Die 7 besten LLM-Tools zum lokalen Ausführen von Modellen (Juni 2025)

Verbesserte Große Sprachmodelle (LLMs) entstehen häufig, und während Cloud-basierte Lösungen praktisch sind, bietet die lokale Ausführung von LLMs mehrere Vorteile, darunter mehr Datenschutz, Offline-Zugriff und größere Kontrolle über die Daten- und Modellanpassung.

Die lokale Ausführung von LLMs bietet mehrere überzeugende Vorteile:

• Datenschutz: Behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und stellen Sie sicher, dass vertrauliche Informationen in Ihrer lokalen Umgebung bleiben und nicht an externe Server übertragen werden.  
• Offline-Zugänglichkeit: Verwenden Sie LLMs auch ohne Internetverbindung, was sie ideal für Situationen macht, in denen die Konnektivität eingeschränkt oder unzuverlässig ist.  
• Anpassung: Passen Sie Modelle an bestimmte Aufgaben und Präferenzen an und optimieren Sie die Leistung für Ihre individuellen Anwendungsfälle.  
• Kosteneffektivität: Vermeiden Sie wiederkehrende Abonnementgebühren im Zusammenhang mit Cloud-basierten Lösungen und sparen Sie so möglicherweise langfristig Kosten.

In dieser Aufschlüsselung werden einige der Tools näher betrachtet, die die lokale Ausführung von LLMs ermöglichen. Dabei werden ihre Funktionen, Stärken und Schwächen untersucht, um Ihnen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer spezifischen Anforderungen zu treffen.

1. Alles LLM

AnythingLLM ist ein Open-Source KI-Anwendung, die lokale LLM-Leistung direkt auf Ihren Desktop bringt. Diese kostenlose Plattform bietet Benutzern eine unkomplizierte Möglichkeit, mit Dokumenten zu chatten, KI-Agenten auszuführen und verschiedene KI-Aufgaben zu erledigen, während alle Daten auf ihren eigenen Computern sicher bleiben.

Die Stärke des Systems liegt in seiner flexiblen Architektur. Drei Komponenten arbeiten zusammen: eine React-basierte Schnittstelle für reibungslose Interaktion, ein NodeJS Express-Server, der die Schwerstarbeit von Vektordatenbanken und LLM-Kommunikation übernimmt, und ein dedizierter Server für die Dokumentenverarbeitung. Benutzer können ihre bevorzugten KI-Modelle auswählen, unabhängig davon, ob sie Open-Source-Optionen lokal ausführen oder eine Verbindung zu Diensten von OpenAI, Azure, AWS oder anderen Anbietern herstellen. Die Plattform funktioniert mit zahlreichen Dokumenttypen – von PDFs und Word-Dateien bis hin zu ganzen Codebasen – und ist somit an unterschiedliche Anforderungen anpassbar.

Was AnythingLLM besonders attraktiv macht, ist sein Fokus auf Benutzerkontrolle und Datenschutz. Im Gegensatz zu Cloud-basierten Alternativen, die Daten an externe Server senden, verarbeitet AnythingLLM standardmäßig alles lokal. Für Teams, die robustere Lösungen benötigen, unterstützt die Docker-Version mehrere Benutzer mit benutzerdefinierten Berechtigungen und bietet gleichzeitig strenge Sicherheit. Organisationen, die AnythingLLM verwenden, können die API-Kosten, die oft mit Cloud-Diensten verbunden sind, umgehen, indem sie stattdessen kostenlose Open-Source-Modelle verwenden.

