• 隐私优先：BYOK + 浏览器本地存储，数据不出本机
• 多模型支持最广：GPT/Claude/Gemini/DeepSeek/国产模型/自部署 LLM 全打通
• ~88.6K GitHub Stars：社区规模最大、最受欢迎的开源 AI 聊天 UI 之一
• MCP 可开启：通过设置 ENABLE_MCP=true 接入 Model Context Protocol
• 企业级开关丰富：访问密码、API Key 隔离、模型访问控制、多 API Key 负载均衡——轻量场景下也能做到基本管控
• Tauri 桌面端：相比 Electron 更轻量的桌面客户端方案

 

局限

• 自己不执行推理：NextChat 是聊天前端，后端必须接各家 API 或本地推理引擎（Ollama/LM Studio/RWKV-Runner/LocalAI）
• 开源核心非工作台：Agent Builder、MCP 市场、工作流编排、多用户 SSO 等”通用工作台”特性在开源核心中不具备——这些是 LibreChat/LobeChat/Cherry Studio 的强项
• 企业特性需商业授权：品牌定制、权限管理、知识库、安全审计、私有部署等企业级能力在企业版 ，开源核心仅提供基础访问密码与 API Key 隔离
• 无 RAG 文档检索：开源核心不具备 AnythingLLM/Open WebUI 那样的文档聊天能力
• 无多用户协作：开源核心无团队工作空间、无 SSO
• MCP 需手动开启：默认关闭，需设置 ENABLE_MCP=true 环境变量
• 数据默认本地：浏览器本地存储意味着换设备/清缓存会丢失对话历史（虽有 WebDAV 同步可选）
• 社区版无 SLA：开源项目无商业支持保证
• 国产模型深度适配：虽支持文心/通义/豆包/讯飞，但企业级特性（如 Higress/One API）支持不如国产原生网关

 

适用人群

• 个人 AI 聊天用户：想要干净、快速、可自托管的 ChatGPT 替代品
• 隐私敏感用户：BYOK + 浏览器本地存储，数据不出本机
• 全平台用户：需要 Web/桌面/移动六端统一体验
• 轻量部署需求：1 分钟 Vercel 部署或 Docker 一行命令启动
• 多模型用户：同时使用 GPT/Claude/Gemini/DeepSeek/国产模型的个人或团队
• 开发者/技术团队：基于 Next.js + TypeScript 技术栈易于二次开发
• 企业 IT 管理员：需要基础访问控制（访问密码、API Key 隔离、模型访问控制）的资源管控
• 企业版用户：需要品牌定制、权限管理、知识库、安全审计、私有部署——此时 NextChat 跨入”通用工作台”领域

 

安装与部署

 

1. Vercel 一键部署（推荐）

# 1. Fork 仓库到自己 GitHub 账号
# 2. 在 Vercel 中导入：https://vercel.com/new/clone?repository-url=https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat&env=OPENAI_API_KEY&env=CODE
# 3. 设置环境变量：
#    OPENAI_API_KEY=sk-xxx    # 你的 API Key
#    CODE=your-password       # 页面访问密码（可选）
# 4. 等待 1-2 分钟部署完成即可使用

 

2. Docker 部署

docker pull yidadaa/chatgpt-next-web

docker run -d -p 3000:3000 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
  -e CODE=your-password \
  --name nextchat \
  yidadaa/chatgpt-next-web

 

3. 本地开发

git clone https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat.git
cd NextChat
yarn install
yarn dev

 

4. 环境变量配置（核心）

# .env.local
OPENAI_API_KEY=<your api key here>

# 中国大陆用户可使用项目自带代理
BASE_URL=https://b.nextweb.fun/api/proxy

# 多 API Key 负载均衡（逗号分隔）
OPENAI_API_KEY=sk-key1,sk-key2,sk-key3

# 访问控制
CODE=password1,password2        # 多组访问密码
HIDE_USER_API_KEY=1             # 禁止用户自行输入 Key
DISABLE_GPT4=1                  # 禁用 GPT-4 模型

# 自定义模型列表（+ 增加、- 隐藏、模型名=展示名）
CUSTOM_MODELS=+llama2,-gpt-3.5,my_model@Azure=生产环境

# 开启 MCP 支持
ENABLE_MCP=true

 

5. 客户端调用（OpenAI SDK 兼容）

NextChat 本身是聊天前端，但通过配置 BASE_URL 指向任意 OpenAI 兼容网关：

from openai import OpenAI

# 指向本地 Ollama 或其他 OpenAI 兼容端点
client = OpenAI(
    api_key="ollama",
    base_url="http://localhost:11434/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5:7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

 

6. 部署前必检清单

• 确认仓库位于 github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat（官方）
• 许可：MIT ，商用自托管无限制
• 严格属于”交互前端”子类，轻量跨平台自托管 Web UI 形态
• 前身为 ChatGPT-Next-Web，官方定位”Light and Fast AI Assistant”
• 技术栈：Next.js + React + TypeScript，桌面端 Tauri 打包 ~5MB
• 多模型：GPT/Claude/Gemini/DeepSeek/国产模型/自部署 LLM 全支持
• 部署：Vercel 1 分钟 / Docker / Cloudflare Pages / 本地构建 / 桌面客户端
• 隐私：BYOK + 浏览器本地存储，数据不出本机
• MCP：需设置 ENABLE_MCP=true 开启
• 企业版提供品牌定制/权限/知识库/审计/私有部署（商业授权）
• 社区规模：~88.6K GitHub Stars
• 开源核心无 Agent Builder/多用户 SSO/RAG——这些是 LibreChat/LobeChat/Cherry Studio 的强项
• 无 RAG 文档检索、无多用户协作——与 AnythingLLM/Open WebUI 的差异