Lokale KI auf Apple Silicon
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45 Artikel
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Qwen3.8-Flash im Faktencheck: Preise, 1M Kontext, Benchmarks und Flash-Next erklärt
Qwen3.8-Flash geprüft: aktuelle Preise, 1M Kontext, API-Funktionen, Benchmarks und der wichtige Unterschied zu Qwen3.8-Flash-Next.
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Tencent Hy4 preview: 770B-MoE, 1M Kontext, Preise und Benchmarks
Tencent Hy4 preview geprüft: 770B/49B MoE, 1M Kontext, API-Limits, Preise, Apache-2.0-Lizenz, Self-Hosting und welche Benchmarks wirklich belegt sind.
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DeepSeek V4 Pro 0813: Preise, Benchmarks und Mac-Praxischeck
DeepSeek V4 Pro 0813 erklärt: API-Preise, Agent-Benchmarks, Pro-vs.-Flash-Vergleich und ob das 1,6-T-Modell auf einem Mac sinnvoll läuft.
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Qwen3.8-27B ist da: Was der neue 27B-Open-Weight-Release für lokale Macs bedeutet
Qwen3.8-27B seit 14. August 2026 als offizieller Open-Weight-Checkpoint. Parameterzahl, Lizenz, MLX/GGUF-Versionen, Mac-Speicherbedarf, offene Benchmark-Fragen.
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Gemini 3.7 Flash auf dem Mac: API-Preis, Benchmarks & lokale Grenzen
Gemini 3.7 Flash ist seit 13. August 2026 GA. Was Mac-Nutzer über API-Preis, 1M-Kontext, Coding-Benchmarks, Datenschutz und lokale Nutzung wissen müssen.
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Meta Muse Glimmer 30B im Faktencheck: lokales Agentenmodell für 24/32 GB
Muse Glimmer 30B geprüft: 24/32-GB-Hardware, DFlash-Speed, 131K Kontext, Ollama/MLX und Benchmarks gegen Qwen3.6-27B – mit Methodikcheck.
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NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: 30B-Agentenmodell, 1M Kontext, RTX & Mac
Faktencheck zu NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: 30B/3B-Architektur, 1M Modellmaximum, unabhängige Benchmarks, API-Preise und lokale Nutzung.
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MiniMax H3: Open Weights, API-Preise, Mac & EU-Lizenz
MiniMax H3 erklärt: 2K/15s, native Stereo-Audio, offene H3-Base-Gewichte, aktuelle API-Kosten, ComfyUI, Mac-Praxis und der wichtige EU-Lizenzhinweis.
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Qwen3.8-Max im Faktencheck: Preis, API, Benchmarks und Mac-Tauglichkeit
Qwen3.8-Max geprüft: 1M Kontext, regionale Alibaba-Preise, $2/$6 QwenCloud-Snapshot, offene Gewichte, Lizenz, Benchmarks und Mac-Speicherrechnung.
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Qwen3.6-27B Fable Fusion 711 auf dem Mac: GGUF-Größen und RAM-Wahl
Welche Fable-Fusion-711-GGUF passt zu 24, 32, 48 oder 64 GB Unified Memory? Größen, MTP, Vision und Benchmark-Evidenz – ohne eigene Mac-Benchmarks.
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MacBook für KI-Entwicklung 2026: Air oder Pro, wie viel RAM?
Welches MacBook für KI-Entwicklung? M1 bis M5, Air und Pro nach RAM, lokalen LLMs, Kontext und Preis-Leistung verglichen.
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Apple Intelligence: Lokale KI, Foundation Models und Private Cloud Compute
Welche Apple-Intelligence-Funktionen lokal laufen, wann Private Cloud Compute übernimmt und was Apples On-Device-Modelle technisch leisten.
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Kimi K3 auf dem Mac: Open Weights sind da – warum lokal trotzdem unpraktisch bleibt
Kimi K3 auf dem Mac: 2,8T Parameter, 1M Kontext, veröffentlichte Gewichte, API-Preise und warum lokale Inferenz einen normalen Mac überfordert.
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Meta Muse Spark 1.1 auf dem Mac: aktuelle Einordnung nach Muse Spark 1.2
Muse Spark 1.1 ist ein gehostetes Agentenmodell, kein lokales Mac-Modell. Der Guide trennt 1.1 von Muse Spark 1.2 und erklärt API, Kosten und Datenfluss.
