Alternativen zu ChatGPT, Claude und Gemini: Diese freien KI-Tools und Modelle sollte man kennen

Wer bei KI nicht allein auf die großen Anbieter setzen will, hat inzwischen viele leistungsfähige Alternativen. Freie Modelle lassen sich lokal auf dem eigenen Rechner oder auf eigener Infrastruktur betreiben und geben Privatnutzern wie Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten. 1E9 zeigt die wichtigsten Tools und Modellfamilien für Schreiben, Recherche, Coding und andere Aufgaben.

Von Michael Förtsch

Für immer mehr Menschen gehört Künstliche Intelligenz zum Alltag: als Schreibhilfe, als Recherchewerkzeug, als Übersetzer, als Ansprechpartner bei Computer- und Haushaltsproblemen, als intellektueller Sparringspartner, als Coding-Hilfe und vieles mehr. Aber nicht nur privat und zu Hause ist Künstliche Intelligenz als Helfer aktiv, auch Unternehmen halten ihre Mitarbeiter zur Nutzung von KI-Tools an. Oft sind es dabei ChatGPT, Claude und Gemini, die genutzt werden. Denn die KI-Systeme von Google, Anthropic und OpenAI bieten die derzeit fortschrittlichsten Modelle und benutzerfreundliche Oberflächen. Außerdem sind sie aufgrund ihres Pionierstatus etabliert und am stärksten verbreitet. Allerdings dreht sich der digitale Wind gerade, denn es macht sich zunehmend Unmut breit.

Der Claude-Anbieter Anthropic behält sich mittlerweile das Recht vor, von Nutzern einen Ausweis zu verlangen, und hat begonnen, Texte mit auslesbaren Wasserzeichen zu versehen. OpenAI wiederum zeigt seit dem 24. August auch für deutsche Nutzer ohne Abonnement in ChatGPT vereinzelt Werbung an. Bei Google wiederum stellen sich Nutzern durch die aggressive Integration von Gemini über das ganze Google-Ökosystem zunehmend Fragen nach dem Datenschutz. Und nicht zuletzt frustriert die mangelnde Kontrolle immer mehr Nutzer. Die KI-Unternehmen wechseln ohne Vorwarnung Modelle aus, manipulieren Einstellungen, die das Verhalten der Modelle verändern und ihre Fähigkeiten einschränken. Die Firmen erhöhen und reduzieren gefühlt willkürlich Nachrichten- und Nutzungslimits, was die Arbeit mit den KI-Tools teils für Stunden oder Tage zum Erliegen bringt.

Aus diesem Grund wünschen sich immer mehr Menschen Alternativen und Wahlfreiheit. Oder zumindest weitere Optionen, die sich neben den KI-Schwergewichten nutzen lassen. Sei es, um mit sensiblen Kundendaten oder persönlichen Aufzeichnungen zu arbeiten, um weniger anspruchsvolle Routineaufgaben abzuwickeln, für die es die letzten GPT- und Claude-Modelle nicht braucht, oder um Coding- und IT-Sicherheitsprojekte zu erforschen, bei denen die proprietären Modelle gerne mal die Arbeit verweigern, weil deren Sicherheitsbarrieren durch die Entwickler mittlerweile sehr streng angezogen wurden.

Alternativen zu ChatGPT, Claude und Gemini werden immer besser

Möglichkeiten dazu gibt es heute zuhauf – und anders als noch vor einem Jahr sind diese mittlerweile sehr einfach zugänglich und für weniger technisch versierte Personen nutzbar. Vor allem aber sind alternative Modelle nah an die Fähigkeiten der Vorzeige-Modelle der Frontier-KI-Labore herangerückt. Modelle wie Kimi K3 und GLM 5.2 fordern sogar die aktuellen GPT- und Claude-Modelle heraus. Viele kleine freie Modelle können mittlerweile sehr gut mit Text umgehen und taugen für einfachere Recherche- und Coding-Aufgaben. Dabei muss aber bedacht werden, dass nicht jede ChatGPT-, Claude- oder Gemini-Alternative automatisch vollen Datenschutz bedeutet.

Wer große offene Modelle wie beispielsweise Kimi K3 über Cloud-Dienste beziehungsweise Plattformen wie OpenRouter nutzt, schickt seine Eingaben weiterhin an fremde Server. Dienste wie OpenRouter oder Hugging Face bündeln zahlreiche Modelle und vermitteln den Zugriff auf verschiedene Rechenanbieter. Daneben gibt es mit Together AI, Groq oder Fireworks auch Anbieter, die solche Modelle direkt auf eigenen Servern laufen lassen.

