Welchen Mac oder PC du für Ollama wirklich brauchst

Warum die Frage nach dem Rechner falsch gestellt ist

Der Ablauf ist bei fast allen derselbe. Du suchst im Netz nach Hardware für lokale KI, landest in einem Forum oder auf einem Vergleichsportal, liest über Grafikkarten mit vierstelligen Preisschildern — und schliesst daraus, dein Laptop reiche nicht.

Der Fehler liegt nicht bei dir. Er liegt darin, dass zwei völlig verschiedene Anwendungsfälle unter demselben Stichwort diskutiert werden. Die Leute mit den teuren Karten reden fast immer über Bildgenerierung. Wenn du Texte zusammenfassen, Dokumente durchsuchen oder Mails vorformulieren willst, redest du über etwas anderes.

Zwei Profile, zwei Antworten:

• Spur Text — Sprachmodelle, die schreiben, zusammenfassen, einordnen. Hier entscheidet der Arbeitsspeicher.
• Spur Bild — Modelle, die Bilder erzeugen. Hier entscheidet der Grafikspeicher einer NVIDIA-Karte.

In der vorherigen Lektion ging es darum, was lokale KI ist. Hier geht es darum, worauf sie läuft. Wer diese beiden Fragen sauber auseinanderhält, spart sich als Erstes eine Anschaffung.

Spur Text: Der Arbeitsspeicher ist die Obergrenze

Für Sprachmodelle genügt ein MacBook ab dem M1-Prozessor mit 16 GB Arbeitsspeicher. Ohne separaten Grafikchip, ohne Zusatzkarte, ohne Umbau.

Der Grund heisst Unified Memory. Bei Apple Silicon teilen sich Prozessor und Grafikeinheit denselben Speicher, statt ihn aufzuteilen. Die 16 GB stehen dem Sprachmodell damit als effektiver Grafikspeicher zur Verfügung — vergleichbar mit einer dedizierten Grafikkarte mit 16 GB VRAM, nur dass gar keine Karte im Gerät steckt.

Und jetzt der Punkt, der die ganze Hardware-Frage entscheidet: Ein Sprachmodell muss vollständig in den Arbeitsspeicher passen.

Wie ein Werkstück, das ganz auf die Werkbank passen muss. Passt es nicht drauf, kannst du nicht daran arbeiten — egal, wie geschickt du bist.

Daraus folgt etwas, das den meisten Vergleichslisten widerspricht: Die Obergrenze ist nicht die Rechenleistung, sondern der Platz. Ein schnellerer Prozessor macht die Antwort schneller. Mehr Arbeitsspeicher macht überhaupt erst möglich, dass ein grösseres Modell läuft. Als Erfahrungswert: Auf einem Mac mit 16 GB laufen Modelle bis rund vierzehn Milliarden Parameter flüssig.

Welches Modell für welche Aufgabe das richtige ist, ist eine eigene Frage — und Thema einer späteren Lektion. Hier zählt nur die Grössenordnung.

Spur Bild: Ein ganz anderes Anforderungsprofil

Willst du Bilder auf dem eigenen Rechner generieren, gilt praktisch das Gegenteil. Dann brauchst du eine NVIDIA-Grafikkarte, realistisch ab 8 GB VRAM.

Die gute Nachricht: Das muss keine aktuelle Karte sein. Eine GTX 1080 aus dem Jahr 2016 reicht dafür bereits aus. Bilder generieren geht damit — du brauchst allerdings Geduld. Ein Mac schafft es auch, nur langsam.

Ein Beleg aus dem eigenen Aufbau: Auf einem Windows-Rechner mit einer RTX 2070 SUPER und 8 GB Grafikspeicher ist im Alltag nicht die Rechenleistung der Engpass, sondern genau diese 8 GB. Die Karte ist schnell genug — der Speicher setzt die Grenze.

Wichtig zur Abgrenzung, damit kein falscher Eindruck entsteht: Auf diesem Windows-Rechner läuft kein Ollama. Die Sprachmodelle laufen auf dem MacBook. Zwei Geräte, zwei Aufgaben — und genau das ist der praktische Beweis, dass es zwei Profile sind und nicht eines.

Der Preis auf dieser Spur ist selten Geld. Der Preis ist Wartezeit.

Nachschauen statt rechnen

Du musst nicht ausrechnen, ob deine Hardware genügt. Du kannst nachschauen.

Auf pinokio.co findest du einen Ein-Klick-Starter für offene KI-Anwendungen. Für diese Lektion ist nicht der Starter interessant, sondern sein Store: Er lässt sich nach Plattform filtern — macOS, Windows, Linux — und nach Grafikchip: NVIDIA, AMD, Apple.

Und jede Anwendung trägt ihre Anforderung direkt im Beschreibungstext. Belegt gesehen: «6GB+ VRAM», «8GB+VRAM, 16GB+ RAM», «NVIDIA ONLY», «Works on M1/M2/M3 Macs but slow».

Damit siehst du in wenigen Minuten, was auf deinem Gerät läuft und was nicht — ohne einen Franken auszugeben und ohne ein Konto anzulegen. Das ist der eigentliche Praxis-Schritt dieser Lektion: nicht rechnen, sondern nachschauen.

Zur Klarstellung: Pinokio ist kein Ollama-Ersatz und keine Installationsanleitung. Es ist hier ausschliesslich das Werkzeug, mit dem du die eigene Hardware einschätzt.

Fang mit dem an, was du hast — und was das kostet

Damit kommt die eigentliche Entscheidung, und sie ist unspektakulärer, als jedes Vergleichsportal suggeriert: Beginne mit der Hardware, die du sowieso hast. Um zu testen, um zu lernen. Mit der Zeit merkst du selbst, was du wirklich brauchst.

Nicht weil dein Gerät das beste wäre. Sondern weil du erst im Tun merkst, was du brauchst. Wer vorher kauft, kauft Werkzeug für eine Arbeit, die er sich ausgedacht hat.

Und der ehrliche Teil gehört dazu, sonst verspricht dieser Artikel etwas, das er nicht halten kann: Mit 8 GB Arbeitsspeicher stösst du an. Es läuft, aber der Spielraum wird eng — grössere Modelle passen schlicht nicht mehr hinein. Das ist kein Weltuntergang und kein Grund, nicht anzufangen. Es ist nur etwas, das du innerhalb von zwanzig Minuten selbst merkst, statt es jemandem glauben zu müssen.

Genau darin liegt der Unterschied zwischen dieser Lektion und einem Hardware-Vergleich: Ein Vergleich sagt dir, was du kaufen sollst. Diese Lektion sagt dir, wie du herausfindest, ob du überhaupt etwas kaufen musst.