September 2025 Neuester Lokaler KI Test - Grenzen sind klar, aber praktische Anwendungen unverzichtbar

September 2025 Neuestes Update

Das Interesse an lokaler KI steigt rasant aufgrund strengerer Nutzungsbeschränkungen bei KI-Diensten wie ChatGPT und Claude sowie wachsender Sicherheitsbedenken.

Während cloud-basierte KI-Dienste wie ChatGPT, Claude und Gemini hervorragende Leistung bieten, sind seit Beginn 2025 die täglichen Nutzungslimits noch strenger geworden, und mehr Menschen suchen dringend nach Alternativen aufgrund von Datensicherheitsproblemen.

Dieser Artikel basiert auf den aktuellsten Informationen vom September 2025 und bietet einen umfassenden Überblick über lokale KI-Einrichtung und reale Nutzungserfahrungen.

Realitätscheck ab 2025: Was wir ehrlich besprechen müssen

Lassen Sie mich mit der realistischen Perspektive beginnen.

Stand September 2025 weisen viele Nutzer gemeinsam darauf hin, dass “man sofort auf Grenzen stößt, wenn man es tatsächlich zu nutzen versucht, und am Ende zu Online-Diensten zurückkehrt.”

Experten auf diesem Gebiet glauben, dass “die Leistung lokaler LLMs nicht mit ChatGPT mithalten kann, und es gibt eine riesige Kluft zwischen Cloud- und lokaler LLM-Leistung.”

Es gibt jedoch klare Gründe, lokale KI in Betracht zu ziehen:

• Kostengünstige Nutzung
• Vor allem keine Notwendigkeit, Ihre Daten an externe Server zu senden, was Sicherheitsvorteile bietet

Dies kann eine attraktive Alternative sein, besonders für Unternehmensumgebungen, die mit sensiblen Daten umgehen, oder für persönliche kreative Arbeit, wo Sie KI ohne Zensur wollen.

Vergleich wichtiger lokaler KI-Plattformen ab September 2025

Stand 2025 gibt es drei beliebteste lokale KI-Plattformen:

Ollama (2025 Neueste Version)

Derzeit am beliebtesten. Viele Menschen nutzen heutzutage Ollama GUI, und die Benutzeroberfläche ist mit den jüngsten Verbesserungen noch intuitiver geworden.

Die Turbo-Funktion ermöglicht Web-Datensammlung, was hilft, einige Einschränkungen lokaler KI zu kompensieren.

LM Studio

Besonders geschätzt für programmierungsbezogene Aufgaben.

Nutzer berichten von besonders guter Leistung auf MacBooks mit exzellenter detaillierter Konfigurationsunterstützung.

Jan

Bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, aber Updates sind etwas langsam, was enttäuschend ist.

Hardware-Anforderungen: Realistische Investitionskosten

Hardware-Spezifikationen sind der wichtigste Faktor beim Aufbau lokaler KI.

Basierend auf tatsächlichen Nutzungserfahrungen benötigen Sie folgendes:

Mindestspezifikationen

• Windows: GTX 3060 oder höher
• Mac: M1 oder höher

Aber das sind wirklich nur die ‘Mindest’-Spezifikationen.

Praktische Spezifikationen

Um es richtig zu nutzen, brauchen Sie erhebliche Investitionen.

Selbst für EEVE 10.8B benötigen Sie mindestens RTX 3080 für anständige Leistung. Wenn Sie die Kosten und den Stromverbrauch berücksichtigen, könnten Sie sich fragen, ob es wirklich “kostenlos” ist, nur weil Sie keine Nutzungsgebühren zahlen.

Bei dieser Art von Investition könnte ein ChatGPT- oder Claude-Abonnement viel besser sein.

Empfohlene Spezifikationen

• VRAM 20GB oder mehr um 13B-Modelle reibungslos laufen zu lassen
• RTX 3090 gebraucht (24GB) beliebt für Kosteneffizienz
• Arbeitsspeicher: mindestens 16GB, empfohlen 32GB oder mehr
• Radeon-Grafikkarten funktionieren auch gut für LLM-Betrieb

In der Praxis sind mit RTX 4090 24GB ChatGPT OSS 20B-Modelle etwa auf praktischem Nutzungsniveau.

Koreanische Sprachunterstützungsmodelle: Neuester Status ab September 2025

Ab 2025 haben sich koreanisch-fokussierte Modelle erheblich verbessert.

2025 Empfohlene Modelle

• EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0: Entwickelt von Yanolja, ermöglicht natürliche koreanische Unterhaltungen
• KoAlpaca: Kürzlich beliebtes koreanisch-optimiertes Modell
• Upstage SOLAR Serie: Entwickelt von Upstage
• KoGPT: Verschiedene abgeleitete Modelle verfügbar

Im tatsächlichen Gebrauch scheinen englische Prompts jedoch bessere Ergebnisse zu erzielen als koreanische Fragen.