Größere Unternehmen sind auf solche Angebote nicht unbedingt angewiesen. Sie können leistungsfähige Modelle durchaus auf eigener Infrastruktur oder auf abgeschotteten Servern betreiben. Für Privatanwender ist das bei den größten Modellen aber meist unrealistisch. Kleinere und dennoch fähige Modelle lassen sich dagegen vollständig lokal auf dem eigenen Rechner ausführen – wodurch Texte, Dokumente oder Quellcode den Computer nicht verlassen müssen. Wer allerdings Websuche, Cloud-Dienste oder externe MCP-Werkzeuge zuschaltet, kann damit natürlich wieder Daten nach außen schicken.

Zum Einstieg ist dabei die Frage, welche Modelle auf welcher Hardware laufen, nicht so wichtig. Denn am Anfang braucht es vor allem geeignete Software, um die Modelle nutzbar zu machen. Einige davon kümmern sich praktisch um alles: Sie laden Modelle oder zapfen sie über Schnittstellen an, liefern eine Chat-Oberfläche, Verwaltungsmöglichkeiten für Dokumente und mehr. Andere richten sich stärker an Entwickler oder verwandeln den heimischen Rechner gleich in einen kleinen KI-Server.

Mit diesen Tools lassen sich freie KI-Modelle nutzen

Ollama

Das Open-Source-Projekt Ollama startete 2023 als noch recht sperrige Plattform, um freie KI-Modelle über Kommandozeile und Schnittstellen lokal zu nutzen. Mittlerweile ist Ollama eine recht nutzerfreundliche Option für die lokale KI-Nutzung, richtet sich aber weiterhin an tech- und bastelaffine Nutzer: Die Software läuft auf Windows, macOS und Linux; unter Windows und macOS gibt es eine aufgeräumte ChatGPT-artige Oberfläche, über die sich zahlreiche Modelle direkt herunterladen und lokal ausführen lassen. Mit einem Ollama-Konto können zudem teils kostenlos, teils kostenpflichtig lokal schwer nutzbare große Cloud-Modelle genutzt werden. Über Schnittstellen lassen sich die Modelle außerdem in andere KI-Programmierumgebungen wie Zed, Aider sowie KI-Dokumentenverwaltungen, Recherche-Tools und andere Werkzeuge einbinden.

LM Studio

Wer möglichst unkompliziert freie KI-Modelle auf dem eigenen Rechner oder im eigenen Unternehmen nutzen will, findet in LM Studio eine gute Lösung. Vor allem, da das Programm anders als Ollama von vornherein viele erweiterte Funktionen in seiner aufgeräumten und durchdacht gestalteten Oberfläche integriert hat: etwa die Nutzung lokaler Datenarchive, Chats mit Dokumenten oder die Bereitstellung der Modelle für andere Programme. Mit Bionic bieten die Entwickler mittlerweile zusätzlich ein separates Schwesterprogramm an, das Funktionen wie KI-gestützte Dokumentbearbeitung, Echtzeittranskription, Websuche und die nutzungsbasierte Verwendung großer Modelle aus der Cloud mitbringt. LM Studio wird nach Angaben der Entwickler auch von Mitarbeitern und Teams größerer Unternehmen eingesetzt.

Jan

Das Open-Source-Programm Jan verfolgt einen ähnlichen Ansatz wie LM Studio. Es kombiniert eine nutzerfreundliche Desktop-Oberfläche für Windows, macOS und Linux mit der Option, freie Modelle direkt auf den Rechner herunterzuladen sowie Modelle über eigene Server oder aus der Cloud anzubinden. Dabei bietet Jan durchaus fortschrittliche Funktionen wie Chats, die sich als Projekte führen lassen, vorkonfigurierbare Assistenten und eine Websuche. Über MCP lassen sich zudem externe Werkzeuge für Browsersteuerung, Code-Ausführung oder den Zugriff auf Datenbanken anbinden. Per Kommandozeile können von Jan genutzte lokale Modelle außerdem mit Coding-Agenten verbunden werden.

