Lokale LLMs: Was leisten sie wirklich ohne Internetanbindung?

Es ist immer wieder faszinierend, wie schnell sich die Technologie entwickelt. Vor nicht allzu langer Zeit waren lokal laufende Sprachmodelle, die sogenannten LLMs (Large Language Models), kaum konkurrenzfähig mit ihren cloud-basierten Gegenstücken. Doch die Zeiten ändern sich.

Worum geht’s hier eigentlich?

Wir schauen uns heute an, wie gut lokale LLMs tatsächlich sind. Während die Großen der Branche meist auf Cloud-Infrastruktur zurückgreifen, hat die lokal betriebene Konkurrenz enorm aufgeholt. Was bedeutet das für den Alltag? Und wo liegen die Grenzen?

Der Kern

LLMs sind Sprachmodelle, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Texte generieren. Bisher war es so, dass ihre Leistung stark von der zur Verfügung stehenden Hardware abhing. Und Cloud-Lösungen wie ChatGPT haben diese Möglichkeiten oft besser genutzt als ihre lokal betriebenen Verwandten.

Eines der größten Hürden war der immense Speicherbedarf. Ein Beispiel ist das Modell DeepSeek, das über 700 Gigabyte schnellen Speicher benötigt. Das ist für die meisten alltäglichen Rechner undenkbar. Aber die Entwicklung geht weiter und bringt immer kleinere, effiziente Modelle hervor.

Ein entscheidender Vorteil lokaler Modelle ist die Unabhängigkeit von der Internetanbindung. Trotzdem gibt es Einschränkungen, wie die fehlende Möglichkeit, online nach aktuellen Informationen zu suchen. So kann ein lokales Modell auf Fragen ungenaue oder fehlerhafte Antworten geben, wenn es nicht mit der neuesten Wissensbasis gefüttert wird.

Die Quantisierung ist ein Schlüssel zur Größeneffizienz. Dabei werden die Parameter der Modelle vereinfacht gespeichert. Das spart Speicherplatz und sorgt für schnellere Verarbeitung. Zu aggressive Vereinfachung kann jedoch die Performance beeinträchtigen. Die Kunst liegt darin, das richtige Gleichgewicht zu finden.

Für die Hardware gilt: Nvidia-Grafikkarten sind aufgrund ihrer CUDA-Unterstützung oft die bessere Wahl, aber auch AMD hat mit ROCm inzwischen aufgeholt..

Einige der aktuellen lokalen Modelle wie Qwen 3 oder GPT-OSS beeindrucken bereits mit ihrer Geschwindigkeit und der Qualität der generierten Texte. Diese laufen schon auf Geräten, die keine High-End-Ausstattung benötigen, und sind besonders für Aufgaben wie das Coden oder das Bearbeiten von Dokumenten nützlich. 

Mini-Fazit

Lokal laufende LLMs sind auf einem guten Weg, eine echte Alternative zu werden. Sie bieten mehr Kontrolle und Unabhängigkeit, sind jedoch noch begrenzt durch ihren Bedarf an spezifischer Hardware und dem Mangel an direktem Internetzugang. Für viele Anwendungen reicht ihre Leistungsfähigkeit jedoch bereits aus.

Behalte im Hinterkopf: Möchtest du größtmögliche Unabhängigkeit und Datenschutz, dann sind lokale Modelle einen Blick wert. Frage dich nur, ob die Hardwareanforderungen für dich im täglichen Gebrauch erfüllbar sind.