KI & Agenten 25/10/2026 21:53 Uhr

KI für Anfänger: der leichte Weg

Die meisten Leute, die mich nach KI fragen, stellen eine falsche Frage. Sie fragen, welches Modell das beste ist. Dabei hängt fast alles an einer anderen Entscheidung: welche Aufgabe willst du abgeben.

Mit zwei kostenlosen Konten und einem lokalen Modell kommt man weit: Briefe, Rechnungen, Zusammenfassungen, Kochpläne, die Frage, was im Mietvertrag steht. Es reicht nicht für alles, und darum geht es hier.

Konten statt Kaufentscheidung

Der Einstieg kostet nichts. ChatGPT, Claude, Gemini und Qwen haben eine kostenlose Stufe, die für den Alltag erstaunlich weit trägt. Das Können reicht bei allen vieren für Briefe und Zusammenfassungen. Unterschiedlich ist das Kontingent: wie viele Nachrichten am Tag durchgehen, wie viele Dateien du hochladen darfst, ob Bilder und Sprachchat dabei sind. Bei Claude sind die Nachrichten knapper bemessen und die Projektordner begrenzt, bei Gemini bleibt die kostenlose Stufe, während das Abo mit dem größeren Modell 21,99 Euro im Monat kostet. Bei Qwen kommt ein Punkt dazu, den du kennen solltest: der Anbieter sitzt in China. Für Kochrezepte egal, für Verträge nicht.

Wichtig ist, was die kostenlose Stufe nicht ist: sie ist kein Testballon, der nach zwei Wochen ausgeht. Du kannst damit dauerhaft arbeiten. Bezahlt wird für längere Dokumente, mehr Nachrichten pro Tag und das stärkste Modell.

Nimm zwei davon, nicht fünf. Ein Konto bei ChatGPT und eines bei Qwen reicht für den Anfang. Wenn eine Antwort nicht taugt, fragst du beim anderen nach, das ist der billigste Qualitätsvergleich, den es gibt.

Was die kostenlosen Modelle wirklich können

Der Unterschied zwischen gratis und bezahlt ist kleiner, als die Werbung glauben lässt, solange du bei Alltagsaufgaben bleibst. Ein Brief, eine Zusammenfassung, ein Einkaufsplan, eine Antwort auf eine unangenehme Mail: das können die kostenlosen Stufen der großen Anbieter.

Bei langen Dokumenten entscheidet das Kontingent: kostenlose Stufen erlauben weniger Nachrichten und weniger Uploads. Ein 40-Seiten-Vertrag geht meist hinein, aber du darfst nur wenige Fragen dazu stellen, bevor die Stufe für den Tag zu ist. Bei aktuellen Informationen greifen die meisten Chat-Modelle im Netz nach, wenn sie dürfen, und wie gut das klappt, wechselt von Tag zu Tag. Für eine Gesetzesänderung von letzter Woche nimm eine normale Suchmaschine und lies selbst. Und bei Rechenarbeit fallen kostenlose Stufen ab: sie erfinden Zahlen, die plausibel aussehen. Wenn du das Ergebnis nicht prüfen kannst, prüfe wenigstens die Summe.

Lokal nur, wenn die Daten sensibel sind

Lokal heißt: das Modell liegt auf deiner Platte, deine Texte verlassen den Rechner nicht. Das ist der einzige Grund, der wirklich für den Aufwand spricht. Ein Kauf lohnt dafür selten, und schnell ist es auch nicht.

Laptop zwischen Lichtwolke und kleinem Rechner als Symbol für Cloud und lokale KI
Zwei Wege, ein Ergebnis: Wolke oder eigener Rechner.

Der teuerste Fehler in dieser Debatte ist die Annahme, du müsstest etwas kaufen. Wer einen Mac mit Apple-Chip besitzt, hat bereits einen der besten Rechner für lokale KI auf dem Schreibtisch: der Grafikteil nutzt denselben Arbeitsspeicher wie das System, und Ollama liefert für diese Chips eigene MLX-Fassungen, etwa für gemma4 und qwen3.8. Zusatzkosten entstehen keine, und der Stromverbrauch liegt unter Last grob bei 30 bis 60 Watt. Eine Grafikkarte mit eigenem Speicher zieht ein Vielfaches davon, deshalb lohnt sie nur, wenn du regelmäßig große Modelle laufen lässt.

Ob ein Modell bei dir läuft, hängt am Speicher: bei Apple-Chips und integrierten Grafiken zählt der normale Arbeitsspeicher, bei einer eigenen Karte der Videospeicher. Eine neue Karte brauchst du dafür nicht. Bei 16 GB läuft ein Modell mit 8 GB Gewichten bequem, also gemma4 mit 12 Milliarden Parametern oder qwen3.5 mit 9. Bei 24 bis 36 GB passt qwen3.8 mit seinen 18 GB. Wer eine Grafikkarte mit mindestens 16 GB Videospeicher hat, lädt gpt-oss:20b schneller nach, für Briefe am Abend ist das kein Argument.

Die Zahlen dazu sind gemessen. gpt-oss:20b erreicht auf einem Mac mini M4 mit 24 GB rund 30 Token pro Sekunde, ein 32B-Modell auf einem M4 Pro mit 64 GB kommt in 4 Bit auf 11 bis 14 Token pro Sekunde; beides sind Fremdmessungen. Auf meinem eigenen Rechner, einem Ryzen 7 7730U mit acht Kernen, 16 Threads, integrierter Radeon-Grafik und 32 GB Arbeitsspeicher, sind es 11 Token pro Sekunde mit gemma4 und 5,4 Token pro Sekunde mit gpt-oss:20b. Laut ollama ps lief das Modell dabei zu 100 Prozent auf der integrierten Grafik. Ein Notebook der letzten Jahre reicht also für kleine Modelle, ohne dass du etwas nachrüstest.

