Cloud-KIs wie ChatGPT sind praktisch, aber teuer, oft unsicher und unflexibel für sensible Daten. Die Lösung? Large Language Models lokal ausführen – auf deinem eigenen Rechner. In dieser Anleitung zeigen wir dir alles, was du 2025 brauchst, um dein eigenes LLM zu starten – samt Tools, Hardware-Tipps und Modell-Auswahl.
Was ist ein Local LLM?
Ein lokales LLM (Large Language Model) läuft komplett auf deinem eigenen Laptop oder PC – ohne Cloud, ohne API-Abhängigkeiten, ohne Datenweitergabe. Der große Vorteil: Volle Kontrolle über deine Daten, keine Kosten pro Anfrage und maximale Flexibilität zum Experimentieren und Anpassen.
Besonders wichtig ist das für Branchen wie Gesundheitswesen, Recht oder Finanzen, wo Datenschutz höchste Priorität hat. Auch für Entwickler:innen und KI-Fans ist der lokale Einsatz ideal – zum Lernen, Testen oder Automatisieren.
Kann ich ein LLM lokal ausführen?
Ja! Die gute Nachricht: Du brauchst keinen Supercomputer. Ein modernes Notebook oder Desktop mit ordentlich Arbeitsspeicher reicht oft schon aus. Und je besser dein System (z.B. mit eigener GPU), desto schneller arbeitet das LLM.
Hardware-Anforderungen
- RAM: 16 GB oder mehr empfohlen
- GPU: Eigene Grafikkarte mit mindestens 8–16 GB VRAM für gute Performance
- Speicherplatz: mindestens 10–30 GB pro Modell
Je größer das Modell, desto mehr VRAM brauchst du. Kleinere Modelle laufen aber auch ohne dedizierte Grafikkarte – dann eben etwas langsamer.
Software-Voraussetzungen
Damit dein LLM lokal läuft, brauchst du auch die richtige Software. Sie besteht in der Regel aus:
- Server (z. B. Ollama, Llamafile): Lädt und steuert das Modell lokal
- Benutzeroberfläche (z. B. Open Web UI): Zum Chatten & Konfigurieren
- Vollständige Plattformen wie GPT4All oder Jan, die beides kombinieren
Extras wie n8n mit LangChain helfen dir zusätzlich, um Workflows und Automatisierungen mit LLMs zu bauen.
Beste lokale LLM-Modelle 2025
Es gibt inzwischen viele Open-Source-LLMs, die extrem leistungsstark sind – ganz ohne Cloud. Hier eine Auswahl empfehlenswerter Modelle nach Anwendungsbereich:
Allrounder-Modelle
- Llama 3 (Meta): Sehr ausgereift, stark in Sprache & Logik
- Qwen 3 (Alibaba): Multilingual, Tool-Calls, Coding-tauglich
- Gemma 3 (Google): Entwickelt für lokale Nutzung, klein und effizient
- Mistral 7B: Leichtgewichtig und effizient für viele Aufgaben
- DeepSeek R1: Starke Leistung bei Code & Logik
Spezialisierte Modelle
- Codieren: DeepCoder, OpenCoder, Qwen Coder
- Mathematik & Forschung: Starling-LM, Mathstral
- Kreatives Schreiben: Mistral OpenOrca
- Multimodal (Text & Bilder): Llava-phi3, LlamaVision
Tipp: Lade Modelle direkt über Hugging Face oder über Ollama herunter.
Wie führe ich ein LLM lokal aus?
Du hast die Hardware und suchst nun den Einstieg? Hier sind bewährte Tools, um loszulegen:
1. Ollama (mit OpenWebUI)
Vorteile: Sehr einfach, Kommandozeile oder GUI, perfekt für Anfänger. Einfach ollama pull llama3 und ollama run llama3 ausführen.
2. GPT4All
Vorteile: Open Source mit Chat-Oberfläche, Dokumente verarbeiten möglich
3. Jan
Vorteile: Datenschutz-fokussiert, flexibel, läuft mit oder ohne Server
4. LM Studio
Für Fortgeschrittene: Fine-Tuning, Performance-Vergleich und mehr
n8n + LLM: Lokale KI-Workflows bauen
Du willst dein LLM nicht nur nutzen, sondern auch automatisch integrieren? Dann ist n8n dein bester Freund. Mit n8n kannst du lokale KI-Modelle an deine Prozesse andocken – z. B. um E-Mails automatisch zu beantworten, PDFs zu analysieren oder interaktive KI-Bots zu bauen.
Mit dem Self-Hosted AI Kit starten
Verwende einfach das kostenlose Self-Hosted AI Starter Kit. Es enthält n8n, Ollama und eine Datenbank – direkt per Docker installierbar. Voller Datenschutz, kein Programmieren nötig.
Beispiel: Chatten mit Llama3
- Installiere Ollama und lade ein Modell wie
llama3perollama pull llama3 - Erstelle ein n8n-Workflow mit Trigger + LLM-Modul
- Verbinde n8n mit Ollama über Port
11434 - Binde dein lokales LLM ins Workflow ein
- Fertig: Chatten, automatisieren oder Dokumente analysieren!
FAQ – Häufige Fragen
Ist ein lokales LLM so gut wie ChatGPT?
Mittlerweile: ja, oft sogar besser! Gerade wenn du bestimmte Aufgaben (z. B. Schreiben oder Codieren) brauchst, sind spezialisierte lokale Modelle sehr konkurrenzfähig – dazu günstiger, sicherer und anpassbar. Für maximale Leistung kannst du trotzdem auch ChatGPT-APIs kombinieren.
Lässt sich ein LLM kostenlos lokal ausführen?
Absolut. Die Software ist meist Open Source. Tools wie Ollama machen das Setup einfach. Die einzige Voraussetzung: Ein PC mit genügend Leistung – vor allem VRAM (Grafikkarte) beeinflusst die Performance stark.
Was ist am günstigsten?
Modelle mit 1 bis 4 Milliarden Parametern (z. B. Gemma 2B, Qwen 1.5B) laufen sogar auf Mittelklasse-Notebooks oder auf MacBooks mit Apple M-Chip.
Fazit: Lokale KI – die beste Wahl 2025
Mit lokalen LLMs sparst du langfristig Geld, bleibst unabhängig und hast maximale Datenkontrolle. Dank Tools wie Ollama und n8n ist der Einstieg heute einfacher denn je.
Du willst dein eigenes lokales KI-System bauen? Kombiniere n8n mit Ollama, lade dein Lieblingsmodell – und leg los!
Mehr zum Thema KI-Tools und Automatisierung finden Sie in unserem Blog.
