~95% sur SimpleQA (par exemple, Qwen3.6-27B sur un 3090). Prend en charge tous les LLM locaux et cloud (llama.cpp, Ollama, Google, ...). Plus de 10 moteurs de recherche - arXiv, PubMed, vos documents privés. Tout Local & Chiffré.
Menez des recherches en utilisant plusieurs modèles IA et moteurs de recherche tout en gardant vos données privées.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment~95% sur SimpleQA (par exemple, Qwen3.6-27B sur un 3090). Prend en charge tous les LLM locaux et cloud (llama.cpp, Ollama, Google, ...). Plus de 10 moteurs de recherche - arXiv, PubMed, vos documents privés. Tout Local & Chiffré.
local-deep-research compte 8.8k étoiles sur GitHub. Il a été forké 780 fois. local-deep-research est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2025. local-deep-research est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : academia, anthropic, arxiv, brave.
~95% sur SimpleQA (par exemple, Qwen3.6-27B sur un 3090). Prend en charge tous les LLM locaux et cloud (llama.cpp, Ollama, Google, ...). Plus de 10 moteurs de recherche - arXiv, PubMed, vos documents privés. Tout Local & Chiffré.
local-deep-research est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. local-deep-research est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
local-deep-research est disponible sous licence MIT.
local-deep-research est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/learningcircuit-local-deep-research.html)