10 Beste kleine lokale LLMs zum Ausprobieren (unter 8GB)

Die Welt der Großen Sprachmodelle (LLMs) ist explodiert und ruft oft Bilder von riesigen, an die Cloud gebundenen Supercomputern hervor, die Text ausspucken. Aber was wäre, wenn Sie erhebliche KI-Leistung direkt auf Ihrem persönlichen Computer nutzen könnten, ohne ständige Internetverbindung oder hohe Cloud-Abonnements? Die aufregende Realität ist, dass Sie das können. Dank Fortschritten bei Optimierungstechniken ist eine neue Generation von "kleinen lokalen LLMs" entstanden, die bemerkenswerte Fähigkeiten liefern und gleichzeitig bequem in die Speicherbeschränkungen von Consumer-Hardware passen – insbesondere weniger als 8 GB RAM oder VRAM benötigen.

Sprechen wir zunächst über LLM-Quantisierungen

Um kleine lokale LLMs effektiv nutzen zu können, ist ein grundlegendes Verständnis wichtiger technischer Konzepte unerlässlich. Das Zusammenspiel von Hardwarekomponenten und Modelloptimierungstechniken bestimmt Leistung und Zugänglichkeit.

Ein häufiger Verwirrungspunkt für neue Benutzer ist der Unterschied zwischen VRAM (Video-RAM) und System-RAM. VRAM ist ein spezialisierter, Hochgeschwindigkeits-Speicher, der sich direkt auf Ihrer Grafikkarte (GPU) befindet. Er wurde speziell für schnelle, parallele Verarbeitungsprozesse entwickelt, bei denen GPUs herausragend sind, wie z. B. das Rendern von Grafiken oder die Durchführung der massiven Matrixmultiplikationen, die für die LLM-Inferenz zentral sind. Im Gegensatz dazu ist regulärer System-RAM langsamer, aber typischerweise reichlicher vorhanden und dient als Hauptspeicher für die zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) des Computers und allgemeine Anwendungen. Für einen effizienten LLM-Betrieb sollten die Modellparameter (Gewichte) und Zwischenberechnungen (Aktivierungen) idealerweise vollständig im schnellen VRAM liegen, damit die GPU sofort darauf zugreifen und Informationen schnell verarbeiten kann. Wenn Komponenten eines Modells gezwungen sind, im langsameren System-RAM zu liegen, wird der Inferenzprozess erheblich behindert, was zu viel langsameren Reaktionszeiten führt.

Die Eckpfeiler-Technologie, die das Ausführen großer Sprachmodelle auf Consumer-Hardware machbar macht, ist die Quantisierung.

Dieser Prozess reduziert den Speicherbedarf von LLMs drastisch, indem Modellgewichte mit weniger Bits dargestellt werden, z. B. durch die Verwendung von 4-Bit- oder 8-Bit-Ganzzahlen anstelle der standardmäßigen 16-Bit- oder 32-Bit-Gleitkomma-Genauigkeit. Diese Technik ermöglicht es einem Modell mit 7 Milliarden Parametern, das typischerweise etwa 14 GB in FP16 (volle Genauigkeit) benötigen würde, mit 4-Bit-Quantisierung mit nur 4-5 GB auszukommen. Diese Reduzierung des Speicher- und Rechenaufwands begegnet direkt den Hindernissen hoher Hardwarekosten und Energieverbrauchs und macht fortschrittliche KI-Funktionen auf Standard-Consumer-Geräten zugänglich.

Das GGUF-Format hat sich als Standard für die Speicherung und das Laden von quantisierten lokalen Modellen etabliert und bietet breite Kompatibilität über verschiedene Inferenz-Engines hinweg. Innerhalb des GGUF-Ökosystems gibt es verschiedene Quantisierungstypen, die jeweils einen unterschiedlichen Kompromiss zwischen Dateigröße, Qualität und Inferenzgeschwindigkeit bieten. Für viele allgemeine Anwendungsfälle wird häufig Q4_K_M empfohlen, da es einen ausgewogenen Kompromiss zwischen Qualität und Speichereffizienz darstellt. Während die Quantisierung hochwirksam ist, kann das Drängen auf sehr niedrige Bitraten, wie Q2_K oder IQ3_XS, zu einer spürbaren Verschlechterung der Modellqualität führen.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass der tatsächliche VRAM- oder RAM-Bedarf für das Ausführen eines LLM etwas höher ist als die quantisierte Dateigröße des Modells. Dies liegt daran, dass zusätzlicher Speicher benötigt wird, um Eingabedaten (Prompts und Kontext) und Zwischenberechnungsergebnisse (Aktivierungen) zu speichern. Typischerweise kann dieser Overhead auf etwa das 1,2-fache der Basisgröße des Modells geschätzt werden.