AnythingLLM

AnythingLLM ist explizit als KI-Produktivitäts- und Arbeitswerkzeug konzipiert. Es bietet auf Windows, macOS und Linux eine klassische Chat-Oberfläche, aber auch die Möglichkeit, verschiedene Workspaces für Projekte zu definieren, mit großen Dokumentenzahlen zu arbeiten und Informations- und Wissensdatensammlungen anzulegen. Außerdem lassen sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Agenten für Web-Recherche einsetzen und Informationen zwischen Rechner und Smartphone synchronisieren. Die meisten Funktionen sind absolut kostenlos; ein Pro-Abo hebt vor allem die Nutzungslimits einiger zusätzlicher Funktionen für Transkription beziehungsweise Diktat, Textvervollständigung und die Bearbeitung von Bildschirminhalten auf.

llama.cpp

Das Open-Source-Projekt llama.cpp klingt ziemlich technisch, und ist es auch. Aber es kann für erfahrenere Nutzer und kleine Unternehmen eine starke Basis für ein lokales KI-Ökosystem darstellen. Denn es kann zahlreiche freie Modelle auf unterschiedlichsten Hardware-Konfigurationen ausführen und unterstützt auch stark optimierte Modellvarianten. Dazu lässt es sich sowohl direkt über eine Kommandozeile nutzen als auch dazu verwenden, einen selbst konfigurierten KI-Server samt einfacher Web-Oberfläche bereitzustellen. Über den können wiederum andere Programme und Oberflächen auf die lokal laufenden Modelle zugreifen. Wer die größtmögliche Kontrolle über Leistung, Speicherverbrauch, Daten und möglichst viele Anpassungsmöglichkeiten will, ist bei llama.cpp richtig.

Cherry Studio

Cherry Studio ist weniger ein Programm, das KI-Modelle selbst auf dem Rechner ausführt wie Ollama oder LM Studio. Stattdessen funktioniert es als umfangreicher Open-Source-Desktop-Client, in dem sich über Schnittstellen und API-Schlüssel sowohl Modelle aus der Cloud als auch lokal laufende Modelle etwa über Ollama oder LM Studio einbinden und parallel nebeneinander nutzen lassen. Cherry Studio bietet Funktionen wie eine Wissensdatenbank, konfigurierbare Assistenten, einen Übersetzungsmodus, Internetsuche über verschiedene Anbieter sowie die Anbindung externer Tools und Dienste über das Model Context Protocol, kurz MCP.

Freie Tools für Coding

OpenCode

Im Laufe des Jahres 2026 hat sich OpenCode als einer der beliebtesten quelloffenen Coding-Agenten durchgesetzt. Er bietet eine sehr freie Wahl sowohl bei lokalen Modellen über Ollama oder llama.cpp als auch bei Modellen von KI-Firmen und Cloud-Diensten wie OpenRouter oder Groq, Together. In seiner aufgeräumten Oberfläche lassen sich Projekte anlegen, in einem dedizierten Planmodus skizzieren und dann in Kooperation mit KI-Agenten ausführen – auch parallel mit unterschiedlichen Modellen. Damit ist OpenCode sowohl für Freizeit-Coding-Projekte und Vibe-Coding-Experimente als auch begrenzt für den professionellen Einsatz geeignet.

Zed

Hinter Zed verbirgt sich nicht nur ein weiterer Coding-Agent, sondern  ein umfangreiches Open-Source-Projekt, um eine unabhängige Umgebung für Entwickler zu schaffen, die in Kooperation mit Künstlicher Intelligenz arbeiten wollen. Daher ist AI-assisted Coding tief in Zed integriert: Coding-Projekte lassen sich gemeinsam mit KI planen, ausführen, debuggen und committen. Die Coding-Umgebung unterstützt zahlreiche Cloud-Anbieter wie OpenRouter sowie lokale Modelle via Ollama, LM Studio und llama.cpp. Zed ist weniger für unerfahrene Nutzer geeignet, sondern richtet sich an erfahrenere Entwickler, die vor allem Wahlfreiheit und offene Alternativen schätzen.

Goose

Das vom US-Tech-Unternehmen Block gestartete, aber mittlerweile von der Agentic AI Foundation weiterentwickelte Goose ist ein sowohl ambitioniertes als auch exotisches Agentic-AI-Projekt. Denn ist nicht nur für Coding gedacht, sondern kann à la Claude Code und Cowork zahlreiche verschiedene Aufgaben übernehmen. Es kann aus simplen Prompts ganze Programme entwickeln, aber ebenso Recherchen durchführen, Daten analysieren, Arbeitsschritte auf dem Computer automatisieren und mehr. Derzeit unterstützt Goose lokale Modelle via Ollama und mehrere Cloud-Anbieter wie OpenRouter, LiteLLM und Venice AI.

