Ein sehr süßes Lama, das Logo des Unternehmens Ollama

OLLAMA - Erfahrung und Bewertung 2025

Führe leistungsstarke Open-Source-KI-Modelle lokal auf deinem Rechner aus – ohne Cloud, ohne Datenweitergabe.

Gesamtwertung i:

8,7 / 10 Cashews

Platz 11 von 55 in Gesamt

Platz 2 von 5 in IT & Sicherheit

Platz 1 von 1 in Lokale KI

Wichtige Features:

  • Lokale Ausführung von LLMs (z. B. Llama 3, Mistral, Gemma)
  • Keine Cloud erforderlich, volle Datenkontrolle
  • Modelle per Terminal oder API starten & steuern
  • Docker- & n8n-kompatibel
  • Kompatibel mit LangChain, Open WebUI & co.

Stand dieser Bewertung: 25.06.2025

Diese Bewertungen sollen informieren und Entscheidungen erleichtern. Sie stellen keine Rechtsberatung da.

Worin ist Ollama gut? Und worin nicht?

Funktionsumfang

Lokale KI-Infrastruktur mit breiter Modellunterstützung.

Ollama bietet ein CLI-Tool zur lokalen Ausführung von LLMs mit GPU/CPU-Unterstützung. Unterstützt Pull/Run von Modellen wie Llama 2 & 3, Mistral, Gemma. API-kompatibel mit OpenAI-Standard – ideal für Devs, Apps und Prototyping.

9 / 10 Cashews
Nutzererfahrung

CLI-basiert mit einfacher UX.

Die Installation (macOS, Linux, Windows WSL) ist schnell erledigt. CLI-Kommandos sind verständlich, Standard-REST-API sorgt für einfache Integration. Kein GUI, aber Tools wie Open WebUI ergänzen das gut.

8 / 10 Cashews
Preis-Leistung

Komplett kostenlos & Open Source.

Ollama ist quelloffen und 100 % kostenlos nutzbar – selbst für kommerzielle Zwecke. Modelle werden direkt aus öffentlich verfügbaren Quellen geladen, Nutzung lokal & offline.

10 / 10 Cashews
Integrationsfähigkeit

Kompatibel mit vielen KI-Frameworks.

REST-API analog OpenAI, eingebunden in LangChain, n8n, LLM-Starterkits uvm. Unterstützt Docker & lokale Inference-Flows. Kein Cloud-Backend nötig.

8 / 10 Cashews
Datenschutz / Sicherheit

Maximale Datenhoheit – keine Cloud.

Ollama läuft vollständig lokal – es findet keine externe Datenübertragung statt. Ideal für sensible Daten, Datenschutzkontexte, Forschung & geschlossene Systeme.

10 / 10 Cashews
Support

Aktive GitHub-Community.

Primär Community-Support via GitHub & Discord. Gute Doku, schnelle Reaktionszeiten bei Bugs. Kein offizieller SLA oder Enterprise-Support.

7 / 10 Cashews
Skalierbarkeit

Lokal & containerisiert skalierbar.

Skalierung erfolgt über Hardware (RAM/GPU), parallele Instanzen & Containerisierung via Docker. Für produktive Multi-User-Szenarien begrenzt – aber ideal für Entwickler, Forschung, KI-Backends.

8 / 10 Cashews
Weiterentwicklung

Sehr aktiv & community-driven.

Schnelle Releases, neue Model-Integrationen wöchentlich, API-Erweiterungen, Community-Starterkits & enge Verzahnung mit Open-Source-KI-Projekten wie Mistral, OpenWebUI, Ollama Hub.

9 / 10 Cashews

Wir setzen KI ein, um diese Bewertungen objektiv und aktuell zu halten. Mehr dazu hier.

Fazit der Bewertung von Ollama

Ollama ist das derzeit zugänglichste Framework zur lokalen Ausführung leistungsfähiger LLMs. Ideal für Entwickler, Forscher und datenschutzkritische Anwendungen. Es ermöglicht produktives Arbeiten mit Open-Source-KI – ohne Cloud und ohne Kosten.

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Für wen ist Ollama geeignet?

Ollama eignet sich für Entwickler, Start-ups, Agenturen, Datenschutzverantwortliche und Forschungsteams, die lokal mit leistungsfähigen LLMs arbeiten wollen – etwa für Prototyping, Analyse, Recherche oder eingebettete Systeme.

Was kann Ollama genau?

Ollama erlaubt das Laden, Starten und Ansprechen von KI-Modellen direkt auf dem eigenen Gerät – per CLI oder API. Es nutzt GPU- und CPU-Infrastruktur effizient, läuft offline und kann als Grundlage für eigene KI-Apps oder -Automationen genutzt werden. Durch die lokale Nutzung werden keine Daten an Dritte übertragen und die DSGVO ist kein Thema.

Was macht Ollama besonders gut?

Läuft vollständig offline. Keine Drittanbieter nötig. Du kannst z. B. Mistral oder Llama 3 lokal betreiben – in der eigenen Anwendung, im Backend, via API oder via Tools wie LangChain. Ollama ist die Brücke zwischen Open-Source-LLMs und Produktivbetrieb.

Preisgestaltung von Ollama

0 € / Monat

Darin enthalten:

  • Vollständige Nutzung aller Funktionen
  • Nutzung lokaler LLMs (Llama, Mistral, Gemma etc.)
  • CLI, REST-API, Docker & Integrationstools
  • Keine Begrenzung von Tokens, Speicher oder Zugriff
  • 100 % Open Source & kostenlos – auch kommerziell

Stand: 25.06.2025, Quelle: https://ollama.com

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Ergänzende Infos zu Ollama:

  • Nutzung auch via Docker möglich: `docker run ollama/ollama`
  • Kompatibel mit Open WebUI, LangChain, Flowise, n8n
  • Unterstützt auch Multi-Modal-Modelle (z. B. Llava für Bildverständnis)

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