Die besten KI-Tools, um LLMs lokal auszuführen 2026

Ein Modell auf deinem eigenen Laptop oder Server zu betreiben, hält deine Daten im Haus und die Rechnung pro Token bei null. Du brauchst zwei Dinge: Software, die das Modell ausführt, und ein offenes Modell, das klein genug für deine Hardware ist. Diese Liste enthält deshalb beides.

Von Andrew Miller und Sheela · Aktualisiert am 26. Okt. 2026 · So testen wir

So haben wir ausgewählt: Jede Empfehlung ist ein Produkt, Modell oder Projekt, das wir getestet haben und das laut unserem Test diese Aufgabe erfüllt, sortiert nach unserer Bewertung (maximal 5 Punkte). Wir erhalten keine Affiliate-Provisionen.

Auch im Ranking: die besten Open-Source-Tools, um LLMs lokal auszuführen, die besten Open-Source-LLMs

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   GitHub-Repos: Modelle lokal ausführen

   

   llama.cpp

   Wenn ein offenes Modell auf einem Laptop läuft, dann fast sicher über llama.cpp, und nichts anderes deckt so viel Hardware ab.

   Am besten für: Entwickler, die direkte Kontrolle darüber wollen, wie offene Modelle lokal, auf Edge-Geräten oder auf bescheidenen Servern laufen.

   Preis: Kostenlos und Open Source unter der MIT-Lizenz. Keine bezahlte Edition.

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   4.8/5
2. 2

   GitHub-Repos: Modelle lokal ausführen

   

   Ollama

   Lokale Modelle mit einem Befehl, mit Voreinstellungen (4.096 Token Kontext, eine Anfrage nach der anderen, kein Login), die zu einem Laptop passen und zu nichts Größerem.

   Am besten für: Entwickler und Einzelpersonen, die offene Modelle mit minimalem Aufwand lokal betreiben wollen.

   Preis: Open Source (MIT) und lokal kostenlos. Optional Ollama Cloud: Free mit Startguthaben; Pro 20 $/Monat (60 $ Guthaben); Max 100 $/Monat (300 $ Guthaben); Team 500 $/Monat (1.000 $ geteiltes Guthaben, unbegrenzte Nutzer); Enterprise nach Vereinbarung.

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   4.6/5
3. 3

   KI-Modelle: Allzweck

   

   Qwen3.8-27B

   Ein 27B-Modell mit Apache-Lizenz, das nach Alibabas eigenen Zahlen beim Coding knapp an Claude Opus 4.6 Max vorbeizieht und in 4 Bit auf eine einzelne 24-GB-Karte passt.

   Am besten für: Entwickler, die das stärkste freizügig lizenzierte Modell suchen, das auf eine einzelne High-End-GPU passt, besonders für Coding- und Computer-Use-Agenten.

   Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Qwen Cloud: 0,50 $ Eingabe / 3,00 $ Ausgabe pro 1M Tokens (0,10 $ gecacht). Drittanbieter auf OpenRouter ab etwa 0,04 $ / 1,25 $.

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   4.5/5
4. 4

   KI-Modelle: Klein und On-Device

   

   Gemma 4

   Gemma 4 ist jetzt die Standardfamilie unter den offenen Modellen unter 32B Parametern, weil seine Lizenz endlich zu seiner Qualität passt.

   Am besten für: Entwickler, die Apps auf dem Gerät, lokal oder auf einer einzelnen GPU bauen und eine freizügige Lizenz und multimodale Eingabe wollen.

   Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Gehostet bei Google Cloud und Drittanbietern; OpenRouter listet 31B für 0,20 $/0,40 $ und 26B A4B für etwa 0,08 $/0,26 $ pro 1 Mio. Tokens.

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   4.4/5
5. 5

   GitHub-Repos: Modelle lokal ausführen

   

   MLX

   MLX macht aus einem Mac mit viel Arbeitsspeicher eine glaubwürdige Maschine für lokale Inferenz und LoRA-Tuning; abseits von Apple Silicon ist es eine Portierung und kein Grund zum Wechseln.

   Am besten für: Entwickler und Forscher auf dem Mac, die native Geschwindigkeit und Kontrolle über Python auf Apple Silicon wollen.

   Preis: Kostenlos und Open Source unter der MIT-Lizenz.

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   4.4/5
6. 6

   GitHub-Repos: Chat-Apps und Oberflächen

   

   Jan

   Ein vollständig offenes Desktop-Zuhause für lokale Modelle ohne Konto, das sich still zu einem Agenten entwickelt hat, weshalb seine Voreinstellungen jetzt mehr zählen als sein Aussehen.

   Am besten für: Datenschutzbewusste Einzelpersonen, die offene Modelle offline in einer Desktop-App betreiben wollen.

   Preis: Kostenlos und Open Source (Apache 2.0). Keine bezahlte Stufe; Cloud-Modelle nutzen deine eigenen API-Schlüssel.

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   4.2/5
7. 7

   GitHub-Repos: Modelle lokal ausführen

   

   llamafile

   Der einfachste Weg, jemandem ein funktionierendes lokales Modell in die Hand zu geben, aber weniger leistungsfähig als das llama.cpp, das es umhüllt.

   Am besten für: Leute, die ein lokales Modell ohne jede Einrichtung teilen oder ausführen müssen, auch offline.

   Preis: Kostenlos und Open Source unter der Apache 2.0-Lizenz, mit MIT-lizenzierten Änderungen an llama.cpp.

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   3.9/5
8. 8

   KI-Modelle: Klein und On-Device

   

   gpt-oss-20b

   Vierzehn Monate später ist gpt-oss-20b noch immer das günstigste brauchbare Reasoning-Modell zum Hosten, doch Gemma 4 leistet in denselben 16 GB inzwischen mehr.

   Am besten für: Entwickler, die ein kostenloses, privates und schnelles Reasoning-Modell auf einem Laptop oder einer einzelnen Consumer-GPU wollen und keine Bildeingabe brauchen.

   Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Gehostet ab 0,018 $ Input / 0,09 $ Output pro 1 Mio. Tokens auf OpenRouter; Artificial Analysis listet 0,07 $ / 0,25 $.

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   3.8/5