Lokale KI wird MASSIV unterschätzt! Alle Wege, KI komplett kostenlos & offline zu nutzen

Local AI Report kostenfrei downloaden: https://www.kiberatung.de/report/lokale-ki

Hier habe ich ein 2h Komplett-Video zu lokaler KI und CorporateLLMs aufgenommen: https://youtu.be/uv0fL2nEtSI?si=JfYTBDQnsOomQ1XU

„ passt auf jeden Arbeits Laptop mit 16 GB VRAM“ 😂😂😂

Was für ein Unsinn, da kommen soviele Falschergebnisse....Scheiß KI brauch kein Arsch💩

Achtung ⚠️ die Aussage das man Claude Models DSGVO Konform nutzen kann, wenn sie in Europa gehostet sind ist NICHT RICHTIG. Es gilt: Da es sich um ein US-Unternehmen handelt, unterliegt es dem US Cloud Act und die USA ist auch dann in der Lage per Verfügung auf die Daten zuzugreifen.

Ich habe die letzten Jahren schon immer mal wieder mit lokalen LLM‘s gearbeitet. Wer auf dem Mac Models nutzen möchte sollte sich mal oMLX anschauen. (Ich nutze ab jetzt kein Ollama oder LM Studio mehr). Auf meinem Mac mini Pro mit 64 GB RAM laufen verschiedene Models mit 200 t/s. Z.B. Gemma 4 MOE + DFlash.

Ich habs letzte Woche getestet. Lokale KI ist der größte Schrott! Und die Oberfläche, wie z.B. OLpen WebUI ... Bin ich etwa Beta-Tester von Beruf? Die lokalen LLMs sind grottenschlecht in den Formulierungen und können mit Sprache nicht umgehen. Bildgenerierung null Chance. Für wen Volksschulniveau ausreicht ... gut.

Kann ich in der gratis Coporate llm Version auch Teammitglieder einladen?

Kannst du ein video zu design ki machen

Wo ist der Sinn hinter "lokal" wenn es am ende ja doch in irgendeiner Form verbunden ist mit den big tech unternehmen?

Klingt für mich eher nach hirnloser abschaffung deiner autonomie durch die hintertür.

Nur wenn ich 128 Gigabyte habe und eine H20 für 12000€ dann ist das cool

Super content! Danke! Ich stelle mir gerade vor wie 1 Milliarde lokale AI's gleichzeitig auf Volllast laufen und - sagen wir mal - pro Gerät 100W verbraten. Das wären dann 100 G Watt Stromverbrauch. Brutal!

Ein super Video, wie immer

Absolut richtig, der Großteil der Nutzer braucht diese XXL-Modelle überhaupt nicht.
Um einen Nagel für ein Bild in die Wand zu schlagen, holt man ja auch keinen Bagger oder Presslufthammer.

Was macht die breite Masse denn prozentual gesehen wirklich mit KI?
Die wenigsten nutzen das für hochkomplexe Spezialaufgaben (Wie binde ich mir energieeffizient die Schnürsenkel?), wo solche Riesen-Modelle zwingend notwendig sind.

Oft reichen bereits die kleinen, lokalen Modelle für den Alltag völlig aus.
Und selbst die sind für viele over the top. Man sollte erst mal lernen, mit dem "kleinen Einmaleins" solide Ergebnisse zu erzielen, statt zu versuchen, den Weg zur nächsten Pommesbude mit einer Workstation berechnen zu lassen.

Hätte das Video gerne geschaut, aber du siehst aus wie ein komm in die Gruppe Crypto Bro

Hey ich hab durch Krankheit kein Zugang mehr zu meinem ursprünglichen job. Ich hab ne LTA Maßnahme bereits genehmigt. Ich schaue schon seit Monaten deine videos. Und ich will unbedingt in die ki schiene . Seit langem nutze ich zb stable diffusion, perplexity, gpt, gemini für verschiedenste Projekte und es ist geil. Naja zurück zum Kern meiner Frage. Was würdest du/ihr raten? Was sollte ich lernen, um in die Richtung KI Agentur richtig zu lernen und zu arbeiten? Aktuell bin ich beim Stand eine Umschulung zum Fachinformatiker ein Anwendungsentwicklung zu machen. Ich bin mir aber nie so sicher, ob das der richtige Weg ist. Vielen Dank schon mal

Zum Thema: Offline-KI habe ich meine kostenlose SpeechToText-App "Voice2Win" beizusteuern - zu finden im Windows Store, demnächst auch für MacOS und Linux.
- Komplett kostenlos, offlinefähig & "NoCloud"
- SOTA-STT mit vielen extra Featues (z.B. Remote Smartphone Audio/Steuerung, Audio Signale, Clipboard/ScanCode/Unicode support, Keywords, uvm.)
- Hardware/Model Wizard, somit sehr einfach zu installieren/nutzen

- Whisper (für 3DGPU) und Parakeet (für CPU Hardware)

- Gesprächsaufzeichnung mit Sprechererkennung
- Optionale Block oder ASR-Stream-Transkription mit Echtzeitanzeige
- Direkte In-App Gemma 4 (auch 12B) Unterstützung (oder über Ollama/LmStudio weg das schon hat) für lokale KI-Aufbereitung/Verarbeitung
Viel Spaß damit!

