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Lokale Inferenz im Vergleich

Sprachmodelle lokal auf dem eigenen Rechner ausführen – ohne Cloud, ohne Abo, ohne Datenweitergabe.

8 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 du an Hardware brauchst, 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 8 bestbewerteten Tools dieser Kategorie auf einen Blick.

Tool	Bewertung	Preismodell	Hosting	Open Source
llama.cpp Empfehlung	5.0 /5	Kostenlos	Self-Hosted
vLLM Empfehlung	5.0 /5	Kostenlos	Self-Hosted
LM Studio	4.5 /5	Kostenlos	Self-Hosted	–
vllm-mlx	4.5 /5	Kostenlos	Self-Hosted
LiteLLM	4.0 /5	Freemium	Self-Hosted
Ollama	4.0 /5	Kostenlos	Self-Hosted
mlx-lm	4.0 /5	Kostenlos	Self-Hosted
OpenRouter	3.5 /5	Freemium	Cloud	–

Alle Lokale Inferenz

8 Tools in dieser Kategorie – sortiert nach Bewertung.

llama.cpp

5.0

llama.cpp | LLM-Inferenz in C/C++ auf CPU, NVIDIA, AMD, Apple Silicon. GGUF-Format, OpenAI-kompatible API. 101.000+ GitHub Stars.

Lokale Inferenz Kostenlos Self-Hosted DSGVO Open Source

vLLM

5.0

vLLM | Open-Source LLM Inference Engine mit PagedAttention für hohen Durchsatz. OpenAI-kompatible API für Self-Hosted LLM-Serving auf GPU-Servern.

Lokale Inferenz Kostenlos Self-Hosted DSGVO Open Source

L

LM Studio

4.5

LM Studio | Desktop-App für lokale Sprachmodelle. Modelle von Hugging Face herunterladen, testen und per API nutzen, ganz ohne Kommandozeile.

Lokale Inferenz Kostenlos Self-Hosted DSGVO

v

vllm-mlx

4.5

vllm-mlx | Produktionsreifer LLM-Server für Apple Silicon mit Continuous Batching, MCP Tool Calling und OpenAI-kompatibler API. Open Source.

Lokale Inferenz Kostenlos Self-Hosted DSGVO Open Source

L

LiteLLM

4.0

LiteLLM | Open-Source AI Gateway für einheitlichen API-Zugriff auf 100+ LLMs mit Routing, Budget-Kontrolle und Tracing. Self-hosted, MIT-Lizenz.

Lokale Inferenz Freemium Self-Hosted DSGVO Open Source

O

Ollama

4.0

Ollama | Lokale Sprachmodelle per Terminal in Minuten betreiben. Kostenlos, Open Source, DSGVO-konform, 167.000+ GitHub Stars.

Lokale Inferenz Kostenlos Self-Hosted DSGVO Open Source

m

mlx-lm

4.0

mlx-lm | Apples Open-Source-Paket zum Ausführen und Fine-Tunen von LLMs auf Apple Silicon. Höchste Performance auf Mac, MIT-Lizenz.

Lokale Inferenz Kostenlos Self-Hosted DSGVO Open Source

O

OpenRouter

3.5

OpenRouter | Einheitliche API für 300+ LLMs mit Preisvergleich, Kostentracking und automatischem Failover. Nutzungsbasiert, kostenlose Modelle inklusive.

Lokale Inferenz Freemium Cloud

Häufige Fragen zu Lokale Inferenz

Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um Lokale Inferenz.

01 Was ist LLM-Inferenz?

Inferenz bedeutet, ein trainiertes Sprachmodell auszuführen – also Eingaben zu verarbeiten und Antworten zu generieren. Tools wie Ollama, LM Studio oder vLLM übernehmen diese Aufgabe auf deinem eigenen Rechner oder Server, ohne dass Daten an externe Dienste gesendet werden.

02 Welche Hardware brauche ich für lokale Sprachmodelle?

Für kleine Modelle (7B Parameter) reichen 16 GB RAM und ein aktueller Laptop. Für mittelgroße Modelle (30B) sind 32–64 GB RAM oder eine GPU mit 16 GB VRAM empfehlenswert. Für den produktiven Einsatz mit mehreren Nutzern gleichzeitig ist eine dedizierte NVIDIA-GPU (A100, H100 oder RTX 4090) sinnvoll. Apple Silicon Macs (M1–M4) bieten mit ihrem Unified Memory ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis für lokale Inferenz.

03 Was ist der Unterschied zwischen Ollama und vLLM?

Ollama ist für den Einstieg gedacht: Ein Befehl im Terminal und das Modell läuft – ideal für Entwicklung, Demos und einzelne Nutzer. vLLM ist eine produktionsreife Inference-Engine mit PagedAttention und Continuous Batching, die für hohen Durchsatz mit vielen gleichzeitigen Anfragen optimiert ist. Für den Einstieg empfehlen wir Ollama, für den Server-Betrieb vLLM.

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