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Grok auf dem Mac: Grok Bot, Grok Build und API
Du suchst Grok für den Mac? Vergleiche die Grok-Bot-Desktop-App, Grok Build und die Grok-4.5-API: Verfügbarkeit, Setup, Cloud-Grenzen und lokale Alternativen.
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Tencent Hy3 auf dem Mac: OpenRouter, 295B MoE, Apache 2.0 und lokale Grenzen
Tencent Hy3 erklärt: 295B MoE, 21B aktive Parameter, 256K Kontext, OpenRouter-Slug tencent/hy3 und warum lokale Mac-Inferenz unrealistisch bleibt.
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Poolside Laguna XS.2 auf dem Mac: Open-Weight Coding-Modell, Benchmarks und RAM
Poolside Laguna XS.2 ist ein offenes 33B-MoE-Coding-Modell mit 3B aktiven Parametern. Benchmarks, Fähigkeiten und realistische Mac-Konfigurationen.
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Claude Sonnet 5 auf dem Mac: Agenten, Coding, 1M Kontext und API-Kosten erklärt
Claude Sonnet 5 erklärt: 1M Kontext, adaptive Thinking, Preise und Claude Code – und warum das Modell nicht lokal auf dem Mac läuft.
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Gemini 3.1 Flash Lite Image auf dem Mac: Nano Banana 2 Lite für schnelle KI-Bilder erklärt
Gemini 3.1 Flash Lite Image (Nano Banana 2 Lite): Preise, Bildlimits, API-Setup und ob Googles Bildmodell lokal auf dem Mac läuft.
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Sakana Fugu Ultra: KI-Orchestrator mit Agenten-Pool statt lokalem Modell
Sakana Fugu Ultra ist kein lokales LLM, sondern ein Cloud-Orchestrator mit mehreren Agenten. Was das für Mac-Nutzer, EU-Verfügbarkeit und Preise bedeutet.
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macOS 27 Golden Gate: Läuft es auf deinem Mac? Intel-Support endet, Siri AI erklärt
macOS 27 Golden Gate beendet den Intel-Mac-Support. Die Kompatibilitätsliste und welche Apple-Intelligence- und Siri-Funktionen M1, M2 und M3 erhalten.
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GLM-5.2 auf dem Mac: OpenRouter, 1M-Kontext und Grenzen
GLM-5.2 von Z.ai erklärt: 1M-Kontext, OpenRouter-Setup, aktuelle Preisquellen und warum die dokumentierte Mac-Nutzung primär über die Cloud läuft.
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Kimi K2.7 Code auf dem Mac: Cloud, API oder GGUF?
Kimi K2.7 Code auf dem Mac einordnen: Ollama Cloud, Kimi Code, API-Preise, verpflichtendes Thinking und der aufwendige GGUF-Weg.
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Claude Fable 5 ist zurück: Status, Preis und Mac-Alternativen
Anthropic gibt Claude Fable 5 nach aufgehobenen US-Exportkontrollen wieder frei. Stand zu Claude Code, API, Preis, Datenschutz und lokalen Mac-Alternativen.
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Nex N2 Pro auf dem Mac: Was 397B MoE in der Praxis bedeuten
Nex N2 Pro: offenes 397B-MoE-Agentenmodell. Was 17B aktive Parameter bedeuten, wie viel Speicher realistisch nötig ist und warum der Mac nicht das Ziel ist.
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Gemma 4 12B auf dem Mac: Das neue lokale Multimodal-Modell für 16 GB?
Gemma 4 12B läuft lokal ab 16 GB, bietet 256K Kontext sowie Bild- und Audioverständnis. Was auf dem Mac mit Ollama und MLX wirklich geht.
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NVIDIA Nemotron 3 Ultra auf dem Mac: Cloud-Tag, 256K und NIM
Nemotron 3 Ultra vom Mac aus nutzen: Ollama Cloud, native 256K, optionales NIM-1M-Setup und die Grenzen auf Apple Silicon klar getrennt.
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StepFun Step 3.7 Flash auf dem Mac: 198B MoE, 256K Kontext und die lokale Realität
StepFun Step 3.7 Flash: 198B MoE, 11B aktive Parameter, 256K Kontext, API-Preise, Benchmarks und Mac-RAM-Grenzen.
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Claude Opus 4.8 über OpenRouter auf dem Mac: Was heute noch relevant ist
Claude Opus 4.8 bleibt über OpenRouter nutzbar, läuft aber nicht lokal auf dem Mac. Einordnung von Kontext, Kosten und Upgrade-Entscheidung.
