Lokale Inferenz im Vergleich
Sprachmodelle lokal auf dem eigenen Rechner ausführen – ohne Cloud, ohne Abo, ohne Datenweitergabe.
6 Tools getestet · Regelmäßig aktualisiert · Herstellerunabhängig
Lokale Inferenz bedeutet, Sprachmodelle direkt auf dem eigenen Rechner oder Server auszuführen, ohne Cloud, ohne Abo, ohne Datenweitergabe. Desktop-Tools wie Ollama und LM Studio bieten einen einfachen Einstieg: Modell herunterladen, starten, nutzen. Für den produktiven Einsatz mit vielen gleichzeitigen Nutzern gibt es Inference-Engines wie vLLM, die den Durchsatz durch Techniken wie PagedAttention und Continuous Batching maximieren. Was Sie an Hardware brauchen, hängt vom Modell ab: Für kleinere Modelle (7B Parameter) reicht ein Laptop mit 16 GB RAM, für größere Modelle ist eine GPU mit mindestens 8 GB VRAM empfehlenswert.
Top Lokale Inferenz im Vergleich
Die 6 bestbewerteten Tools dieser Kategorie auf einen Blick.
Alle Lokale Inferenz
6 Tools in dieser Kategorie, sortiert nach Bewertung.
llama.cpp
llama.cpp | LLM-Inferenz in C/C++ auf CPU, NVIDIA, AMD, Apple Silicon. GGUF-Format, OpenAI-kompatible API. 101.000+ GitHub Stars.
vLLM
vLLM | Open-Source LLM Inference Engine mit PagedAttention für hohen Durchsatz. OpenAI-kompatible API für Self-Hosted LLM-Serving auf GPU-Servern.
LM Studio
LM Studio | Desktop-App für lokale Sprachmodelle. Modelle von Hugging Face herunterladen, testen und per API nutzen, ganz ohne Kommandozeile.
LiteLLM
LiteLLM | Open-Source AI Gateway für einheitlichen API-Zugriff auf 100+ LLMs mit Routing, Budget-Kontrolle und Tracing. Self-hosted, MIT-Lizenz.
Ollama
Ollama | Lokale Sprachmodelle per Terminal in Minuten betreiben. Kostenlos, Open Source, DSGVO-konform, 167.000+ GitHub Stars.
OpenRouter
OpenRouter | Einheitliche API für 300+ LLMs mit Preisvergleich, Kostentracking und automatischem Failover. Nutzungsbasiert, kostenlose Modelle inklusive.
Häufige Fragen zu Lokale Inferenz
Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um Lokale Inferenz.
01 Was ist LLM-Inferenz?
02 Welche Hardware brauche ich für lokale Sprachmodelle?
03 Was ist der Unterschied zwischen Ollama und vLLM?
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