Local LLMs 2026: Ollama, LM Studio, Jan im Test

Lokale LLMs laufen auf eigener Hardware ohne API-Kosten und ohne Daten-Übertragung an Drittanbieter. 2026 sind drei Tools praktikabel: Ollama, LM Studio, Jan.

Ollama

Open-Source CLI-Tool. Läuft auf macOS, Linux, Windows. Pull-and-run Modelle wie Docker-Images.

Stärken: Sehr einfache CLI, große Modell-Bibliothek (Llama 3.3, Qwen 2.5, DeepSeek-R1). REST-API für Programm-Integration. Niedriger Overhead.

Schwächen: CLI-zentriert, weniger geeignet für GUI-Nutzer. Eigene Modell-Konfiguration aufwändig.

LM Studio

Desktop-App mit grafischem Frontend. Modell-Browser, Chat-Interface, lokaler API-Server.

Stärken: Einsteiger-freundlich. Modell-Suche und Download direkt im Tool. Hardware-Empfehlungen pro Modell.

Schwächen: Closed-Source. Größerer RAM-Verbrauch durch GUI.

Jan

Open-Source Desktop-App. Ähnliches Konzept wie LM Studio, aber transparent.

Stärken: Open-Source, lokale Daten-Hoheit. Plugin-System für Erweiterungen. Gute Performance.

Schwächen: Modell-Bibliothek kleiner als Ollama. Plugin-Ökosystem noch klein.

Hardware

RAM ist Bottleneck. Llama 3.3 8B braucht 8 GB RAM, 70B braucht 48+ GB. Wer Premium-Modelle lokal laufen lassen will, braucht 64-128 GB RAM oder Mac mit Unified Memory.

Empfehlung

Programmier-Integration: Ollama. CLI und API sind professionell.

GUI-Nutzer ohne Programmier-Hintergrund: LM Studio. Schnellster Weg zum lokalen LLM.

Open-Source-Anspruch: Jan. Transparenz mit GUI.