Hauptmerkmale von Anything LLM:

• Lokales Verarbeitungssystem, das alle Daten auf Ihrem Computer speichert
• Multi-Modell-Support-Framework mit Anbindung an verschiedene KI-Anbieter
• Dokumentanalyse-Engine für die Verarbeitung von PDFs, Word-Dateien und Code
• Eingebaut AI-Agenten zur Aufgabenautomatisierung und Web-Interaktion
• Entwickler-API ermöglicht benutzerdefinierte Integrationen und Erweiterungen

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2. GPT4All

GPT4All führt auch große Sprachmodelle direkt auf Ihrem Gerät aus. Die Plattform verlagert die KI-Verarbeitung auf Ihre eigene Hardware, ohne dass Daten Ihr System verlassen. Die kostenlose Version bietet Benutzern Zugriff auf über 1,000 Open-Source-Modelle, darunter Lama und Mistral.

Das System funktioniert auf Standard-Consumer-Hardware – Mac M-Serie, AMD und NVIDIA. Es benötigt keine Internetverbindung, um zu funktionieren, was es ideal für die Offline-Nutzung macht. Mit der LocalDocs-Funktion können Benutzer persönliche Dateien analysieren und Wissensdatenbanken vollständig auf ihrem Computer erstellen. Die Plattform unterstützt sowohl CPU als auch GPU-Verarbeitung, Anpassung an die verfügbaren Hardwareressourcen.

Die Enterprise-Version kostet monatlich 25 US-Dollar pro Gerät und bietet zusätzliche Funktionen für den Einsatz in Unternehmen. Unternehmen erhalten Workflow-Automatisierung durch benutzerdefinierte Agenten, IT-Infrastrukturintegration und direkten Support von Nomic AI, dem Unternehmen dahinter. Der Fokus auf lokale Verarbeitung bedeutet, dass Unternehmensdaten innerhalb der Organisationsgrenzen bleiben, Sicherheitsanforderungen erfüllt werden und gleichzeitig die KI-Funktionen erhalten bleiben.

Hauptfunktionen von GPT4All:

• Läuft vollständig auf lokaler Hardware, keine Cloud-Verbindung erforderlich
• Zugriff auf über 1,000 Open-Source-Sprachmodelle
• Integrierte Dokumentenanalyse durch LocalDocs
• Vollständiger Offline-Betrieb
• Tools und Support für die Unternehmensbereitstellung

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3. Ollama

Ollama lädt LLMs herunter, verwaltet sie und führt sie direkt auf Ihrem Computer aus. Dieses Open-Source-Tool erstellt eine isolierte Umgebung, die alle Modellkomponenten enthält – Gewichte, Konfigurationen und Abhängigkeiten –, sodass Sie KI ohne Cloud-Dienste ausführen können.

Das System funktioniert sowohl über die Befehlszeile als auch über grafische Schnittstellen und unterstützt macOS, Linux und Windows. Benutzer ziehen Modelle aus der Ollama-Bibliothek, darunter Llama 3.2 für Textaufgaben, Mistral für die Codegenerierung, Code Llama für die Programmierung, LLaVA für die Bildverarbeitung und Phi-3 für wissenschaftliche Arbeiten. Jedes Modell läuft in seiner eigenen Umgebung, sodass für bestimmte Aufgaben problemlos zwischen verschiedenen KI-Tools gewechselt werden kann.

Organisationen, die Ollama verwenden, haben ihre Cloud-Kosten gesenkt und gleichzeitig die Datenkontrolle verbessert. Das Tool unterstützt lokale Chatbots, Forschungsprojekte und KI-Anwendungen, die mit sensiblen Daten umgehen. Entwickler integrieren es in bestehende CMS- und CRM-Systeme und fügen KI-Funktionen hinzu, während die Daten vor Ort bleiben. Durch die Beseitigung der Cloud-Abhängigkeiten arbeiten Teams offline und erfüllen Datenschutzanforderungen wie die DSGVO, ohne die KI-Funktionalität zu beeinträchtigen.

