Was ist Ente Photos?
Ente Photos ist eine Ende-zu-Ende-verschlüsselte Foto- und Video-Backup-App von Ente Technologies, Inc. mit optionaler Gesichtserkennung und Suche in natürlicher Sprache, die auf dem Gerät laufen. Der App Store führt sie unter „Foto & Video“, die erste Veröffentlichung war am 2. Dezember 2020. Sie ist zuerst ein Cloud-Dienst: Ihre Bibliothek liegt verschlüsselt auf den Servern von Ente, und die KI ist eine optionale Schicht darüber.
Ente bietet außerdem mit Ensu eine eigene Chat-App für das Gerät an, die eine eigene Rezension hat. Diese Seite behandelt nur die Photos-App und ihre Funktionen für maschinelles Lernen.
Bezugsquelle
Ente Photos wird auf Smartphones aus den App-Stores und auf Computern über herunterladbare Installer installiert; die Funktionen für maschinelles Lernen brauchen eine dieser Apps.
iPhone und iPad
- Bezug:
- Ente Photos im App Store, kostenloser Download, laut Eintrag iOS 15.1 oder neuer
Android
- Bezug:
- Google Play, F-Droid oder die APK auf der GitHub-Release-Seite
macOS, Windows, Linux
- Bezug:
- Installer auf ente.com/download: macOS-DMG, Windows-EXE, Linux-AppImage, DEB, RPM und Flathub
Web
- Bezug:
- photos.ente.com, ohne Installation
Tarife
- Bezug:
- Kostenlos: 10 GB. Kostenpflichtig, in USD laut ente.com: 50 GB 2,49 $ pro Monat, 200 GB 4,99 $, 1000 GB 9,99 $, 2000 GB 19,99 $; Jahrespreise werden ebenfalls genannt, und ein Familientarif deckt laut FAQ der Startseite bis zu 5 Mitglieder ohne Aufpreis ab
Website
- Bezug:
- ente.com
Datenschutzerklärung
- Bezug:
- ente.com/privacy
Quellcode
- Bezug:
- github.com/ente-io/ente, laut GitHub AGPL-3.0
Geprüfte Version: 1.3.66 auf dem Smartphone, laut App Store und GitHub am 21. Oktober 2026 veröffentlicht; die Desktop-App steht bei 1.7.30 (6. Oktober 2026). Die iPhone-App ist vor einem Modell-Download 242,6 MB groß. Die Preise sind die auf ente.com angezeigten; Preise in den regionalen Stores hat PromptQuorum nicht geprüft.
Was lokal läuft und was in der Cloud
Die Gesichts- und Suchmodelle laufen auf Ihrem Gerät, die Fotos aber liegen in der Cloud von Ente, und die KI indiziert nur Fotos, die dorthin gesichert wurden.
Gesichtserkennung
- Wo es läuft:
- Auf Ihrem Gerät
- Angaben der Quellen:
- Gesichter werden lokal erkannt, in numerische Fingerabdrücke umgerechnet und zu Personen gruppiert. Die Funktion ist standardmäßig aus, und laut Datenschutzerklärung wird sie nach Ihrer Einwilligung aktiviert. Sie funktioniert in den Mobil- und Desktop-Apps, nicht im Web; mobil lassen sich Gruppen zusammenführen und trennen, auf dem Desktop werden sie nur angezeigt.
Magic Search
- Wo es läuft:
- Auf Ihrem Gerät
- Angaben der Quellen:
- Anfragen werden mit einem lokalen Index abgeglichen, der mit einem CLIP-artigen Bildmodell erstellt wird; der Quellcode nennt MobileCLIP S2. Nach der Indizierung funktioniert die Suche offline.
Detect Text (OCR)
- Wo es läuft:
- Auf Ihrem Gerät
- Angaben der Quellen:
- Text in einem Foto lange drücken, um ihn zu kopieren. Die iPhone-App nutzt Apples Vision-Framework, Android lädt beim ersten Einsatz Offline-Modelle. Nur mobil, auf Abruf und ohne durchsuchbaren Index.
