Methodik und Evidenz-Kennzeichnungen
Eine Zahl ohne Herkunft und ohne Datum ist kein Beleg, sondern eine Behauptung. Diese Seite erklärt, woher jede Zahl von Local AI Scope stammt, was jede Kennzeichnung bedeutet und — ebenso wichtig — was nicht gemessen ist.
1. Die Evidenz-Kennzeichnungen
Jede veröffentlichte Angabe trägt eine dieser fünf Kennzeichnungen. Sie werden durch Text und Symbol unterschieden, nie allein durch Farbe.
| Kennzeichnung | Was sie genau bedeutet | Was sie tragen darf |
|---|---|---|
Measured by Local AI Scope |
Wir haben es selbst ausgeführt, nach einem schriftlichen, reproduzierbaren Protokoll: Version, Gerät, Konfiguration und Datum werden veröffentlicht | Ja, auch eine Empfehlung — mit Angabe des Intervalls und der Anzahl der Wiederholungen |
Community verified |
Von außen eingesandt und durch die Plausibilitätsprüfungen der Website gegangen; wir haben es nicht selbst ausgeführt | Ja, mit sichtbar geringerer Verlässlichkeit |
Estimated |
Ergebnis einer Formel, nicht eines Laufs. Die Formel ist veröffentlicht und nachrechenbar | Als Orientierung. Nie als Benchmark dargestellt |
Vendor declared |
Vom Hersteller in einer Primärquelle angegeben: Datenblatt, Konfigurationsdatei oder Lizenz | Für angegebene Tatsachen (Größe, Lizenz, maximaler Kontext). Nicht für Leistungsaussagen |
Stale |
Die Angabe ist über ihr Verfallsdatum hinaus: Es gibt eine neuere Version, oder der Preis ist alt | Sie trägt keine hervorgehobene Empfehlung. Sie bleibt mit ihrem Datum als Historie sichtbar |
2. Woher jede Zahl kommt
Modellgröße
Es ist die Größe der tatsächlich veröffentlichten Datei für diese Quantisierung, nicht Parameter mal Bits. Kennzeichnung: Vendor declared.
Kontextspeicher
Er wird Schicht für Schicht aus dem Aufmerksamkeitsmuster berechnet, das jedes Modell in seiner offiziellen Konfigurationsdatei angibt. Das wiegt schwerer, als es klingt: Modelle von 2026 nutzen nicht mehr auf allen Schichten volle Aufmerksamkeit, während die generische Formel der meisten Rechner alle Schichten gleich behandelt. In einem geprüften Fall verlangte diese generische Formel 12,00 GiB, wo die tatsächliche Berechnung über die veröffentlichte Konfiguration 2,31 GiB ergibt — eine Überschätzung um das 5,2-Fache. Übersetzt: Andere Werkzeuge sagen jemandem mit 12 GB, ein Modell passe nicht, obwohl es passt. Kennzeichnung: Estimated, mit veröffentlichter Formel.
Kosten der Sprache
Das ist die eigene Messung der Website. Der echte Tokenizer jedes Modells — das Programm, das Text in die abgerechneten Einheiten zerlegt — wird über ein eigenes, versioniertes Parallelkorpus ausgeführt: dieselben Texte, in vier verschiedenen Textsorten, in allen vier Sprachen. Verglichen wird, wie viele Einheiten es kostet, in jeder Sprache genau dasselbe zu sagen. Kennzeichnung: Measured by Local AI Scope.
Das Ergebnis: Der Sprachaufschlag hängt nicht von der Modellfamilie ab, sondern von der Generation des Tokenizers — und er hängt außerdem von der Textsorte ab. Beim selben Modell kann ein Vertrag auf Deutsch deutlich mehr kosten als eine E-Mail auf Deutsch. Deshalb ist die Arbeitssprache eine Eingabe des Werkzeugs und keine Randnotiz.
Geschwindigkeit
Eine angegebene Schätzung aus der vom Hersteller genannten Speicherbandbreite und Rechenleistung, mit angenommenen Wirkungsgraden. Sie entscheidet nie, ob ein Modell hineinpasst; sie kann den empfohlenen Weg beeinflussen, wenn ein Gerät knapp ist, und dann steht das in derselben Zeile. Kennzeichnung: Estimated.
3. Wie eine Messung identifiziert wird
Eine Geschwindigkeit ist keine Angabe, solange man nicht weiß, woran sie gemessen wurde. Die Identität einer Messung ist die vollständige Kombination: Modell, Version, Artefakt, Quantisierung, Runtime und deren Version, Betriebssystem, Treiber, Hardware, Aufgabe, Sprache, Protokoll und Datum. So wird eine neue Konfiguration nicht mit einer neuen Angabe verwechselt und eine Verbesserung nicht als Rückschritt verbucht.
4. Die Kontrollen
Eine Methode, die nur an den Fällen geprüft wird, die sie richtig löst, ist keine Methode. Jede Version der Berechnungslogik durchläuft vor der Veröffentlichung zwei gegenläufige Kontrollen:
- Eine Positivkontrolle: eine Kombination, die passen muss und als passend herauskommen muss.