Bei wem es nicht auf Geschwindigkeit ankommt UND Kosten sparen möchte kann sich auch ein gebrauchtes MacBook M1 Max mit 64GB RAM als Server kaufen. Die Dinger liegen zwischen 1500 und 1800 Euro. Darauf läuft bei mir ein Qwen3.6 40B 6-Bit von Huggingface. Die MLX Variante von DavidAU. Das ist mit 64k Kontext aber auch absolut am Limit dieser Hardware.
Stört mich aber nicht da ich dies als Brain hinter dem Agent Hermes verwende.

Ich baue mir damit gerade sowas wie Jarves über Home Assistent.

Nach dem ich viele getestet habe, kann ich hier sicher sagen, dass dies das Modell ist was auch wirklich sauber mit Tool calls auf der Hardware umgeht und trotzdem auch Klever genug ist die Arbeiten ausführen zu können, die ich erwarte. Bspw. Docker Container aufsetzen, Reperaturen auf Linux Systemen, Ideen einbringen wie man etwas umsetzen kann usw.

Hermes selbst läuft mit einem VL, TTS und STT auf einem kleinen M2 16GB und startet die kleinen Modelle nur wenn sie notwendig sind.

Lokale KI-Modelle sind nicht komplett kostenlos. Man braucht entsprechende Hardware und eben Strom.

Leider ist die Hardware so teuer geworden 😢

Hallo Leonard, das ist wirklich super Content und eine messerscharfe Analyse.

Um das Argument der lokalen Hardware mit aktuellen Fakten aus der Praxis zu untermauern. Google liefert gerade den ultimativen Beweis für die Gefahr von geschlossenen Ökosystemen. Mit dem Start von "Gemini Intelligence" wird kurzerhand alles vor der Pixel 10-Generation von den neuen lokalen KI-Funktionen ausgeschlossen. Selbst Geräte, die hardwaretechnisch massiv ausgestattet sind, werden auf Knopfdruck degradiert, weil der Hersteller die Spielregeln der Architektur ändert.

Das zeigt die harte Realität. Hochglanz-Versprechen wie lange Update-Garantien sind wertlos, wenn die Hoheit über die Datenlogistik bei einem externen Konzern liegt. Wer sich auf diese Systeme verlässt, mietet nur im eigenen Haus und kann jederzeit per Software-Schnitt entmündigt werden.

Der absolute Schutz vor dieser Entwertung ist keine Software-Frage, sondern reine Physik. Wahre Autarkie erfordert den kompromisslosen physischen Besitz von eigener Hardware und Speicherbandbreite, die von keinem Provider aus der Ferne limitiert oder abgeschaltet werden kann.

Ich hab jetzt seit nen paar Wochen einen DGX Spark. Rein als inferencing Server. Ich kann das aber tatsächlich keinem, der nicht schon früher was mit Systemadministration zu tun hatte, empfehlen. Das Arbeitstempo und Ausgabequalität macht da immer noch recht wenig Spaß im Vergleich zu Cloud-KI. Selbst MoE ist da noch nicht gut genug. Das kann sich mit DiffusionGemma etc jetzt noch ändern, aber da ist das tooling noch ziemlich kaputt.

Tolles Video, sehr spannend

Coole Infos. Momentan will ich lokale modelle auf Linux testen😅 hab ne AMD Karte...

Die KI ändert alles! Wirklich alles.

Moment… ich meinte die nicht‑lokale KI.
Oder doch die lokale KI?

Egal — nächste Woche „ändert sich wieder alles“, wenn der nächste YouTuber ein Video macht.

Das eigentliche Problem ist nicht KI, sondern die Cloud‑Abhängigkeit.
Wer die Infrastruktur nicht selbst kontrolliert, wird ausgebremst.

Europa wurde da perfekt vorgeführt:
Claude zu teuer, Copilot zu unflexibel — lokale KI passt.

Ich nutze qwen2.5‑32b‑instruct‑q4 und kann damit problemlos programmieren.
Nicht ganz auf Claude Fable‑Niveau, aber erstaunlich nah an Opus 4.8.

Klasse Video, Leo! Spricht mir zu 100 % aus der Seele. Mein Use Case, den ich mittlerweile komplett lokal umsetze: Ich habe ein portables KI-Studio entwickelt, das ohne Installation direkt von einer SSD läuft. LLaMA-Chat, Vision Lab und Image-to-Image laufen bereits 100 % offline und ohne Cloud-Abos. An den Modulen für lokale Audio-, Video- und Übersetzungs-Generierung schraube ich aktuell noch und merze die letzten Bugs aus, bevor ich sie freigebe. Es ist absoluter Wahnsinn, was lokale Workflows heute leisten. Der Trend geht definitiv weg von der Cloud!

Übrigens, auch für viele "Casual-Nutzer", die ChatGPT für allerlei chatbasierte Alltagsaufgaben verwenden, wären viele lokale Modelle mittlerweile längst gut geeeignet. Wenn das bekannter wäre (und wie einfach das umzusetzen ist), hätten die großen Frontiermodelle echt ein Wachstumsproblem bei der Nutzerbasis.

Vor 2-3 Wochen(!) (vor Monaten auch, aber da war es noch verständlich) wurde ich noch ausgelacht für die These, lokale KI ist die/ein wichtiger Teil der Zukunft.