Pi

Mit Pi erobert gerade ein sehr schlank gehaltener Open-Source-Coding-Agent die Vibe- und AI-assisted-Coding-Szene. Anders als Goose, OpenCode oder auch die kommerziellen Werkzeuge Codex und Claude Code ist Pi ein reines Terminal-Werkzeug: Es wird also über einfache Textprompts in einem Eingabefenster gesteuert. Wer zusätzliche Funktionen nachrüsten oder seinen Workflow anpassen will, der kann das über ein Erweiterungssystem auch mit selbst entwickelbaren Modulen tun. Pi unterstützt von Haus aus zahlreiche Cloud-Anbieter wie OpenRouter und kann über sein Erweiterungssystem oder kompatible Schnittstellen auch mit lokalen Modellen über Ollama, LM Studio und andere lokale Server verbunden werden.

Weitere nennenswerte KI-Coding-Projekte sind Aider, Cline, Roo Code und Kilo Code.

Diese freien Modellfamilien sollte man kennen

Die Frage nach den besten alternativen Modellen lässt sich nicht leicht beantworten. Denn Modelle, die gerade noch gehypt und für ihre Fähigkeiten gefeiert werden, können in Kürze überholt worden sein. Denn neue und überraschende Modelle erscheinen fast schon im Wochenrhythmus. Daher ist es derzeit eher sinnvoll, auf die wichtigsten freien Modellfamilien zu verweisen, die die GPT-, Claude- und Gemini-Modelle herausfordern.

Qwen

• Hinter der Qwen-Familie steht das Qwen-Team des chinesischen Tech- und Versandgiganten Alibaba.

• Die Palette der Qwen-Modelle ist mittlerweile sehr breit: Es gibt kleine Modelle, die vor allem für Textarbeiten gut sind, ebenso wie riesige Frontier-Modelle, die den Coding- und Agentenfähigkeiten von Claude- und GPT-Modellen nahekommen.

• Viele Qwen-Modelle stehen unter einer Apache-2.0-Lizenz und sind damit sehr frei und auch kommerziell einsetzbar.

• Das aktuell größte und stärkste Modell ist Qwen3.8-Max. Es kann äußerst komplexe und lang andauernde Aufgaben bewältigen.

• Für Coding ist mittlerweile vor allem Qwen3-Coder-Next interessant. Das Anfang 2026 veröffentlichte Modell wurde speziell für Coding-Agenten und die Arbeit an größeren Softwareprojekten entwickelt und ist auch für den lokalen Einsatz auf leistungsfähigen Rechnern gedacht.

• Für den lokalen Einsatz auf handelsüblichen Laptops sind das sehr kleine Qwen3.5-9B und das größere Qwen3.8-27B spannend. Beide sind für klassische Schreibaufgaben, Datenanalyse und Recherche gut geeignet. Qwen3.8-27B eignet sich auch für längere agentische Einsatzzwecke.

Kimi

• Die Kimi-Modelle stammen vom 2023 gegründeten chinesischen KI-Start-up Moonshot AI.

• Bekannt wurden die Kimi-Modelle 2025 durch ihren guten Umgang mit langen Dokumenten sowie gute Coding- und Recherchefähigkeiten.

• Das im Juli 2026 veröffentlichte Kimi K3 gilt als eines der derzeit stärksten und größten Open-Weight-Modelle. Es überzeugt vor allem beim Coding, beim Design von Webseiten, bei der Verarbeitung von Bildern und Videos sowie bei Rechercheaufgaben. Es fordert direkt die Spitzenmodelle von OpenAI und Anthropic heraus.

• Für die lokale Nutzung sind die Modelle der Kimi-Familie nicht geeignet. Dafür sind sie zu groß. Aber sie lassen sich vergleichsweise günstig über Cloud-Dienste nutzen.

GLM

• Die GLM-Modelle stammen vom chinesischen KI-Unternehmen Z.ai – ehemals Zhipu AI.

• Die aktuellen GLM-Modelle sind besonders für fortgeschrittene Coding-, Reasoning- und Agentenaufgaben bekannt.

• Die beiden aktuellen Spitzenmodelle GLM-5.2 und GLM-5.3 zählen zu den besten Modellen für Programmierer und zu den bestend selbstständig agierende KI-Assistenten und Agenten.

• Die meisten GLM-Modelle stehen unter der MIT-Lizenz. Sie sind damit weitgehend frei nutzbar und können auch kommerziell eingesetzt werden.

