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Lokale LLMs · Foto: derekGavey, CC BY 2.0

ModellLokale LLM-ModelleLizenz: Apache-2.0

Shieldstral 1.0

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Typ

Modell

Lizenz

Apache-2.0

Quelle

HF ↗

Anwendungsfeld

Lokale LLM-Modelle

Alle, die einen eigenen Chatbot betreiben und Ein- und Ausgaben absichern wollen.

Voraussetzungen

Keine besonderen — direkt loslegen.

Kleiner Sicherheitsfilter von Mistral (3 Mrd. Parameter): prüft Texte und Bilder auf unerwünschte Inhalte, bevor sie ein Chatbot verarbeitet oder ausgibt. Apache-2.0.

Für wen: Alle, die einen eigenen Chatbot betreiben und Ein- und Ausgaben absichern wollen.

Installation

Laut Model Card reichen rund 16 GB Grafikspeicher (BF16) — also eine einzelne gute Consumer-GPU.

Erste Schritte

Typischer Aufbau: Nutzereingabe → Shieldstral prüft → erst dann das eigentliche Sprachmodell → Antwort → Shieldstral prüft erneut. So bleibt das große Modell austauschbar, der Filter bleibt gleich.

Plattformen: GPU ab 16 GB · vLLM/Transformers

Lizenz & Quelle

  • Lizenz: Apache-2.0
  • Quelle: HF

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Passt dazu.

Llama 3.1

Der Meta-Klassiker mit 128K Kontext. 8B ist ein sehr solider Allrounder für schwächere Hardware, spricht ordentlich Deutsch.

Llama 3.1 Community License♥ –⧉ –

Llama 3.3

Leistet laut Meta ungefähr so viel wie das riesige 405B-Modell — der Preis-Leistungs-Tipp, wenn man 64 GB (z. B. Mac Studio) hat.

Llama 3.3 Community License♥ –⧉ –

Llama 4 (Scout / Maverick)

Metas MoE-Generation mit sehr großem Kontext und Bildverständnis. Für Heim-Hardware meist zu groß — eher für Server/Mac Studio 128 GB+.

Llama 4 Community License (EU-Einschränkungen für multimodale Nutzung beachten!)♥ –⧉ –