Modell-Download
- Wo es läuft:
- Netzwerk, einmalig
- Angaben der Quellen:
- Laut Hilfeseiten rund 300 MB. Der Quellcode verweist auf models.ente.com, und die Datenschutzerklärung nennt Hugging Face als Modell-Host.
Eingabe für die Indizierung
- Wo es läuft:
- Cloud zum Gerät
- Angaben der Quellen:
- Die App lädt zuerst Ihre Originale von Ente herunter, um sie zu indizieren, und berücksichtigt nur Fotos, die bei angemeldetem Konto gesichert wurden; der Galerie-Modus der mobilen App kann lokale Fotos auch ohne Anmeldung indizieren.
Suchindizes
- Wo es läuft:
- Cloud, verschlüsselt
- Angaben der Quellen:
- Fertige Indizes werden verschlüsselt und mit Ihren anderen Geräten synchronisiert, sodass ein Gerät die Arbeit für alle erledigen kann. Die Desktop-App indiziert schneller als ein Smartphone.
Fotospeicher
- Wo es läuft:
- Cloud von Ente, verschlüsselt
- Angaben der Quellen:
- Dateien liegen verschlüsselt auf den Servern von Ente, die laut Sicherheits-FAQ in Amsterdam, Paris und Frankfurt stehen, mit drei Kopien bei drei Anbietern.
Diese Angaben stammen aus den Hilfeseiten, der Datenschutzerklärung und dem Quellcode von Ente auf GitHub. PromptQuorum hat den Netzwerkverkehr der App nicht untersucht und die Modelle nicht ausgeführt.
So schalten Sie die Suche auf dem Gerät ein
Die Schritte folgen den Hilfeseiten; PromptQuorum hat sie nicht selbst durchgeführt.
- 1Maschinelles Lernen einschalten
Why it matters: Öffnen Sie mobil Einstellungen, Maschinelles Lernen, am Desktop Einstellungen, Einstellungen, Maschinelles Lernen. Aktivieren Sie Maschinelles Lernen und bei Bedarf die lokale Indizierung. - 2Die erste Indizierung abwarten
Why it matters: Beginnen Sie bei einer großen Bibliothek mit der Desktop-App, die schneller indiziert, und lassen Sie die Indizes zum Smartphone synchronisieren. Wer es vor einem großen Import einschaltet, spart doppelte Downloads. - 3Personen benennen und suchen
Why it matters: Öffnen Sie „Personen“, benennen Sie eine Gruppe und geben Sie dann den Namen oder eine Beschreibung wie „Strand Sonnenuntergang“ in die Suchleiste ein. - 4Ein Smartphone mit wenig RAM schonen
Why it matters: Schalten Sie bei Smartphones mit 4 bis 6 GB RAM und großer Bibliothek die lokale Indizierung aus und überlassen Sie die Arbeit der Desktop-App.
Verschlüsselung und Datenfluss
Laut Hersteller werden Dateien und ihre Metadaten vor dem Hochladen auf Ihrem Gerät verschlüsselt, und nur Sie besitzen die Schlüssel. Die Hilfeseiten nennen: Schlüsselableitung aus Ihrem Passwort mit Argon2id, Verschlüsselung der Dateien mit XChaCha20 und XSalsa20 plus Poly1305 über die Bibliothek libsodium, einen eigenen Schlüssel für jede Datei und jedes Album sowie verschlüsselte Metadaten wie Aufnahmezeit, Ort und Beschreibung. Geteilte Alben werden mit dem öffentlichen Schlüssel des Empfängers entsperrt; bei öffentlichen Links steckt der Entschlüsselungsschlüssel laut FAQ im URL-Fragment und wird nicht an den Server gesendet.