Erste Schritte mit lokalen LLMs und Ollama

Das Ökosystem für das Ausführen lokaler LLMs ist deutlich ausgereifter geworden und bietet eine Vielzahl von Tools, die auf unterschiedliche Benutzerpräferenzen und technische Fähigkeiten zugeschnitten sind. Zwei prominente Plattformen zeichnen sich durch ihre Benutzerfreundlichkeit und robusten Fähigkeiten aus.

Ollama ist ein leistungsstarkes und entwicklerorientiertes Tool, das für das lokale Ausführen von LLMs mit Einfachheit und Effizienz entwickelt wurde. Seine primäre Schnittstelle ist eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die eine unkomplizierte Einrichtung und Modellverwaltung ermöglicht. Ollama zeichnet sich durch seine integrierte Modellverpackung und die "Modelfile"-Funktion aus, die es Benutzern ermöglicht, Modelle anzupassen und nahtlos in Skripte und verschiedene Anwendungen zu integrieren. Die Plattform ist leichtgewichtig und leistungsoptimiert, was sie ideal für schnelle, wiederholbare Bereitstellungen in Entwicklungsumgebungen oder automatisierten Workflows macht.

Für Benutzer, die eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) bevorzugen, ist LM Studio oft die erste Wahl. Es bietet eine intuitive Desktop-Anwendung mit einem klaren Design, einer integrierten Chat-Oberfläche und einem benutzerfreundlichen System zum Durchsuchen und Herunterladen von GGUF-formatierten Modellen direkt von Hugging Face. LM Studio vereinfacht die Modellverwaltung, indem es Benutzern ermöglicht, einfach zwischen verschiedenen LLMs zu wechseln und Parameter direkt über die Benutzeroberfläche anzupassen. Dieses sofortige visuelle Feedback ist besonders vorteilhaft für Anfänger und nicht-technische Benutzer und erleichtert schnelles Experimentieren und Prompt-Tests, ohne Kenntnisse der Befehlszeile zu erfordern.

Viele benutzerfreundliche Tools, einschließlich LM Studio, nutzen oft Llama.cpp als zugrundeliegende Inferenz-Engine. Llama.cpp ist eine Hochleistungs-Inferenz-Engine, die in C++ geschrieben ist, hauptsächlich das GGUF-Format verwendet und die Beschleunigung sowohl auf CPUs als auch auf GPUs unterstützt.

Die folgende Auswahl hebt zehn hochleistungsfähige kleine LLMs hervor, die lokal auf Systemen mit weniger als 8 GB VRAM ausgeführt werden können und ein Gleichgewicht aus Leistung, Vielseitigkeit und Effizienz bieten. Die angegebenen Speicherbedarfe konzentrieren sich auf quantisierte GGUF-Versionen, die für Consumer-Hardware optimiert sind.

Kleine LLMs, die Sie erkunden können

Llama 3.1 8B (Quantisiert)

ollama run llama3.1:8b

Metas Llama 3.1 8B ist ein hochgelobtes Open-Source-Modell, das für seine starke allgemeine Leistung und beeindruckende Kosteneffizienz bekannt ist. Es ist Teil der Llama 3.1-Familie, die von erheblichen Verbesserungen bei Trainingsdaten und Optimierungstechniken profitiert hat, einschließlich einer siebenfachen Erhöhung der Trainingsdaten (über 15 Billionen Token) im Vergleich zu ihren Vorgängern.

Während das vollständige 8B-Modell typischerweise mehr VRAM benötigt, sind seine niedrigeren quantisierten Versionen so konzipiert, dass sie in die 8-GB-VRAM/RAM-Grenze passen. Zum Beispiel hat die Q2_K-Quantisierung eine Dateigröße von 3,18 GB und benötigt etwa 7,20 GB Speicher. Ebenso ist Q3_K_M (4,02 GB Datei, 7,98 GB benötigter Speicher) eine praktikable Option für Systeme mit begrenztem Speicher.

Llama 3.1 8B zeichnet sich durch seine Leistung in der Konversations-KI aus, gemessen an der AlpacaEval 2.0 Win Rate. Es zeigt starke Fähigkeiten bei der Codegenerierung (HumanEval Pass@1), der Textzusammenfassung (CNN/DailyMail Rouge-L-Sum für die Verarbeitung von Produktbewertungen und E-Mails) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Aufgaben (MS Marco Rouge-L-Sum für genaue Frage-Antwort-Systeme und Zusammenfassungen von Suchergebnissen in natürlicher Sprache). Es ist auch effektiv für die Generierung strukturierter Ausgaben aus Text, wie z. B. das Extrahieren von Konzepten in eine JSON-Nutzlast, und für die Bereitstellung von Übersichten über kurze Code-Schnipsel. Seine Effizienz macht es geeignet für die Stapelverarbeitung und agentische Workflows.

