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created: 2026-08-23
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updated: 2026-08-23
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sources:
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- raw/other/2026-08-23_pocketpal-ai-lokales-llm-smartphone.md
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tags: [tool, mobile, local-ai, edge-ai, offline, privacy, llm, smartphone, obtainium, huggingface]
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# PocketPal AI — Lokales LLM auf dem Smartphone
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> **TL;DR:** PocketPal ist ein Open-Source-App, die LLMs direkt auf dem Smartphone ausführt — ohne Server, ohne Internet, ohne dass Daten das Gerät verlassen. "This is AI you own — not AI you rent." Distribution direkt über GitHub-Releases via Obtainium (kein Play Store). Braucht 6GB+ RAM (8GB+ für größere Modelle).
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## Quelle & Distribution
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| Aspekt | Detail |
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| Repo | [a-ghorbani/pocketpal-ai](https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai) |
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| Distribution | [Obtainium](https://github.com/ImranR98/Obtainium) (Open-Source-Android-App-Manager für GitHub-Release-Installs) — kein Google Play / Apple / F-Droid |
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| Geteilt von | Netbits ⚡️ Stachelbanane (@NetLightning) in OME-Topic "Tips & Tricks" (2026-08-23) |
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| Inhaltstyp | Screenshot der App-Infoseite |
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## Kernversprechen
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- **Slogan:** "Your AI. No one else's."
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- LLMs laufen direkt auf dem Phone: keine Server, kein Internet, keine Datenabflüsse
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- **"AI you own — not AI you rent"** — Eigentum statt Miete, das Privacy-/Souveränitäts-Narrativ der lokalen KI
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## Was du bekommst
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- Hunderte Open-Source-Modelle von [Hugging Face](https://huggingface.co), direkt aufs Gerät geladen
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- Komplette Offline-Funktion (Flugmodus)
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- Null Datenübertragung, Null Telemetrie (in-App-Nachweis)
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## Hardware-Anforderungen
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- **6GB+ RAM** für kleinere Modelle
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- **8GB+ RAM** für größere/höherwertige Modelle ("the good stuff")
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- Flagships + neuere Mittelklasse der letzten 2–3 Jahre laufen Modelle gut
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- Ältere/Budget-Geräte fallen raus — **echte lokale Inferenz, kein Cloud-Wrapper**
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- In-App-Benchmark-Tipp: kleines Modell laden + benchmarken, App zeigt die Geräte-Grenze
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## Gezeigte Modelle (Screenshot-Carousel)
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- Dolphin 3.0 Llama 3.2 1b (Chat)
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- SmallThinker-3B-Preview-Q4_0
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- Dolphin3.0-Qwen2.5-3b-Q4_0
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- Dolphin3.0-Llama3.2-1B-Q4_0
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- Dolphin3.0-Llama3.2-1B-Q3_K_M
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Alle via **Hugging Face In-App-Integration** geladen.
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## Einordnung
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PocketPal gehört zur **unteren/mobilen Kante der Edge-Inferenz-Skala** (siehe [[../concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md]] und [[../concepts/hardware/8-dollar-chip-llm-tinyml.md]]): Es bringt das "AI you own"-Prinzip aufs Smartphone — der logische Gegenpol zu Cloud-API-Mietmodellen. Verwandt mit der lokalen-[[../concepts/hardware/lokale-ki-coding.md]]-Bewegung, nur für mobile Hardware. Die Hardware-Anforderungen (6-8GB RAM) zeigen: mobiles lokales Inferenz ist heute praktikabel, aber braucht Flagship-Geräte — kein Cloud-Wrapper, echte Inferenz.
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