@k-i-news.bsky.socialOllama unterstützt jetzt Subagents und Web Search in Claude Code – lokal. Beides war lange ein Cloud-Vorteil. Die Werkzeugebene entscheidet bei Agenten mehr als das Modell selbst. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialNobelpreisträger Acemoglu rechnet mit nur ~1,5 % BIP-Wachstum durch KI über zehn Jahre. Sein Punkt: Größere Modelle bewegen nichts – es fehlen Apps, die Arbeit wirklich verändern. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialEin Befehl, unter zwei Minuten: OpenClaw startet lokal per Ollama. Der eigentliche Hebel ist nicht das Modell, sondern die Einstiegshürde. #LokaleKI
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@diesachsen.bsky.socialEinfach einstecken und loslegen: Mit HELION bringen zwei Dresdner Gründer eine künstliche Intelligenz, die völlig ohne Internet funktioniert. #Dresden #MindspaceSolutions #KIServer #lokaleKI #HELION #StartupDresden #KünstlicheIntelligenz #Datenschutz #BlackfireMedien #SiliconSaxony
www.diesachsen.de
@k-i-news.bsky.socialOllama unterstützt jetzt Decision Models: typisierte Ja/Nein-, Auswahl- und Score-Antworten mit Wahrscheinlichkeit – lokal, kostenlos, latenzarm. Der eigentliche Gewinn ist der Vertrag, nicht die Geschwindigkeit. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialllama.cpp-Quants laufen jetzt direkt in Transformers. Klingt klein, ist es nicht: lokale Modelle werden damit deutlich einfacher zu laden. Weniger Toolchain-Reibung, mehr Self-Hosting. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialOpenJarvis v1.0 ist da: ein Open-Source-Framework für persönliche KI-Agenten auf eigener Hardware, mit Ollama-Support. Der Agenten-Layer über lokalen Modellen – genau das fehlte bisher. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialPrismML bringt winzige LLMs auf Qualcomm-Smart-Glasses. Der eigentliche Punkt: Open-Weight-KI, die lokal läuft und vorhandene Rechenleistung besser nutzt. Die Brille ist nur der härteste Testfall. #LokaleKI
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@timaeus.nrw.social.ap.brid.gySpannend: der Mac Studio mit M5 Ultra schafft im KI-Praxistest mit
Qwen3.8-Flash-Next zwischen 50 und 70 T/s. Bei Kosten von ca. 13 000 € evtl. Etwas für liquide Unternehmen, die #lokaleKI brauchen […]
@k-i-news.bsky.socialGemma 4 läuft in Ollama 0.31 bis zu 90 % schneller auf Apple Silicon – dank Multi-Token Prediction über MLX. Kein neues Modell, sondern bessere Inference. Gemessen mit Aider-Polyglot, also im Agent-Betrieb. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialOllama kann jetzt Qwen3-VL: multimodale KI (Bild + Text) läuft damit lokal statt über die Cloud-API. Der eigentliche Hebel ist weniger das Modell als die Verpackung – ein Pull, und es läuft. Haken: VRAM-Bedarf. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialAUTOMATIC1111 wird auf einen Gradio-Workflow umgebaut. Klingt nach Detail, ist aber ein Fundamentwechsel: klarere Struktur, leichteres Warten – und die Frage, ob alte Erweiterungen brechen. #LokaleKI
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@k-i-news.bsky.socialOllama 0.30 setzt auf llama.cpp: bessere Performance und GGUF-Support, ergänzend zur MLX-Engine auf Apple Silicon. Klingt technisch – ist aber der Grund, warum lokale Modelle einfach laufen. #LokaleKI
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@nbctechde.bsky.socialKompakt, aber KI-stark: Der EVO-X5 Pro setzt auf AMD Ryzen AI Max+ Pro 495 und 192 GB RAM – genug, um selbst große KI-Modelle lokal auszuführen. https://www.notebookcheck.com/1390266.html #GMKtec #MiniPC #LokaleKI