# Private LLM Privater, unzensierter KI-Chat für iPhone, iPad und Mac Keine Cloud, Kein Tracking, Keine Logins. [![Download on the App Store](/app-store/download-badge/de/download.svg)](/download)[ Discord0 Benutzer online ](/discord) [4.4·1.604 Bewertungen im App Store](/reviews) ## KI offline auf deinem iPhone, iPad und Mac ausführen Private LLM läuft komplett auf deinem iPhone, iPad oder Mac. Deine Unterhaltungen verlassen niemals das Gerät, und nach dem ersten Modell-Download ist kein Internet erforderlich. Kein Account, kein Tracking, keine Logs. Ein einmaliger Kauf schaltet die App auf jedem Apple-Gerät frei, das du besitzt, sowie für deine Familienfreigabe-Gruppe. ![Eine Nahaufnahme eines iPhone-Bildschirms, der die Schnittstelle der Private LLM-App anzeigt, in der ein Textbefehl in eine Chat-ähnliche Schnittstelle eingegeben wird, was die Fähigkeit der App hervorhebt, ausgefeilte Sprachmodelle lokal auf dem Gerät für verbesserte Privatsphäre und Offline-Funktionalität auszuführen](/_astro/ios_prompt.q9DZ5858.webp) ## DeepSeek R1, Llama 3.3, Qwen3 und Gemma 3 lokal ausführen Private LLM führt die führenden Open-Source-Modelle direkt auf deinen Apple-Geräten aus - DeepSeek R1 Distill, Llama 3.3 70B, Qwen3 4B, Phi 4, Google Gemma 3 und mehr. Jede Unterhaltung bleibt on-device, und jedes Modell wird intern quantisiert, um die bestmögliche Qualität auf deiner Hardware zu gewährleisten. [Finden Sie das beste Open-Source-LLM für Ihr Gerät](/de#models) ![Screenshot der Private LLM-App auf einem iPhone, der eine benutzerfreundliche Schnittstelle mit einer Liste herunterladbarer Large Language Models (LLMs) für die Offline-Nutzung anzeigt, wobei eine Vielzahl von Modellnamen und -beschreibungen gezeigt wird, die die Fähigkeit der App für personalisierte KI-Erlebnisse hervorheben und gleichzeitig ihre Privatsphäre und Offline-Funktionalität betonen.](/_astro/downloadable_models_ios.BmHBJGeb.webp) ## Lokale KI in Siri und Apple Shortcuts - Ohne Code Private LLM integriert sich direkt in Siri und die Shortcuts-App. Erstelle KI-gesteuerte Workflows, die Texte zusammenfassen, Texte generieren oder Antworten in eine der über 70 Apps weiterleiten, die die [x-callback-url-Spezifikation](https://x-callback-url.com/) unterstützen. Kein Code erforderlich. [Sieh dir von Nutzern erstellte Apple Shortcuts für Private LLM an](/de/community-shortcuts) ![Ein iPhone zeigt die Schnittstelle der Private LLM-App mit einer Apple Shortcut-Integration und zeigt eine nahtlose Benutzererfahrung für die Personalisierung von KI-Interaktionen auf iOS](/_astro/shortcuts.CRkFn8Aq.webp) ## Einmaliger Kauf, kein Abo - Familienfreigabe für sechs Personen Verzichten Sie auf Abonnements für eine klügere Wahl mit Private LLM. Ein einzelner Kauf schaltet die App auf allen Apple-Plattformen frei – iPhone, iPad und Mac – und ermöglicht Family Sharing für bis zu sechs Verwandte. Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur den Zugang, sondern erhöht auch den Wert Ihrer Investition und macht digitale Privatsphäre und Intelligenz universell in Ihrer Familie verfügbar. ![Screenshot der Private LLM-Schnittstelle auf macOS, der einen Benutzer zeigt, der eine Aufforderung in das Texteingabefeld der Anwendung eingibt, bereit, sofortige Offline-Antworten vom lokalen Sprachmodell zu erhalten](/_astro/macos_prompt.DfGFHq6k.webp) ## In macOS integrierte KI-Schreibwerkzeuge Wähle beliebigen Text in einer beliebigen macOS-App aus, mache einen Rechtsklick, und Private LLM schreibt ihn neu, fasst ihn zusammen oder korrigiert ihn - komplett on-device. Unterstützt Englisch und die wichtigsten westeuropäischen Sprachen. ![Screenshot, der die Integration von Private LLM im systemweiten Dienstemenü von macOS zeigt.](/_astro/macos-service-menu.B1QmQmpp.webp) ## Entwickelt von zwei Ingenieuren, nicht von VCs Private LLM wird von zwei Ingenieuren in der EU entwickelt - bootstrapped, keine VC-Finanzierung, keine Growth-Hacking-Roadmap. Wir sind die einzige App im App Store mit OmniQuant- und GPTQ-Quantisierung, die messbar bessere Ergebnisse liefern als die RTN-Quantisierung, die von MLX- und llama.cpp-Wrapper-Apps wie Ollama und LM Studio verwendet wird. Wir sind unseren Nutzern verantwortlich, nicht Investoren - deshalb bleiben deine Daten on-device und werden es immer bleiben. ![Ein iPhone zeigt die Schnittstelle der Private LLM-App mit einer Apple Shortcut-Integration und zeigt eine nahtlose Benutzererfahrung für die Personalisierung von KI-Interaktionen auf iOS](/_astro/independent-devs.nPY4P8E5.png) Aus dem App Store ## Echte Rezensionen von iPhone- und Mac-Nutzern > “This is a private AI app created by developers performing constant updates and not charging a subscription. That is rare nowadays! Bravo, looking forward to the updates as this continues to improve!” 