Für Entwickler: Nutzungsoptionen

VSCode-Integration ist ein wichtiger Punkt für Entwickler.

Ollama kann wie Cursor mit VSCode verbunden werden.

Für tatsächliche Programmieranwendungen ist es jedoch in Bezug auf Zeit und Energie besser, etwas Erschwingliches wie DeepSeek API zu verwenden.

Entwickler um mich herum, die lokale KI adoptiert haben, bewerten die Zufriedenheit mit lokaler KI als sehr niedrig - die Leistungskluft im Vergleich zu ChatGPT oder Gemini ist so groß, dass sie unvergleichbar ist.

Persönliches Datentraining: Möglichkeiten und Grenzen

Eine der großen Attraktionen lokaler KI ist die Möglichkeit, sie mit Ihren persönlichen Daten zu trainieren.

Wenn Sie sie mit zahlreichen arbeitsbezogenen Materialien auf NAS trainieren und für verschiedene Szenarien nutzen, kann es so gut sein, dass Sie die Nachteile lokaler KI nicht spüren.

Experten glauben jedoch, dass ernsthaftes Training auf persönlichen PCs oder Macs noch ziemlich schwierig ist.

Sie brauchen Cloud oder dedizierte Maschinen. Für einfache Methoden ist konversationelles Lernen durch Datei-Upload und Chat die realistischste Option.

Für professionelleres Training können Sie PrivateGPT und Python verwenden, aber dies erfordert separate technische Expertise und ist nicht einfach.

Spezielle Anwendungsfälle

Lokale KI kann frei für Inhalte verwendet werden, die Online-Dienste einschränken.

Mit lokaler KI können Sie lokale Zensur deaktivieren, was es ermöglicht, frei kreative Gespräche fortzusetzen, die mit ChatGPT oder Claude nicht möglich sind.

Ein Kreativer erwähnte, dass mit lokaler KI erstellte Inhalte bessere Leserreaktionen erhielten.

Außerdem kann es während Geschäftsreisen im Ausland in Umgebungen mit begrenztem Internet genutzt werden.

Da es wirklich lokal ist, unterstützt Ollama den Flugzeugmodus für Offline-Nutzung. (Aber müssen wir es wirklich so verwenden?)

Leistungsoptimierungs-Tipps

Durch tatsächliche Nutzung gefundene Leistungsoptimierungsmethoden:

• Die Wahl der richtigen Modellgröße für Ihre PC-Spezifikationen ist am wichtigsten
• Für Erstbenutzer wird empfohlen, mit dem Qwen 4B-Modell zu beginnen
• Mac-Computer empfohlen gegenüber Windows-PCs
• Kombination mit Online-Datensammlung um Schwächen zu kompensieren
• Vortraining mit professionellen Materialien gewährleistet unkontaminierte Ergebnisse

Kosteneffizienz-Analyse

Die Einrichtung lokaler KI erfordert erhebliche Anfangsinvestitionen.

Für ordentliche Leistung kosten Grafikkarten allein über 2.000 $.

Wenn Sie Stromkosten einbeziehen, ist es sicherlich nicht “kostenlos.”

Wie Menschen betonen, kann die Ausrüstungseinrichtung allein Zehntausende von Dollar kosten, um lokales Datentraining ordnungsgemäß zu nutzen, ohne Ihre Daten preiszugeben.

Wenn Ihr einziges Ziel einfache Kostenreduktion ist, könnte die Nutzung von Online-KI-Abonnementdiensten viel wirtschaftlicher sein als lokale KI in Betracht zu ziehen.

Fazit: Wann sollten Sie 2025 lokale KI wählen?

Stand September 2025 löst lokale KI nicht alles.

Leistungsmäßig hinkt sie erheblich hinter Cloud-KI hinterher, und die anfänglichen Einrichtungskosten sind beträchtlich.

Lokale KI ist jedoch in diesen Fällen eine Überlegung wert:

1. Sicherheitsorientierte Arbeitsumgebungen: Wenn Sie sensible Daten nicht extern senden können
2. Unzensierte kreative Aktivitäten: Wenn Sie nicht durch Online-Service-Inhaltsrichtlinien eingeschränkt werden möchten
3. Spezialisierte Feldanwendungen: Wenn Sie angepasste KI benötigen, die mit angesammelten professionellen Materialien trainiert wurde
4. Langfristige Kosteneinsparungen: Wenn Sie kontinuierliche, groß angelegte KI-Arbeit benötigen
5. Technische Lernzwecke: Wenn Sie verstehen und experimentieren möchten, wie KI-Modelle funktionieren

Mit Blick auf 2025 und 2026 wird sich die lokale KI-Nutzung wahrscheinlich weiter erhöhen, da sich die Hardware-Leistung verbessert und effizientere kleine Modelle entstehen.

Stand September 2025 ist es zwar keine perfekte Alternative, aber sicherlich eine wertvolle Option für spezifische Zwecke.