Ein flottes Lesetempo liegt bei fünf bis sieben Token pro Sekunde. Das große Modell ist auf so einem Rechner ungefähr so schnell wie du liest. Für einen Brief am Abend reicht das, für zwanzig Dokumente an einem Nachmittag nicht.

qwen3.8 ist der interessante Fall. Das Modell mit 27 Milliarden Parametern ist seit etwa einem Monat bei Ollama verfügbar, kann Bilder lesen, Werkzeuge aufrufen und hat 256.000 Token Kontext. Mit 18 GB Gewichten braucht es einen Rechner mit 24 GB Speicher, also nicht jeden Laptop. Wer es im Chat bei qwen.ai nutzt, bekommt die Qualität ohne Installation, zahlt aber mit seinen Daten.

FLINT ist seit drei Tagen bei Ollama und ein anderer Typ Modell. Recursive hat 39,8 Milliarden Parameter als Mischung aus Experten gebaut, der Tag-Name a2b legt nahe, dass pro Token rund 2 Milliarden Parameter aktiv sind. Das erklärt, warum ein 40B-Modell überhaupt auf einem Laptop laufen kann: es rechnet mit dem Tempo eines kleinen Modells und weiß trotzdem mehr. Geladen werden 23 GB, es braucht also 32 GB Speicher. Gebaut ist es für Programmier-Agenten, nicht für Kochrezepte. Wer Code schreibt, hat damit einen kostenlosen lokalen Ersatz für bezahlte Agenten. Für den normalen Nutzer ist es zu groß und löst ein Problem, das er nicht hat.

Wenn du dich dafür entscheidest: Ollama installieren, ein Modell mit 12B laden, eine Aufgabe damit machen. Ein Modell und eine Oberfläche reichen. Der Rest ist Beschäftigung.

Fünf Aufgaben, die sofort Zeit sparen

  1. Brief oder Bescheid verstehen. Text einfügen, fragen: was will man von mir, welche Frist, welche Zahl. Danach selbst nachlesen, ob die Frist stimmt.
  2. Rechnung prüfen. Positionen abfotografieren und fragen, ob die Summe zur Liste passt. Rechnen tut das Modell schlecht, prüfen lässt es sich gut.
  3. E-Mail formulieren. Sag, was du sagen willst, lass drei Fassungen schreiben, nimm die kürzeste. Die klingt am wenigsten nach Amt.
  4. Etwas erklären lassen. „Erklär mir das in einfachen Worten, ich bin kein Fachmann“ ist der Satz, der die meiste Zeit spart.
  5. Plan machen. Wocheneinkauf, Umzug, Reparatur. Die KI ordnet, du entscheidest.

Was nicht funktioniert: aktuelle Preise, Rechtsberatung, medizinische Fragen, alles, wo jemand für die Antwort haftet. Da hilft das Modell beim Formulieren, nicht beim Entscheiden.

Hand hält Smartphone mit heller Chat-Oberfläche in einer Küche
Die erste Aufgabe braucht kein Abo, nur einen Text und eine Frage.

Drei Regeln, die Ärger vermeiden

Erstens: keine Daten, die niemand sehen soll. Bei ChatGPT für Privatkunden kann OpenAI die Inhalte zum Training nutzen, solange du nicht widersprichst. Das steht in der Richtlinie vom 13.03.2026, samt Widerspruchsweg. Für Rechnungen, Befunde und Verträge heißt das: lokal oder gar nicht.

Zweitens: jede Zahl nachrechnen. Modelle erfinden Beträge, Fristen und Paragrafen mit großer Selbstsicherheit. Eine Antwort, die keine Quelle nennt, ist ein Entwurf, kein Ergebnis.

Drittens: ein Werkzeug pro Aufgabe. Wer drei Chats parallel offen hat, verbringt den Abend mit Vergleichen statt mit Arbeit.

Wann Geld ausgeben

Nach vier Wochen, nicht vorher. Wenn du in dieser Zeit an mindestens jedem zweiten Tag ein Werkzeug benutzt hast und immer wieder an dieselbe Grenze gestoßen bist, dann lohnt ein Abo für rund 23 Euro im Monat; ChatGPT Plus kostet 22,99 Euro. Wenn nicht, reichen die kostenlosen Stufen weiter.

Für die Cloud gilt: die 23 Euro kaufen Bequemlichkeit, nicht Fähigkeit. Wer bereit ist, Aufgaben zu splitten, bekommt mit kostenlosen Konten plus einem lokalen Modell fast dasselbe Ergebnis und behält seine Daten.

Fazit

Der leichte Weg in die KI führt nicht über einen Neukauf. Er führt über zwei kostenlose Konten, fünf wiederkehrende Aufgaben und die Disziplin, jede Zahl einmal selbst anzufassen.

Lokal lohnt sich erst, wenn du Daten hast, die draußen nichts zu suchen haben. Dann reicht oft der Rechner, der schon da steht: ein Mac mit Apple-Chip ab 16 GB, ein Notebook mit Geduld. Nur wer regelmäßig große Modelle laufen lassen will, kauft eine Grafikkarte mit mindestens 16 GB VRAM. Nur eines ist falsch: monatelang Modelle vergleichen, ohne eine einzige Aufgabe abzugeben.

Weiterführende Links zum Thema

Literatur

Geschrieben von
Mladen Koznjak

Electronic Research ist mein privates Hobby-Projekt. Ich baue, programmiere und teste, um Systeme zu verstehen, und dokumentiere, was ich lerne, damit andere es nachvollziehen können.

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