🇺🇸8parental8 · App Store-Rezension Rezension 1 von 5 [App Store-Rezensionen lesen](/reviews) ## OmniQuant- und GPTQ-Quantisierung: Bessere Ergebnisse, weniger Speicherbedarf Private LLM verwendet [OmniQuant](https://arxiv.org/abs/2308.13137)\- und GPTQ-Quantisierung. Wenn LLMs für die On-Device-Inferenz quantisiert werden, beeinträchtigen Ausreißer-Gewichtungswerte die Qualität der Textgenerierung. OmniQuant moduliert Ausreißer-Gewichte mit einem lernbaren, optimierungsbasierten Clipping-Mechanismus, der den Quantisierungsfehler minimiert. GPTQ nutzt approximierte Informationen zweiter Ordnung (Hesse-Matrix), um den Rekonstruktionsfehler bei den wichtigsten Gewichten zu minimieren. Die affine RTN-Quantisierung, die von MLX-basierten Apps wie LM Studio verwendet wird, und die blockweisen RTN-Varianten, die von llama.cpp-basierten Apps wie Ollama verwendet werden, überspringen diese Art der Optimierung pro Gewicht - weshalb diese Apps auf derselben Apple-Hardware eine geringere Ausgabequalität liefern. Wir erforschen ständig fortschrittliche Quantisierungsmethoden, eine Arbeit, die Wrapper-Apps, die auf Inferenz-Engines von Drittanbietern basieren, nicht übernehmen können. OmniQuant und GPTQ in Kombination mit optimierten modellspezifischen Metal-Kerneln ermöglichen es Private LLM, eine Textgenerierung zu liefern, die auf Apple-Hardware sowohl schnell als auch von hoher Qualität ist. [Private LLM vs. Ollama](/compare/ollama-vs-private-llm) ## Laden Sie die besten Open-Source-LLMs herunter iOS ### Qwen3 4B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Qwen3 4B Instruct 2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507)[Qwen3 4B Instruct 2507 Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated)[Josiefied Qwen3 4B Instruct 2507 (Uncensored)](https://huggingface.co/Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-4B-Instruct-2507-gabliterated-v1)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic (Uncensored)](https://huggingface.co/p-e-w/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic NoSlop (Uncensored)](https://huggingface.co/numen-tech/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic-noslop-GPTQ-Int4) ### DeepSeek R1 Distill Basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 8GB+ RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)[DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)[DeepSeek R1 Distill Llama 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated) ### DeepSeek R1 Distill Basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 16GB+ RAM [DeepSeek R1 Distill Qwen 14B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) ### Meta Llama 3.2 3B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Meta Llama 3.2 3B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct)[Llama 3.2 3B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated)[Llama 3.2 3B Instruct Uncensored 🦙](https://huggingface.co/chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored)[Hermes 3 Llama 3.2 3B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B)[FuseChat Llama 3.2 3B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-3B) ### Meta Llama 3.2 1B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [Meta Llama 3.2 1B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)[Llama 3.2 1B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated)[FuseChat Llama 3.2 1B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-1B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 1B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-1B) ### Google Gemma 3 1B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [Gemma 3 1B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it)[Gemma 3 1B IT Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated)[Amoral Gemma 3 1B v2 (Uncensored)](https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-1B-v2) ### Google Gemma 2 9B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 16GB+ RAM [Gemma-2 