Die Datenschutzerklärung, zuletzt aktualisiert am 16. Oktober 2026, besagt, dass Ente Ihre E-Mail-Adresse, öffentliche Schlüssel, anonymisierte Absturzberichte und Server-Logs einschließlich der IP-Adresse erhebt und keine Analysen dazu sammelt, wie Sie App-Funktionen nutzen. Als Auftragsverarbeiter genannt werden unter anderem Scaleway, Hetzner, Backblaze, Wasabi, Cloudflare und Stripe. Daten für die gesichtsbasierte Suche entstehen laut Beschreibung auf Ihrem Gerät und werden verschlüsselt, bevor sie es verlassen.
📌Hinweis: Dies sind Angaben und Dokumentation des Herstellers, keine Prüfergebnisse von PromptQuorum, das weder den Netzwerkverkehr noch die Kryptografie im Code untersucht hat. Laut Erklärung hat das Unternehmen seinen Sitz in den USA.
Was wir nicht überprüfen konnten
- Qualität und Geschwindigkeit. PromptQuorum hat die App nicht installiert und die Modelle nicht ausgeführt; Genauigkeit der Gesichtsgruppierung, Relevanz der Suchergebnisse und Indizierungsdauer werden daher nicht bewertet. Die Hilfeseiten räumen selbst ein, dass Gesichtsmodelle bei Babys und Kleinkindern Schwierigkeiten haben.
- Verschlüsselung und Netzwerkverkehr. Die Aussagen stammen aus Dokumenten von Ente; PromptQuorum hat weder den Datenverkehr noch die Kryptografie im Code untersucht.
- Umfang der Metadaten. Das Architekturdokument sagt nicht, ob Vorschaubilder, Dateinamen, Dateigrößen oder IP-Adressen abgedeckt sind, während die FAQ Aufnahmezeit, Ort und Beschreibung als verschlüsselt nennt.
- Teilen im kostenlosen Tarif. Die Startseite führt Albumfreigaben und öffentliche Links im kostenlosen Tarif auf, die Sicherheits-FAQ dagegen sagt, nur bezahlte Tarife könnten Alben teilen.
- Ungeklärte Drittanbieter. Die Erklärung nennt Anthropic, OpenAI und xAI unter „Research and documentation“, ohne zu sagen, welche Daten sie gegebenenfalls erhalten.
- Nicht dokumentierte Modelle. Der Quellcode führt Gesichts- und Körpermodelle für Hunde und Katzen auf, die die Hilfeseiten nicht beschreiben.
- Store-Preise. Tarifpreise in lokalen Währungen und in den App-Stores wurden nicht geprüft.
Wettbewerber und Alternativen
PixlStash
- Plattformen:
- Windows, macOS, Linux
- Preis / Lizenz:
- Kostenlos / GPL-3.0
- Wichtigster Unterschied:
- Selbst gehosteter Bildbibliotheks-Manager mit lokaler Verschlagwortung sowie Gesichts- und semantischer Suche; Betrieb und Speicher liegen bei Ihnen, ohne verwaltetes Cloud-Backup
Artikel über PixlStash (1)
- PixlStash Review: Self-Hosted Image Library Manager with Local AI TaggingAktualisiert 17. Oktober 2026
pcAI Photo Retouch
- Plattformen:
- iPhone, iPad, Mac
- Preis / Lizenz:
- Kostenlos + In-App-Käufe / Nicht angegeben
- Wichtigster Unterschied:
- Offline-Fotorestaurierung und Kunststile auf dem Gerät; bearbeitet einzelne Bilder, sichert aber keine Bibliothek und ordnet sie nicht
Artikel über pcAI Photo Retouch (1)
- pcAI Photo Retouch Review: Offline Photo Restoration and Art Styles on iPhone and MacAktualisiert 16. Oktober 2026
Zu keiner anderen Foto-Bibliothek mit KI auf dem Gerät gibt es bisher eine PromptQuorum-Rezension; dies sind daher die nächstliegenden Verzeichniseinträge. Prüfen Sie aktuellen Preis, Lizenz und Plattformen jeder App in ihrem eigenen Eintrag.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich Gesichtserkennung oder Magic Search in der Web-App nutzen?
