Lokale KI klingt kompliziert und schreckt ab. Klingt nach Terminal, kryptischen Modellnamen, Parametern, Fehlermeldungen und viel Arbeit, bevor du einen einfachen Text zusammenfassen kannst.
LM Studio zeigt, dass es auch anders geht.
App herunterladen. Modell installieren. Chat starten.
Das ist noch nicht ganz so bequem wie Claude, ChatGPT oder Gemini. Aber es ist erstaunlich nahe dran. Vor allem auf einem Mac mit Apple Silicon.
Was kann LM Studio?
Kurz gesagt: all das, wozu wir sehr oft und unnötig zu ChatGPT greifen.
Texte zusammenfassen. Abschnitte umformulieren. Ideen sortieren. Varianten für Titel oder Einleitungen entwickeln. Mit einem Dokument chatten. Einen Rohtext in eine klarere Struktur bringen.
Genau solche Aufgaben machen viele von uns täglich mit Claude oder ChatGPT. Und genau bei solchen Aufgaben stellt sich zunehmend die Frage: Musst du dafür wirklich jedes Mal die ganze Cloud-Infrastruktur anwerfen? Musst du dafür jeden Monat eine Gebühr zahlen?
Nein. Es braucht einfach ein einigermassen leistungsfähiges lokales Modell und eine gute App, die genauso einfach zu bedienen ist wie ChatGPT oder Claude. Und genau da liegst du mit LM Studio goldrichtig.
Was LM Studio eigentlich ist
LM Studio ist eine Desktop-App, mit der du Sprachmodelle lokal auf deinem eigenen Rechner suchen, herunterladen, verwalten und nutzen kannst. Du kannst damit chatten wie in einer klassischen KI-App. Du kannst mit Dokumenten arbeiten. Und du kannst einfach Modelle ausprobieren und wechseln.
Alles, was du brauchst: einen Mac mit einem Apple Silicon-Prozessor (M1 oder höher). Oder einen performanten Windows- oder Linux-Rechner.
Gehe auf die Webseite von LM Studio und lade die App herunter.
Installiere die App und öffne sie.
Nun musst du dir ein passendes Modell aussuchen. Die Auswahl ist ziemlich gross. Als Faustregel gilt: Kleine Modelle sind schnell, aber begrenzter. Grössere Modelle liefern bessere Antworten, brauchen aber mehr Speicher und Geduld. Manche Modelle schreiben besser. Andere sind stärker beim Coden. Wieder andere können mit Bildern umgehen.
Das Gute ist: LM Studio zeigt dir bequem an, welches Modell welche Fähigkeiten hat. Wenn du unsicher bist, dann schau dir einfach die Hitparade in LM Studio an und wähle aus den Top Drei aus. Wie im App Store.
Aktuell würde ich dir ein Gemma-Modell empfehlen: vielseitig, schnell und in einer vernünftigen Grösse.
Nun kannst du einen neuen Chat starten. Du sagst, mit welche Modell zu arbeiten möchtest und los gehts. LM Studio zeigt dir im Chatfenster an, welche Fähigkeiten das ausgewählte Modell besitzt.
Was out of the box wirklich gut funktioniert
Mit einem Modell wie Gemma hast du alle gängigen Funktionen auf deinem Rechner:
- vertrauliche Texte zusammenfassen
- Rohfassungen umformulieren
- Ideen clustern
- Titelvarianten entwickeln
- lokale Dokumente befragen
- verschiedene Modelle ausprobieren
- erste Entwürfe schreiben, bei denen es noch nicht um perfekte Qualität geht
Auch der Chat mit Dokumenten ist für viele Wissensarbeiter:innen attraktiv. Mit PDFs, Texten oder auch Bildern klappt das problemlos. Dabei bleibt alles auf deinem Rechner und du kannst sogar das Netzwerk kappen, wenn du willst.
Die Unterschiede zu Claude und ChatGPT
Trotzdem merkt man schnell, wo der Unterschied zu den gewohnten Cloud-Tools liegt. Claude, ChatGPT und ähnliche Dienste sind längst nicht mehr einfach «ein Modell plus Eingabefeld». Sie sind komplette Arbeitsumgebungen geworden. Sie haben Projekte, Memory, Dateiablagen, Websuche, Artefakte, Canvas-Funktionen, Custom GPTs, Skills, Deep Research, mobile Apps, Sharing-Funktionen und Integrationen.
Wenn ich in Claude an einem längeren Schreibprojekt arbeite, geht es nicht nur darum, ob das Modell gute Sätze formuliert. Es geht darum, dass ich Kontext sammeln, Versionen vergleichen, Dokumente behalten und über mehrere Schritte hinweg in einem Projekt arbeiten kann. Wenn ich ChatGPT für Recherche nutze, ist nicht nur das Sprachmodell entscheidend, sondern auch der Zugriff auf aktuelle Informationen, Quellen, Bilder, Dateien und Tools.
Das alles kann LM Studio nicht. Aber sei ehrlich: sehr oft brauchst du dieses Zeugs auch nicht.
Das einzige, was dir sicher fehlen wird, ist die Webrecherche. Wenn ich streng lokal bleiben will, kann das Modell nicht schnell nachschauen, was sich auf einer Website geändert hat oder welche neue Version eines Tools erschienen ist. Da musst du den Kontext selbst liefern. Das ist die logische Konsequenz des lokalen Ansatzes.
Im Beitrag von nächster Woche zeige ich dir, wie du einige der fehlenden Funktionen nachrüsten kannst. Für den Moment würde ich dir aber mal empfehlen, LM Studio auf deinem Rechner auszuprobieren. Dann kannst du ein Gespür für verschiedene Modelle und die lokalen Möglichkeiten entwickeln.
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