9B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-9b-it)[Gemma-2 9B IT SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3)[Tiger Gemma 9B v3 🐅 (Uncensored)](https://huggingface.co/TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3)[FuseChat Gemma 2 9B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Gemma-2-9B-Instruct)[Gemma 2 Ifable 9B (Creative Writing)](https://huggingface.co/ifable/gemma-2-Ifable-9B) ### Google Gemma 2 2B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [Gemma-2 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-it)[SauerkrautLM Gemma-2 2B IT](https://huggingface.co/VAGOsolutions/SauerkrautLM-gemma-2-2b-it) ### Meta Llama 3.1 8B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 8GB+ RAM [Meta Llama 3.1 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)[Meta Llama 3.1 8B Instruct Abliterated 🦙(Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated)[Hermes 3 Llama 3.1 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B)[FuseChat Llama 3.1 8B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct)[Llama 3.1 8B Lexi Uncensored V2 (Therapy/Role-Play)](https://huggingface.co/Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2)[Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B)[Meta Llama 3.1 8B Survive V3 (Survival Specialist)](https://huggingface.co/lolzinventor/Meta-Llama-3.1-8B-SurviveV3)[Llama 3.1 8B UltraMedical 🏥 (Biomedical)](https://huggingface.co/TsinghuaC3I/Llama-3.1-8B-UltraMedical) ### Meta Llama 3 8B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Meta Llama 3 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)[Meta Llama 3 8B Instruct Abliterated v3 (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3)[NeuralDaredevil 8B Abliterated 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🌓](https://huggingface.co/Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B)[Llama 3 Instruct 8B SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3) ### Qwen 2.5-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [Qwen 2.5 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 0.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-0.5B)[Qwen 2.5 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct)[EVA-D Qwen2.5 1.5B v0.0 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-D-Qwen2.5-1.5B-v0.0)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 1.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-1.5B)[Qwen 2.5 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-3b) ### Qwen 2.5-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 8GB+ RAM [Qwen 2.5 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)[FuseChat Qwen 2.5 7B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct)[EVA Qwen2.5 7B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1)[OpenHands LM 7B v0.1 (Coding)](https://huggingface.co/all-hands/openhands-lm-7b-v0.1) ### Qwen 2.5-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 8GB+ RAM [Qwen 2.5 Coder 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct) ### Qwen 2.5 14B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 16GB+ RAM [Qwen 2.5 Coder 14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct)[EVA Qwen2.5 14B v0.2 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2) ### Phi-3 Mini 3.8B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Phi-3 Mini 4K Instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct)[Kappa-3 Phi Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/kappa-3-phi-abliterated) ### Google Gemma-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 8GB+ RAM [Gemma 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2b-it/)[Gemma 1.1 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-1.1-2b-it) ### Mistral 7B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Mistral 7B Instruct v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3)[Mistral 7B Instruct v0.2](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2)[OpenHermes 2.5 Mistral 7B ☤](https://huggingface.co/teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B)[Hermes 2 Pro Mistral 7B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B)[RakutenAI 7B Chat 🇯🇵](https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-7B-chat)[openchat-3.5-0106 7B 💬](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-0106)[CodeNinja 1.0 OpenChat 7B 🥷](https://huggingface.co/beowolx/CodeNinja-1.0-OpenChat-7B)[Starling LM 7B