Kurzfassung: Ein SLM mit 8 Milliarden Parametern (Llama 3.1, Qwen3, GLM-4) läuft 2026 zuverlässig auf einem Mini-PC oder Workstation für ~2.000–4.000 €. Für viele KMU-Use-Cases (Dokumenten-Analyse, Shop-Übersetzung, Support-Triage) ist das eine solide Alternative zur Cloud.
Wo lokale LLMs Sinn ergeben
- Sensible Dokumente: Arbeitsverträge, Gesundheitsdaten, Kundenberatung.
- Hohe Volumen: Tausende von Datensätzen pro Tag – Cloud-Kosten wachsen mit dem Volumen, lokal sind die Kosten fix.
- DSGVO-Auditierbarkeit: Sie wissen jederzeit, wo die Daten sind.
Typischer Stack
- Hardware: Workstation mit NVIDIA RTX 4090 oder AMD Strix Halo. Oder Mac Mini M4 Pro.
- Software: Ollama oder LM Studio für das Modell, n8n oder Flowise für Orchestrierung, eigener MCP-Server für Ihre Daten.
- Monitoring: Prometheus + Grafana reichen – Standard-Stack im Mittelstand.
Grenzen ehrlich benennen
- 8B-Modelle schlagen GPT-4 nicht in jeder Aufgabe – aber sie schlagen es in vielen spezifischen Aufgaben, für die sie fine-getuned sind.
- Wartung: ein halber Tag pro Monat für Updates, Monitoring, Backups.
- Skalierung: wenn 20 Personen gleichzeitig arbeiten, brauchen Sie zwei GPUs.
Unser Angebot: wir bauen den Stack schlüsselfertig auf. Mehr zu unseren KI-Leistungen.
Quellen
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