• Für den Einsatz auf lokaler Hardware sind die Top-Modelle der GLM-Reihe zu groß. Für sie wird Server-Hardware benötigt. Das kleinere GLM-4.7 Flash wiederum kann durchaus mit einem High-End-Gaming-Rechner oder einem modernen Mac betrieben werden.

Mistral

• Hinter Mistral steht das 2023 gegründete französische Unternehmen Mistral AI. Es ist derzeit der einzige wirklich relevante europäische KI-Anbieter.

• Mistral bietet vor allem kompakte und effiziente Modelle, die oft gut für Coding, Textarbeiten, aber auch Dokumentenerkennung geeignet sind.

• Viele der frei verfügbaren Mistral-Modelle nutzen die Apache-2.0-Lizenz und können damit sehr weitreichend frei verwendet werden.

• Das im März 2026 veröffentlichte Mistral Small 4 ist ein kompaktes, aber sehr vielfältiges Modell, das sowohl Text- als auch Bildeingaben verarbeiten kann und klassische Chat-, Schreib-, Reasoning-, Coding- und Agentenfähigkeiten mitbringt.

• Explizit für die lokale Nutzung sind wiederum die Ministral-3-Modelle entwickelt. Sie können zum Teil auch auf sehr begrenzter Hardware genutzt werden. Viele Entwickler wiederum schätzen die für Coding spezialisierten Devstral-Modelle. Vor allem für das Finden und Beheben von Bugs sind diese gut geeignet.

Gemma

• Die Gemma-Modelle stammen von Google DeepMind. Sie sind als offene Schwesterfamilie der Gemini-Modelle konzipiert.

• Die Gemma-Modelle gelten als kompakt und leistungsstark und können neben Text auch Bilder verarbeiten. Einige Varianten wie Gemma 4 E2B, E4B und 12B können zudem Audio verstehen. Sie sind von vornherein in verschiedenen Größen verfügbar, die vom Einsatz auf leistungsstarken Servern bis hin zur Nutzung auf Smartphones optimiert sind.

• Die aktuellen Gemma-4-Modelle stehen unter einer Apache-2.0-Lizenz und sind somit ohne große Einschränkungen frei nutzbar.

• Für den lokalen Einsatz sind vor allem die kleinen Gemma-4-E2B- und E4B-Varianten interessant. Sie sind ausdrücklich für Geräte mit begrenzter Rechenleistung wie Business-Laptops entwickelt und können daher datenschutzsensitiv für Textbearbeitung und Analysen genutzt werden.

• Auf leistungsstärkeren Rechnern können die Gemma-4-Varianten mit 12B, 26B oder 31B genutzt werden. Diese sind durchaus gut für begrenzte agentische Aufgaben, Coding und Recherche geeignet.

DeepSeek

• Die DeepSeek-Modelle des gleichnamigen chinesischen Unternehmens sind vor allem aufgrund des DeepSeek-Schocks so berühmt wie berüchtigt, der einst durch das Reasoning-Modell DeepSeek R1 ausgelöst wurde.

• Auch wenn die nachfolgenden Modelle diesen medialen Impact nicht wiederholen konnten, gelten die aktuellen Modelle des Unternehmens weiterhin als sehr fähig. Vor allem, was Reasoning- und Coding-Fähigkeiten betrifft.

• Die aktuellen DeepSeek-V4-Modelle sind frei zum Download verfügbar und stehen unter der sehr liberalen MIT-Lizenz.

• Das aktuelle Top-Modell DeepSeek V4 Pro wird von vielen aufgrund seiner starken Programmierfähigkeiten geschätzt. Ebenso wird es von vielen gerne als Grundlage für autonome Assistenten und Coding-Agenten genutzt.

• Das schlankere, aber dennoch für die lokale Nutzung viel zu große DeepSeek V4 Flash bietet ebenfalls starke Programmier- und Agentenfähigkeiten. Vor allem aufgrund seiner höheren Geschwindigkeit eignet es sich aber auch gut für Schreib-, Planungs- und Analyseaufgaben, bei denen nicht immer die maximale Leistung benötigt wird.

Wer wissen will, welche Modelle gerade an der Spitze stehen, kann bei verschiedensten Ranglisten nachschauen. Bei Arena bewerten Nutzer die Antworten verschiedener Modelle blind gegeneinander; mittlerweile gibt es auch eigene Ranglisten für Coding, deutschsprachige Antworten und offene Modelle.

Artificial Analysis vergleicht Modelle anhand verschiedener Leistungstests und Benchmarks und zeigt dabei auch Geschwindigkeit, Kosten sowie Stärken bei Coding, Reasoning und Agentenaufgaben.