Hauptmerkmale von Ollama:

• Vollständiges Modellverwaltungssystem zum Herunterladen und zur Versionskontrolle
• Befehlszeilen- und visuelle Schnittstellen für unterschiedliche Arbeitsstile
• Unterstützung für mehrere Plattformen und Betriebssysteme
• Isolierte Umgebungen für jedes KI-Modell
• Direkte Integration mit Geschäftssystemen

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4. LM Studio

LM Studio ist eine Desktop-Anwendung, mit der Sie KI-Sprachmodelle direkt auf Ihrem Computer ausführen können. Über die Benutzeroberfläche können Benutzer Modelle von Hugging Face finden, herunterladen und ausführen, während alle Daten und Verarbeitungen lokal bleiben.

Das System fungiert als vollständiger KI-Arbeitsbereich. Sein integrierter Server imitiert die API von OpenAI, sodass Sie lokale KI in jedes Tool einbinden können, das mit OpenAI funktioniert. Die Plattform unterstützt wichtige Modelltypen wie Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek und Qwen 2.5. Benutzer ziehen Dokumente per Drag & Drop, um mit ihnen zu chatten RAG (Retrieval Augmented Generation), wobei die gesamte Dokumentenverarbeitung auf ihrem Rechner verbleibt. Über die Schnittstelle können Sie die Ausführung von Modellen optimieren, einschließlich GPU-Nutzung und Systemaufforderungen.

Um KI lokal auszuführen, ist solide Hardware erforderlich. Ihr Computer benötigt genügend CPU-Leistung, RAM und Speicher, um diese Modelle zu verarbeiten. Benutzer berichten von Leistungseinbußen, wenn mehrere Modelle gleichzeitig ausgeführt werden. Für Teams, denen Datenschutz am wichtigsten ist, beseitigt LM Studio jedoch vollständig die Cloud-Abhängigkeit. Das System sammelt keine Benutzerdaten und hält alle Interaktionen offline. Für den persönlichen Gebrauch ist es kostenlos, für eine kommerzielle Lizenz müssen sich Unternehmen jedoch direkt an LM Studio wenden.

Hauptfunktionen von LM Studio:

• Integrierte Modellerkennung und -download von Hugging Face
• OpenAI-kompatibler API-Server für lokale KI-Integration
• Dokument-Chat-Funktion mit RAG-Verarbeitung
• Vollständiger Offline-Betrieb ohne Datenerfassung
• Feinkörnige Modellkonfigurationsoptionen

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5. Januar

Jan bietet Ihnen eine kostenlose Open-Source-Alternative zu ChatGPT, die vollständig offline läuft. Auf dieser Desktop-Plattform können Sie beliebte KI-Modelle wie Llama 3, Gemma und Mistral herunterladen, um sie auf Ihrem eigenen Computer auszuführen, oder bei Bedarf eine Verbindung zu Cloud-Diensten wie OpenAI und Anthropic herstellen.

Das System konzentriert sich darauf, den Benutzern die Kontrolle zu geben. Sein lokaler Cortex-Server entspricht der API von OpenAI und funktioniert daher mit Tools wie Continue.dev und Open Interpreter. Benutzer speichern alle ihre Daten in einem lokalen „Jan Data Folder“, sodass keine Informationen ihr Gerät verlassen, es sei denn, sie entscheiden sich für die Nutzung von Cloud-Diensten. Die Plattform funktioniert wie VSCode oder Obsidian – Sie können sie mit benutzerdefinierten Ergänzungen erweitern, um sie Ihren Anforderungen anzupassen. Sie läuft auf Mac, Windows und Linux und unterstützt NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) und Intel Arc GPUs.

Jan baut alles um die Benutzereigentümerschaft herum auf. Der Code bleibt Open Source unter AGPLv3, sodass ihn jeder einsehen oder ändern kann. Obwohl die Plattform anonyme Nutzungsdaten teilen kann, bleibt dies streng optional. Benutzer wählen aus, welche Modelle ausgeführt werden sollen, und behalten die volle Kontrolle über ihre Daten und Interaktionen. Für Teams, die direkte Unterstützung wünschen, unterhält Jan eine aktive Discord-Community und ein GitHub-Repository, wo Benutzer die Entwicklung der Plattform mitgestalten können.