Mistral 7B (Quantisiert)

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Mistral 7B ist ein vollständig dichtes Transformer-Modell, das weithin für seine Effizienz, Geschwindigkeit und seinen kompakten VRAM-Bedarf gelobt wird. Es integriert fortschrittliche Architekturtechniken wie Grouped-Query Attention (GQA) und Sliding Window Attention (SWA), um seine Leistung zu verbessern.

Dieses Modell ist stark für Umgebungen mit wenig VRAM optimiert. Quantisierte Versionen wie Q4_K_M (4,37 GB Datei, 6,87 GB benötigter Speicher) und Q5_K_M (5,13 GB Datei, 7,63 GB benötigter Speicher) passen bequem in ein 8-GB-VRAM-Budget. Mistral 7B ist eine ausgezeichnete Wahl für schnelle, eigenständige KI-Inferenz und Echtzeitanwendungen, bei denen niedrige Latenz entscheidend ist. Es zeigt starke Leistung bei allgemeinem Wissen und strukturierten Denkaufgaben. Sein kompakter VRAM-Bedarf macht es für die Bereitstellung auf Edge-Geräten geeignet. Es ist effektiv für Multi-Turn-Chats und kann in KI-Chatbot-Lösungen für allgemeine Anfragen verwendet werden. Seine Apache 2.0-Lizenz ist besonders günstig für kommerzielle Anwendungsfälle.

Gemma 3:4b (Quantisiert)

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Das Gemma 3:4B Parameter-Modell ist ein Mitglied der Gemma-Familie von Google DeepMind, das speziell für Effizienz und Spitzenleistung in einem leichtgewichtigen Paket entwickelt wurde. Sein Speicherbedarf ist außergewöhnlich gering, was es für eine breite Palette von Hardware sehr zugänglich macht.

Zum Beispiel hat die Q4_K_M-Quantisierung eine Dateigröße von 1,71 GB und wird für Systeme mit 4 GB VRAM empfohlen. Dieser minimale Speicherverbrauch macht es zu einem idealen Kandidaten für schnelles Prototyping und die Bereitstellung auf sehr einfacher Hardware, einschließlich mobiler Geräte. Gemma 3:4B eignet sich gut für grundlegende Textgenerierung, Frage-Antwort-Aufgaben und Zusammenfassungen. Es kann effektiv für schnelles Abrufen von Informationen und Optical Character Recognition (OCR)-Anwendungen eingesetzt werden. Trotz seiner geringen Größe zeigt Gemma 3:4B eine starke Leistung.

Gemma 7B (Quantisiert)

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Als größerer Bruder in der Gemma-Familie bietet das 7B-Modell erweiterte Fähigkeiten und bleibt dennoch auf Consumer-Hardware lauffähig. Es teilt technische und infrastrukturelle Komponenten mit Googles umfangreicheren Gemini-Modellen, wodurch es hohe Leistung direkt auf Entwickler-Laptops oder Desktop-Computern erzielen kann.

Quantisierte Versionen von Gemma 7B, wie Q5_K_M (6,14 GB Datei) und Q6_K (7,01 GB Datei), passen bequem in die 8-GB-VRAM-Grenze. Für optimale Leistung benötigt es im Allgemeinen mindestens 8 GB System-RAM. Gemma 7B ist ein vielseitiges Modell, das eine breite Palette von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache bewältigen kann, einschließlich Textgenerierung, Frage-Antwort-Systemen, Zusammenfassungen und logischem Denken. Es zeigt Fähigkeiten bei der Codegenerierung und -interpretation sowie bei der Bearbeitung mathematischer Anfragen. Seine Architektur, die es mit größeren Gemini-Modellen teilt, ermöglicht hohe Leistung auf Entwickler-Laptops oder Desktop-Computern und macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die Inhaltserstellung, Konversations-KI und Wissenserforschung.

