PrivateLM 是一个基于 Flutter 的跨平台 AI 聊天客户端框架，用于构建可在本地推理与云端 API 之间切换的隐私导向 LLM 应用。
用途：面向需要在移动端运行本地大模型、同时保留云端回退能力的开发者。
主要能力：本地端侧推理通过 llama.cpp 执行 GPU 加速的 GGUF 模型（Android/iOS）；云端支持 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Kimi（Moonshot AI）；多模态支持本地 Qwen2-VL 与云端模型的文本和视觉输入；离线优先架构，数据通过 Hive 本地持久化；自动检测设备 RAM/GPU 并配置推理参数；集成 Firebase Cloud Messaging 后台服务；跨平台（Android 完整支持，iOS 通过 Metal，Web 仅云端）；持久化聊天会话与任务管理。
使用方式：在 Flutter 项目的 pubspec.yaml 中添加依赖（get、hive、dio、http、flutter_background_service、flutter_local_notifications、firebase_core、firebase_messaging、device_info_plus、path_provider、image_picker、permission_handler 等），开发依赖含 hive_generator、build_runner。Android 需在 build.gradle.kts 中设置 minSdk = 28、compileSdk = 34、ndkVersion = "25.1.8937393"，abiFilters 仅 arm64-v8a；iOS 在 Podfile 中设置 platform :ios, '12.0' 并引入 MetalKit。初始化时依次调用 Firebase.initializeApp()、Hive.initFlutter()、HiveService.init()，再通过 Get.put 注册 DeviceInfoService、SettingsController、ModelController、ChatController。
适用场景：需要端侧隐私推理的移动 AI 聊天应用、本地与云端混合推理、多模态对话。
限制：Web 平台暂不支持本地推理，仅云端；本地推理依赖 llama.cpp 桥接；具体模型下载地址、API 计费与价格资料暂未提供。