Lokale LLMs
Die Frage ist nicht mehr, ob man LLMs lokal betreiben kann — die Frage ist, ob man es sollte, für welche Aufgaben und mit welcher Architektur. Wir liefern die Einordnung und das Design.
Lokal, Cloud oder hybrid?
Lokale LLMs haben sich 2025/26 drastisch verbessert. Aktuelle Open-Source-Modelle (Llama, Mistral, Gemma, Phi) laufen auf Consumer-Hardware und liefern starke Ergebnisse für spezifische Aufgaben.
Gleichzeitig behalten Cloud-Frontier-Modelle klare Vorteile bei komplexem Schlussfolgern, agentischer Orchestrierung und Multi-Step-Tool-Use. Die richtige Antwort für die meisten Unternehmen ist eine hybride Architektur.
Ehrliche Einordnung: Für agentic Workflows, komplexes Schlussfolgern und Multi-Step-Tool-Use führen Frontier-Modelle weiterhin signifikant. Rein lokale Systeme sind 2026 für die meisten Produktionsanforderungen noch nicht zu empfehlen.
Wann lokale LLMs sinnvoll sind
Vier Szenarien, in denen lokale Inferenz strukturelle Vorteile gegenüber Cloud-Modellen hat.
Datensouveränität & DSGVO
Personenbezogene Daten, Unternehmensgeheimnisse oder regulierte Informationen dürfen die eigene Infrastruktur nicht verlassen. Lokale Inferenz löst das strukturell.
Hochvolumige Embedding & Klassifikation
Für Millionen von Dokumenten, kontinuierliche Embedding-Pipelines oder Echtzeit-Klassifikation ist lokale Inferenz wirtschaftlicher als API-Kosten.
Air-Gapped & Netzwerkisoliert
Kritische Infrastrukturen, Produktionsumgebungen oder Sicherheitskontexte ohne Internetzugang erfordern vollständig lokale Inferenz.
Enge Domänenanwendungen
Für klar definierte, hochfrequente Aufgaben sind spezialisierte lokale Modelle oft präziser und kostengünstiger als Frontier-APIs.
Der Produktionsstandard 2026: Hybrid
Lokale und Cloud-Modelle sind keine Alternativen — sie sind komplementäre Schichten in einer durchdachten Agenten Welt.
Lokal
Datensensitive Aufgaben
Cloud / Frontier
Orchestrierung & Komplexität
MCP-kompatible Integration lokaler Modelle
Lokale LLM-Endpoints lassen sich als MCP-Server in bestehende Systeme integrieren — Datensouveränität ohne Bruch.
Was wir liefern
Strategie — kein Deployment-Team
Wir liefern die strategische Einordnung und die Entscheidungsgrundlagen für Ihre lokale LLM-Architektur.
“Für vollständige On-Premises-Setups und physische Vor-Ort-Integration stehen wir im persönlichen Gespräch zur Verfügung.”
Konkrete Lieferobjekte:
Wie wir zusammenarbeiten
Strategische Tiefe — mit dem Weg, der zu Ihrem Vorhaben passt.
Digitale Beratung
Sie beschreiben Ihren Use Case, Ihre Datensouveränitätsanforderungen und offenen Fragen. Wir liefern die strategische Einordnung strukturiert, direkt verwendbar.
Ideal für:
Persönliches Gespräch
Direkt mit Danny Scherer — für komplexe On-Premises-Vorhaben, sensitive Infrastrukturkontexte und Projekte, die tiefe technische Einordnung erfordern.
Ideal für:
Buchung per E-Mail oder über unsere Kontaktseite.
Datensouveränität ohne Kompromiss?
Beschreiben Sie Ihren Kontext: Welche Daten, welche Anforderungen, welche bestehende Infrastruktur. Wir liefern die Lösung, die zu Ihrer Realität passt.
Für On-Premises-Vorhaben und sensible Infrastrukturkontexte direkt: danny.scherer@agenticonsult.de