Beta 🐤](https://huggingface.co/Nexusflow/Starling-LM-7B-beta)[Dolphin 2.8 Mistral 7B v0.2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02)[DictaLM 2.0 Instruct 🇮🇱](https://huggingface.co/dicta-il/dictalm2.0-instruct) ### Llama 2 7B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Airoboros l2 7b 3.0](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-7b-3.0)[Spicyboros 7b 2.2 🌶️](https://huggingface.co/jondurbin/spicyboros-7b-2.2) ### Phi-2 3B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [Phi-2 Orange 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange)[Dolphin 2.6 Phi-2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2)[Phi-2 Super 🤖](https://huggingface.co/abacaj/phi-2-super)[Phi-2 Orange v2 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange-v2) ### H2O Danube-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [H2O Danube 1.8B Chat](https://huggingface.co/h2oai/h2o-danube-1.8b-chat) ### StableLM 3B Basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [StableLM 2 Zephyr 1.6B 🪁](https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-2-zephyr-1_6b)[Nous-Capybara-3B V1.9](https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Capybara-3B-V1.9)[Rocket 3B 🚀](https://huggingface.co/pansophic/rocket-3B) ### TinyLlama 1.1B Basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 4GB+ RAM [TinyLlama 1.1B Chat 🦙](https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0)[TinyDolphin 2.8 1.1B Chat 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/TinyDolphin-2.8-1.1b) ### Yi 6B-basierte Modelle Für iPhones/iPads mit 6GB+ RAM [Yi 6B Chat 🇨🇳](https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat) macOS ### DeepSeek R1 Distill Basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 16GB+ RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)[DeepSeek R1 Distill Llama 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated)[DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)[DeepSeek R1 Distill Qwen 14B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) ### DeepSeek R1 Distill Basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 32GB+ RAM [Fuse O1 DeepSeek R1 QwQ SkyT1 32B](https://huggingface.co/FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview)[DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated) ### DeepSeek R1 Distill Basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 48GB+ RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 70B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B)[R1 1776 Distill Llama 70B](https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776-distill-llama-70b) ### Google Gemma 3 1B-basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 8GB+ RAM [Gemma 3 1B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it)[Gemma 3 1B IT Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated)[Amoral Gemma 3 1B v2 (Uncensored)](https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-1B-v2) ### Phi-4 14B-basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 16GB+ RAM [Phi-4](https://huggingface.co/microsoft/phi-4) ### Meta Llama 3.3 70B-basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 48GB+ RAM [Meta Llama 3.3 70B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct)[Llama 3.3 70B Instruct Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated)[EVA LLaMA 3.33 70B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1)[Llama 3.3 70B Euryale v2.3 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/Sao10K/L3.3-70B-Euryale-v2.3) ### Meta Llama 3.2 3B-basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 8GB+ RAM [Meta Llama 3.2 3B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-3B)[Llama 3.2 3B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated)[Llama 3.2 3B Instruct Uncensored 🦙](https://huggingface.co/chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored)[Hermes 3 Llama 3.2 3B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B)[FuseChat Llama 3.2 3B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-3B-Instruct) ### Meta Llama 3.2 1B-basierte Modelle Für Apple Silicon Macs mit 8GB+ RAM [Meta Llama 3.2 1B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 1B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-1B)[Llama 3.2 1B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated)[FuseChat Llama 3.2 1B 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