Bit-Rauschen, der Prozessor-Podcast: KI lokal auf dem (optimalen) Selbstbau-PCViele KI-Modelle laufen auch auf dem heimischen PC, aber nicht alle. Die c’t hat es ausprobiert und

Bit-Rauschen, der Prozessor-Podcast: KI lokal auf dem (optimalen) Selbstbau-PCViele KI-Modelle laufen auch auf dem heimischen PC, aber nicht alle. Die c’t hat es ausprobiert und 11.03.2026

Der c't-Podcast "Bit-Rauschen" thematisiert in Folge 2026/5 die Möglichkeit, viele KI-Modelle lokal auf einem heimischen PC auszuführen. Die Redaktion hat dies mit einem leistungsstarken Selbstbau-PC getestet, der über einen AMD Ryzen 7 9800X3D Prozessor, 32 GByte DDR5-RAM und eine AMD Radeon RX 9070 XT Grafikkarte mit 16 GByte GDDR6 verfügt. Tools wie LM-Studio und ollama erleichtern die Installation von KI-Modellen, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) wie gpt-oss. Die Leistung hängt stark davon ab, ob die Modelle vollständig in den schnellen Grafikspeicher passen; über 16 GByte hinaus wird es teuer, und obwohl der Arbeitsspeicher auf über 64 GByte erweitert werden kann, laufen LLMs dann deutlich langsamer.

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