Phi-3 Mini (3.8B, Quantisiert)

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Microsofts Phi-3 Mini ist ein leichtgewichtiges, hochmodernes Modell, das sich durch seine außergewöhnliche Effizienz und einen starken Fokus auf qualitativ hochwertige, denkintensive Eigenschaften auszeichnet. Dieses Modell stellt die konventionelle Vorstellung in Frage, dass nur größere LLMs komplexe Aufgaben effektiv bewältigen können. Phi-3 Mini ist bemerkenswert speichereffizient. Zum Beispiel hat die Q8_0-Quantisierung eine Dateigröße von 4,06 GB und benötigt etwa 7,48 GB Speicher, was es gut innerhalb der 8-GB-Grenze platziert.

Selbst seine FP16 (volle Genauigkeit)-Version hat eine Dateigröße von 7,64 GB, obwohl sie 10,82 GB Speicher benötigt. Phi-3 Mini zeichnet sich durch Sprachverständnis, logisches Denken, Codierung und mathematische Problemlösung aus. Seine kompakte Größe und sein Design machen es geeignet für Umgebungen mit Speicher-/Rechenbeschränkungen und latenzkritische Szenarien, einschließlich der Bereitstellung auf mobilen Geräten. Es eignet sich besonders gut für Prompts im Chat-Format und kann als Baustein für generative KI-gestützte Funktionen dienen.

DeepSeek R1 7B/8B (Quantisiert)

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DeepSeek-Modelle, einschließlich ihrer 7B- und 8B-Varianten, sind für ihre robusten Denkfähigkeiten und Recheneffizienz bekannt. Die Variante DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B wurde als wahrscheinlich bestes Denkmodell in der 8B-Größe hervorgehoben, da sie aus einem größeren Modell destilliert wurde, um hohe Leistung zu erzielen. Die DeepSeek R1 7B Q4_K_M-Quantisierung hat eine Dateigröße von 4,22 GB und benötigt etwa 6,72 GB Speicher.

Das DeepSeek R1 8B-Modell hat eine allgemeine Modellgröße von 4,9 GB, mit einem empfohlenen VRAM von 6 GB. Diese Konfigurationen passen bequem in die 8-GB-Beschränkung. DeepSeek-Modelle sind stark im Verständnis natürlicher Sprache, bei der Textgenerierung, bei Frage-Antwort-Systemen und zeichnen sich insbesondere durch logisches Denken und Codegenerierung aus. Ihr relativ geringer Rechenaufwand macht sie zu einer attraktiven Option für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) und Entwickler, die KI-Lösungen bereitstellen möchten, ohne massive Cloud-Kosten zu verursachen, geeignet für intelligente Kundensupportsysteme, fortgeschrittene Datenanalyse und automatisierte Inhaltserstellung.

Qwen 1.5/2.5 7B (Quantisiert)

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Die Qwen-Serie von Alibaba bietet eine vielfältige Palette von Modellen, wobei die 7B-Varianten als ausgewogenes Kraftpaket für allgemeine KI-Anwendungen dienen. Qwen 1.5, das als Beta-Version von Qwen2 gilt, bietet mehrsprachige Unterstützung und eine stabile Kontextlänge von 32K Token.

Beim Speicherbedarf hat die Qwen 1.5 7B Q5_K_M-Quantisierung eine Dateigröße von 5,53 GB. Qwen2.5 7B hat eine allgemeine Modellgröße von 4,7 GB, mit einem empfohlenen VRAM von 6 GB. Diese Modelle liegen gut innerhalb der 8-GB-VRAM-Grenze. Die Qwen 7B-Modelle sind vielseitig einsetzbar, geeignet für Konversations-KI, Inhaltserstellung, grundlegende Denkaufgaben und Sprachübersetzung. Insbesondere das Qwen 7B Chat-Modell zeigt starke Leistung im Verständnis von Chinesisch und Englisch, bei der Codierung und Mathematik und unterstützt ReAct Prompting für die Tool-Nutzung. Seine Effizienz macht es geeignet für Kundensupport-Chatbots und grundlegende Programmierunterstützung.

Deepseek-coder-v2 6.7B (Quantisiert)

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Deepseek-coder-v2 6.7B ist ein spezialisiertes Modell von DeepSeek, das sorgfältig für codierungsspezifische Aufgaben entwickelt wurde. Diese feinabgestimmte Variante zielt darauf ab, die Fähigkeiten zur Codegenerierung und zum Codeverständnis erheblich zu verbessern. Mit einer Modellgröße von 3,8 GB und einem empfohlenen VRAM von 6 GB passt es bequem in die 8-GB-Beschränkung und ist somit für Entwickler mit begrenzter Hardware sehr zugänglich. Seine primären Anwendungsfälle umfassen Code-Vervollständigung, Generierung von Code-Schnipseln und Interpretation von vorhandenem Code. Für Entwickler und Programmierer, die mit begrenztem VRAM arbeiten, bietet Deepseek-coder-v2 6.7B hochspezialisierte Fähigkeiten und etabliert es als erste Wahl für die lokale Codierungsunterstützung.