Nein. Laut Hilfeseiten ist maschinelles Lernen auf photos.ente.com nicht verfügbar; dort gibt es nur die einfache Suche nach Datum, Dateiname, Beschreibung und Album.
Was passiert, wenn ich Passwort und Wiederherstellungsschlüssel verliere?
Ente sagt, dass es das Konto weder wiederherstellen noch die Daten entschlüsseln kann. Der Wiederherstellungsschlüssel mit 24 Wörtern wird in den Einstellungen angezeigt, solange Sie angemeldet sind; wer auf einem anderen Gerät angemeldet ist, kann das Passwort dort zurücksetzen.
Werden meine Gesichtsdaten zum Training von KI-Modellen verwendet?
Die Hilfeseiten sagen, dass Fotos und ML-Daten weder von Ente noch von Dritten zum Training von KI-Modellen verwendet werden. Die Datenschutzerklärung ergänzt, dass beim Teilen eines Fotos das Gerät des Empfängers Gesichtsinformationen daraus extrahieren kann.
Kann ich Ente selbst hosten, statt Speicher zu bezahlen?
Die Dokumentation beschreibt Selbst-Hosting mit einem Quickstart-Skript, Docker Compose oder manueller Einrichtung, und der Servercode ist quelloffen. PromptQuorum hat es nicht ausprobiert, und Betrieb und Sicherung des Speichers lägen dann bei Ihnen.
Wurde die Verschlüsselung geprüft?
Der Hersteller nennt ein erstes Audit durch Cure53 mit Symbolic Software und ein späteres im Auftrag von CERN, beide auf seinem Blog veröffentlicht. PromptQuorum hat die Berichte nicht gelesen.
Fazit
Ente Photos ist ein aktiv gepflegter, quelloffener Weg, eine Fotobibliothek Ende-zu-Ende-verschlüsselt zu sichern und nach Personen und Beschreibung zu durchsuchen, ohne die Analyse einem Server zu überlassen. Dem stehen gegenüber: Die Bibliothek liegt weiter in der Cloud des Herstellers, die KI funktioniert nur über die Mobil- und Desktop-Apps, nur für gesicherte Fotos und erst nach einer ersten Indizierung, die bei großen Bibliotheken dauern kann. Die App passt zu Menschen, die eine private Alternative zu gängigen Foto-Clouds suchen und über 10 GB hinaus einen Bezahltarif akzeptieren; wer unabhängige Belege für die Verschlüsselung oder die rein lokale Verarbeitung braucht, sollte zuerst die Audit-Berichte lesen und den Netzwerkverkehr der App prüfen.
Quellen
- Ente Photos im App Store — Version, Veröffentlichungsdatum, Größe und Anforderungen, geprüft am 24. Oktober 2026.
- Ente Photos 1.3.66 auf GitHub — Veröffentlichungsdatum und Android-APK.
- Website von Ente und Download-Seite — Tarife, Funktionen, Plattformen und Desktop-Version.
- Datenschutzerklärung von Ente — erhobene Daten, Auftragsverarbeiter und Einwilligung für Gesichtsdaten, zuletzt aktualisiert am 16. Oktober 2026.
- Ente-Hilfe: Maschinelles Lernen, Magic Search und Detect Text — was auf dem Gerät läuft.
- Ente-Hilfe: FAQ zu Sicherheit und Datenschutz und Architekturdokument — Verschlüsselungsdesign, Speicherorte und Audits.
- Quellcode von Ente — Lizenz und Liste der Modelle für maschinelles Lernen, gelesen am 24. Oktober 2026.