Baixar o AnyModelBot

Grátis e de código aberto. O app em si não exige cadastro: entre no Modelflare na primeira execução e pronto.

Versão 0.1.32 · Publicada em 11 de nov. de 2026 · Registro de alterações · Releases no GitHub

  • Windows

    x64 · 187.2 MB

    Primeira execução

    Se o Windows exibir um aviso, clique em Mais informações e depois em Executar assim mesmo.

  • macOS

    Apple silicon 217.3 MB · Intel 225.3 MB

    Primeira execução

    Assinado com Developer ID e notarizado pela Apple. Arraste o app para Aplicativos, abra-o e escolha Abrir se o sistema pedir para confirmar o download.

  • Linux

    x64 · AppImage · 202.7 MB

    Primeira execução

    chmod +x anymodel-bot-*.AppImage && ./anymodel-bot-*.AppImage

O uso do computador no macOS está em beta: o modo direto ainda precisa ser testado em mais máquinas reais. As permissões de Acessibilidade e Gravação de Tela só são solicitadas quando um bot precisa delas pela primeira vez. O restante do app é igual ao do Windows e do Linux.

Outras formas de executar

Docker

Rode em um NAS ou servidor, sempre ligado.

  1. Inicie o contêiner

    docker run -d --name amb -p 3600:3600 -v amb-data:/data ghcr.io/modelflare-ai/anymodel-bot:latest
  2. Leia o token de acesso

    docker exec amb cat /data/ui-token
  3. Abra no navegador

    http://<host>:3600/?token=<token>

Não exponha a porta 3600 diretamente à internet.

Linha de comando (CLI)

Execute a partir do código-fonte. Requer Node.js 22.13+ e Go 1.26.8+ (para compilar o gateway incluído).

  1. Clone o repositório

    git clone https://github.com/modelflare-ai/AnyModelBot.git && cd AnyModelBot
  2. Instale as dependências e compile o gateway

    npm install && npm run setup
  3. Inicie e abra http://127.0.0.1:3600/

    npm start

Verifique seu download

Execute o comando do seu sistema e compare o SHA-256 com o valor indicado aqui. Se forem iguais, o arquivo está íntegro.

Windows
Get-FileHash .\<arquivo> -Algorithm SHA256
macOS / Linux
shasum -a 256 <arquivo>
  • Windows x64 718c31ccc04923c1e0f09d755db950d218544d8067e2dda7e6f644c18fbbe8e4
  • macOS Apple silicon 477ba6dfbcd2d9a1491ba9288b077773edb3fbfeaf13e211272b8623a1723e27
  • macOS Intel 278e116785c2cdcf6d8b0094ceabdbb9628bfff539868330b15ebd3117588901
  • Linux x64 · AppImage 8846a2d32270d9bb2cd9c4cca155d9aefeb0c1280baea537d7154b1c358549e6