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MiniMax M2.7 auf dem Mac: Cloud-API, Token Plan und lokale Grenzen
MiniMax M2.7 sachlich erklärt: Modellleistung, API- und Token-Plan-Preise und was die offiziellen Quellen über lokale Mac-Nutzung sagen.
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Gemini 3.5 Flash auf dem Mac: Nutzung, Preise und lokale Alternativen
Was Gemini 3.5 Flash kann, wie du es vom Mac nutzt, was es kostet, wie Google mit Daten umgeht und welche lokalen Modelle passen, wenn du Offline-KI brauchst.
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Qwen3.7 Max: Lohnt sich OpenRouter?
Qwen3.7 Max auf OpenRouter: Tokenpreise, 1M Kontext, API-Setup und warum das Modell in der Cloud statt lokal auf dem Mac läuft.
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Gemini 3.5 Flash auf dem Mac: Preise, API und lokale Grenzen
Gemini 3.5 Flash erklärt: API-Setup, 1M Kontext, Preise, Datenschutz, Agenten und warum das Modell nicht lokal in Ollama oder MLX läuft.
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Moondream2 auf dem Mac: 1,7 GB Vision ohne Cloud
Moondream2 lokal auf Apple Silicon: Ollama-Setup, Python-API, RAM-Empfehlung, Datenschutz und die Grenzen des kompakten Vision-Modells.
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Gemma 4 vs. Qwen3.6 auf dem Mac: Ollama 0.31, MLX & RAM
Gemma 4 vs. Qwen3.6 auf dem Mac: Ollama 0.31, MLX/MTP, Paketgrößen, Coding-Benchmarks, Kontext und praktischer RAM-Vergleich.
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Gemma 3 auf dem Mac: Varianten, Vision und Speichergrenzen
Gemma 3 lokal auf Apple Silicon: Welche Ollama-Variante Text und Bilder unterstützt, welche Paketgröße passt und warum 128K Kontext kein RAM-Versprechen ist.
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Gemma 4 auf dem Mac: Varianten, Modalitäten und Speicherplanung
Gemma 4 lokal auf Apple Silicon: E2B, E4B, 12B, 26B A4B und 31B nach Paketgröße, Modalität und Unified Memory einordnen.
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ERNIE 5.1 von Baidu: stark in der Cloud, nicht für lokale Mac-Setups
ERNIE 5.1 wirkt in Baidus Benchmarks stark. Für Mac-Nutzer zählt: keine bestätigten GGUF-/MLX-/Ollama-Gewichte, Zugang läuft über die Cloud.
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Qwen3.6 auf dem Mac: 27B, 35B-A3B, Vision und Ollama
Qwen3.6 lokal auf Apple Silicon nutzen: 27B vs. 35B-A3B, Ollama- und MLX-Tags, Vision, Benchmarks und realistische RAM-Grenzen.
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Wie viel RAM braucht ein lokales LLM auf dem Mac?
Wie viel Unified Memory lokale LLMs auf Apple-Silicon-Macs wirklich brauchen – mit Formeln, KV-Cache-Rechnungen und Kaufberatung von 8 bis 512 GB.
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Beste Open-Weight-LLMs für den Mac 2026: RAM, Ollama-Tags & Auswahl
Welche Open-Weight-LLMs sind 2026 für deinen Mac sinnvoll? Vergleiche RAM, Ollama-Tags, Kontext und realistische Modelle für 8–64 GB Unified Memory.
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Apple Intelligence vs. lokale KI: Datenschutz auf dem Mac
Apple Intelligence, PCC, ChatGPT und lokale KI auf dem Mac: Welche Daten lokal bleiben, wann Cloud greift und wann Ollama privater ist.
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LM Studio vs. Ollama: Was ist besser auf dem Mac?
LM Studio oder Ollama auf Apple Silicon: GUI, CLI, lokale APIs, GGUF, MLX, RAG, Offline-Betrieb und Sicherheit im direkten Vergleich.
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Ollama auf dem Mac mini M4 einrichten: lokale KI, RAM-Grenzen und Cloud-Falle erklärt
Ollama auf dem Mac mini M4 einrichten: Modellwahl für 16–64 GB Unified Memory, lokale API, Open WebUI, Kontextlänge und Datenschutz.
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Mac mini M4 für lokale KI 2026: 16 GB, 24 GB oder M4 Pro?
Welche Mac-mini-M4-RAM-Größe passt zu lokaler KI 2026? Vergleiche 16, 24, 32 GB und M4 Pro für Ollama, LM Studio, MLX, Kontext und Kosten.