Hauptmerkmale von Jan:

• Vollständiger Offline-Betrieb mit laufendem lokalem Modell
• OpenAI-kompatible API über Cortex-Server
• Unterstützung sowohl für lokale als auch für Cloud-KI-Modelle
• Erweiterungssystem für benutzerdefinierte Funktionen
• Multi-GPU-Unterstützung bei allen großen Herstellern

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6. Lamafile

Bild: Mozilla

Llamafile wandelt KI-Modelle in einzelne ausführbare Dateien um. Mozilla-Builder Projekt kombiniert llama.cpp mit Cosmopolitan Libc um eigenständige Programme zu erstellen, die KI ohne Installation oder Einrichtung ausführen.

Das System richtet Modellgewichte als unkomprimierte ZIP-Archive für den direkten GPU-Zugriff aus. Es erkennt Ihre CPU-Funktionen zur Laufzeit für optimale Leistung und funktioniert mit Intel- und AMD-Prozessoren. Der Code kompiliert GPU-spezifische Teile bei Bedarf mithilfe der Compiler Ihres Systems. Dieses Design läuft unter macOS, Windows, Linux und BSD und unterstützt AMD64- und ARM64-Prozessoren.

Aus Sicherheitsgründen verwendet Llamafile pledge() und SECCOMP, um den Systemzugriff einzuschränken. Es entspricht dem API-Format von OpenAI und ist daher mit vorhandenem Code kompatibel. Benutzer können Gewichte direkt in die ausführbare Datei einbetten oder separat laden, was für Plattformen mit Dateigrößenbeschränkungen wie Windows nützlich ist.

Hauptfunktionen von Llamafile:

• Bereitstellung einer einzelnen Datei ohne externe Abhängigkeiten
• Integrierte OpenAI API-Kompatibilitätsebene
• Direkte GPU-Beschleunigung für Apple, NVIDIA und AMD
• Plattformübergreifende Unterstützung für die wichtigsten Betriebssysteme
• Laufzeitoptimierung für unterschiedliche CPU-Architekturen

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7. NächsterChat

NextChat packt die Funktionen von ChatGPT in ein Open-Source-Paket, das Sie steuern. Diese Web- und Desktop-App stellt eine Verbindung zu mehreren KI-Diensten her – OpenAI, Google AI und Claude – und speichert dabei alle Daten lokal in Ihrem Browser.

Das System fügt wichtige Funktionen hinzu, die im Standard-ChatGPT fehlen. Benutzer erstellen „Masken“ (ähnlich wie GPTs), um benutzerdefinierte KI-Tools mit bestimmten Kontexten und Einstellungen zu erstellen. Die Plattform komprimiert den Chatverlauf automatisch für längere Gespräche, unterstützt Markdown-Formatierung und streamt Antworten in Echtzeit. Es funktioniert in mehreren Sprachen, darunter Englisch, Chinesisch, Japanisch, Französisch, Spanisch und Italienisch.

Anstatt für ChatGPT Pro zu bezahlen, verbinden Benutzer ihre eigenen API-Schlüssel von OpenAI, Google oder Azure. Stellen Sie es kostenlos auf einer Cloud-Plattform bereit wie vercel für eine private Instanz oder führen Sie es lokal unter Linux, Windows oder MacOS aus. Benutzer können auch auf die voreingestellte Eingabeaufforderungsbibliothek und die Unterstützung für benutzerdefinierte Modelle zugreifen, um spezielle Tools zu erstellen.

Hauptfunktionen von NextChat:

• Lokale Datenspeicherung ohne externes Tracking
• Benutzerdefinierte Erstellung von KI-Tools durch Masken
• Unterstützung für mehrere KI-Anbieter und APIs
• Bereitstellung per Mausklick auf Vercel
• Integrierte Eingabeaufforderungsbibliothek und Vorlagen

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Fazit