BitNet b1.58 2B4T

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Microsofts BitNet b1.58 2B4T repräsentiert ein revolutionäres Open-Source-Modell, das ein 1,58-Bit-Gewichtsformat verwendet, was zu drastischen Reduzierungen des Speicher- und Energieverbrauchs führt, während die Leistung wettbewerbsfähig bleibt. Seine beispiellose Speichereffizienz, die nur 0,4 GB nicht-eingebetteten Speicher benötigt, macht es ideal geeignet für extrem ressourcenbeschränkte Umgebungen, einschließlich Edge-KI-Geräten wie Smartphones, Laptops und IoT-Geräten, sowie für effiziente CPU-only-Inferenz.

Es bringt Hochleistungs-LLM-Funktionen auf Geräte, denen dedizierte GPU-Unterstützung fehlt, und ermöglicht On-Device-Übersetzung, Inhaltsempfehlungen und leistungsfähigere mobile Sprachassistenten ohne ständige Cloud-Verbindung. Obwohl es im Vergleich zu viel größeren Modellen etwas weniger Genauigkeit aufweisen mag, ist seine Leistung im Verhältnis zu seiner Größe bemerkenswert. Seine beispiellose Speichereffizienz und die Fähigkeit, effektiv auf CPUs zu laufen, positionieren es als Game Changer für Zugänglichkeit und Nachhaltigkeit in der KI-Landschaft.

Orca-Mini 7B (Quantisiert)

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Orca-Mini 7B ist ein Allzweckmodell, das auf den Llama- und Llama 2-Architekturen basiert und auf Datensätzen im Orca-Stil trainiert wurde. Es ist in verschiedenen Größen erhältlich, wobei die 7B-Variante eine geeignete Option für Einsteiger-Hardware darstellt. Das orca-mini:7b-Modell hat eine Dateigröße von 3,8 GB. Quantisierte Versionen wie Q4_K_M (4,08 GB Datei, 6,58 GB benötigter Speicher) und Q5_K_M (4,78 GB Datei, 7,28 GB benötigter Speicher) passen in die 8-GB-Beschränkung. Für optimalen Betrieb benötigt es im Allgemeinen mindestens 8 GB System-RAM. Orca-Mini 7B eignet sich gut für die allgemeine Textgenerierung, die Beantwortung von Fragen und Konversationsaufgaben. Es zeigt eine starke Befolgung von Anweisungen und kann effektiv zum Aufbau von KI-Agenten eingesetzt werden. Die feinabgestimmte Variante Mistral-7B-OpenOrca, basierend auf der Orca-Forschung, zeigt außergewöhnliche Leistung bei der Generierung von Text und Code, der Beantwortung von Fragen und der Teilnahme an Gesprächen.

Fazit

Die in diesem Bericht hervorgehobenen Modelle – darunter Llama 3 8B, Mistral 7B, Gemma 2B und 7B, Phi-3 Mini, DeepSeek R1 7B/8B, Qwen 1.5/2.5 7B, Deepseek-coder-v2 6.7B, BitNet b1.58 2B4T und Orca-Mini 7B – repräsentieren die Vorhut dieser Zugänglichkeit. Jedes bietet eine einzigartige Mischung aus Fähigkeiten, Speichereffizienz und idealen Anwendungsfällen, wodurch sie für eine Vielzahl von Aufgaben geeignet sind, von allgemeiner Konversation und kreativem Schreiben bis hin zu spezialisierter Codierungsunterstützung und komplexem Denken.

Die Effektivität dieser Modelle auf Systemen mit begrenztem VRAM ist weitgehend auf fortschrittliche Quantisierungstechniken zurückzuführen, die ihren Speicherbedarf drastisch reduzieren, ohne die Qualität stark zu beeinträchtigen. Die kontinuierlichen Fortschritte bei der Modelleffizienz und der zunehmende Fokus auf die Bereitstellung von Edge-KI signalisieren eine Zukunft, in der hochentwickelte KI-Funktionen nahtlos in alltägliche Geräte integriert werden. Benutzer werden ermutigt, mit den empfohlenen Modellen zu experimentieren, da die "beste" Wahl letztendlich subjektiv ist und von den individuellen Hardwarekonfigurationen und spezifischen Anwendungsanforderungen abhängt. Die lebendige Open-Source-Community trägt weiterhin zu dieser sich entwickelnden Landschaft bei und sichert eine dynamische und innovative Zukunft für lokale LLMs.