- Eine Negativkontrolle: eine Kombination, die nicht passen kann und abgelehnt herauskommen muss — mit der fehlenden Zahl.
Fällt eine der beiden durch, wird nichts veröffentlicht.
5. Was NICHT gemessen ist
Gemessen werden die Kosten der Sprache, nicht die Qualität in dieser Sprache. Zu wissen, dass ein Modell passt und was das Arbeiten auf Deutsch kostet, sagt nichts darüber, wie gut es auf Deutsch antwortet: Dafür müssten die Modelle ausgeführt und ihre Antworten nach einem eigenen Protokoll bewertet werden, und das ist noch nicht geschehen. Keine Seite dieser Website behauptet „gemessene sprachliche Qualität“. Sobald diese Messung existiert, erscheint sie hier mit Protokoll, Datum und Kennzeichnung.
6. Verfall und Aktualisierungen
Jedes Feld hat seinen eigenen Verfall: Ein Preis verfällt früher als eine Lizenz. Überschreitet eine Angabe ihn, wird sie als Stale gekennzeichnet, trägt keine hervorgehobenen Empfehlungen mehr und bleibt mit ihrem Datum sichtbar, statt zu verschwinden. Jede veröffentlichte Angabe trägt das Datum ihrer letzten Prüfung.
7. Nachvollziehbarkeit und Korrekturen
Ziel ist, dass jede und jeder die Berechnungen wiederholen kann: Formeln sind veröffentlicht, Primärquellen sind verlinkt, und das Messkorpus ist mit seiner Prüfsumme versioniert. Wenn Sie eine Zahl nachrechnen und etwas anderes herausbekommen, ist das eine wertvolle Information — schreiben Sie an die Adresse im Impressum. Korrekturen werden datiert veröffentlicht, wie es die Redaktionsrichtlinien beschreiben.
8. Daten herunterladen und zitieren
Alles, was der Modellfinder und die Modell- und Rechner-Datenblätter berechnen, stammt aus einer einzigen Datei. Die veröffentlichen wir so, wie sie ist, dazu einfache Tabellen, die sich in jeder Tabellenkalkulation öffnen lassen. Ob Sie über lokale KI schreiben, ein Werkzeug bauen oder einfach unsere Rechnung nachprüfen wollen (nur zu): Bedienen Sie sich. Version 2026-10-23.2 · 26 Modelle, 18 Rechner und 468 Rechner-Modell-Paare · Modelle gemessen zwischen dem 30. September 2026 und dem 23. Oktober 2026 (Datum je Modell in models.csv) · Rechnerdaten aktualisiert am 23. Oktober 2026.
dataset.json— der vollständige Datensatz: dieselben Daten, mit denen der Modellfinder in Ihrem Browser rechnetmodels.csv— ein Modell pro Zeile: Dateigröße je Quantisierung, maximaler Kontext, Lizenz und Quellemachines.csv— ein Rechner pro Zeile: der Speicher, den das Modell tatsächlich nutzen kann, die Bandbreite mit ihrer Evidenzkennzeichnung, Quellen und der Herstellerpreis, wo es einen gibtfit.csv— jedes Paar aus Rechner × Modell: ob es passt, mit welcher Quantisierung und bis zu welchem Kontextlanguage_cost.csv— was jede Sprache im Vergleich zu Englisch an Tokens kostet, je Modell und Textart
Dazu: README.txt (was jede Spalte bedeutet), CITATION.cff und SHA256SUMS.txt.
Lizenz. Die Datendateien unter localaiscope.com/data/ stehen unter der Lizenz CC BY 4.0: Sie dürfen sie kopieren, verändern und weiterverwenden, auch kommerziell, sofern Sie „Local AI Scope, localaiscope.com“ mit Link nennen, auf die Lizenz verlinken und angeben, ob Sie sie verändert haben. Die Lizenz gilt nur für diese Dateien, nicht für Texte, Gestaltung, Code oder Fotos der Website (Impressum, Abschnitt 5). Herstellerangaben sind Tatsachen, und jede behält ihre Quelle in ihrer eigenen Zeile. Die Lizenzspalte nennt die Lizenz des jeweiligen Modells: Sie stammt von dessen Herausgeber und gilt für das Modell, nicht für diese Tabellen.
Prüfsummen. Jede Datei trägt ihre SHA-256-Prüfsumme in der Liste oben und in SHA256SUMS.txt. So prüfen Sie Ihre Kopie: sha256sum -c SHA256SUMS.txt. Eine Version ist ein Datum und ändert sich nur, wenn sich die Daten ändern; was sich wann geändert hat, steht in den Datenänderungen.
Eine Zahl stimmt nicht? Schreiben Sie uns – Datei, Zeile und was Sie erwartet haben – an die Adresse im Impressum. Wenn Sie recht haben, erscheint die Korrektur datiert in der nächsten Version, und die Datenänderungen vermerken es.