Google AI Edge Gallery im Test (2026): Gemma 4 On-Device-Chat fürs iPhone

Google AI Edge Gallery ist Googles eigene Showcase-App, um Open-Source-KI-Modelle direkt auf einem Smartphone, Tablet oder Mac auszuführen, ohne dass die Inferenz auf einen Server geht. Sie basiert auf LiteRT-LM, Googles produktionsreifer Inferenz-Laufzeitumgebung für große Sprachmodelle auf Edge-Geräten, die selbst die ältere MediaPipe-LLM-Inference-API früherer Projektversionen ablöste.

Die hier getestete iOS-Version ist Google AI Edge Gallery im Apple App Store (App-Store-ID 6749645337), entwickelt und veröffentlicht von Google LLC, derzeit Version 1.0.10, bewertet mit 4,0 von 5 Sternen bei über 160 Bewertungen. Der Download ist kostenlos, es gibt keine Abo-Stufe.

Dieselbe App ist ein Vertriebskanal eines größeren Open-Source-Projekts, google-ai-edge/gallery, das Google als „das führende Ziel, um die leistungsstärksten Open-Source-Sprachmodelle der Welt auf dem eigenen Mobilgerät auszuführen" beschreibt. Das Projekt bietet auch eine Android-Version (über Google Play und direkten APK-Download) sowie Desktop-Builds. Googles eigene Projektdokumentation bezeichnet das gesamte Vorhaben als „experimentelle Beta-Version" und nicht als fertiges Verbraucherprodukt — eine Unterscheidung, die dieser Test als wesentlich und nicht als Formalität behandelt, da Google AI Edge Gallery in diesem Cluster durchgehend mit Apps verglichen wird, die gezielt als ausgereifte Verbraucherprodukte gebaut wurden.

Google AI Edge Gallery ist kostenlos herunterladbar, ohne Kaufschritt. Die CTA dieses Tests behandelt speziell die iOS-Version; die Android- und Quellcode-Kanäle sind separate Downloads desselben zugrunde liegenden Open-Source-Projekts, nicht dieselbe Installation.

Dieser Test ist ein Begleitartikel zu Google AI Edge Gallerys Eintrag im lokalen KI-Software-Verzeichnis, das die App neben jeder anderen auf dieser Seite behandelten mobilen lokalen KI-App listet.

Google AI Edge Gallery konzentriert sich auf Googles Gemma-Modellfamilie, aktuell die am 2. April 2026 veröffentlichte Gemma-4-Generation. Gemma 4 erscheint in mehreren Größen — E2B und E4B (für Smartphones konzipiert), eine 26B-Mixture-of-Experts-Variante, eine 31B-Variante sowie ein multimodales Gemma 4 12B Unified-Modell, das laut Googles eigener Dokumentation Text-, Bild- und Audioeingaben in einer einzigen Architektur verarbeitet. Die App unterstützt auch Gemma 3n, eine frühere Gemma-Version, die dem On-Device-Stack Audioverständnis hinzufügte, bevor Gemma 4 erschien.

Über die mitgelieferten Gemma-Modelle hinaus können Nutzer eigene Modelle von Hugging Face im LiteRT-Format importieren, über eine Modellkarten-URL im Modellverwaltungsbildschirm der App. Googles eigene Projektdokumentation bestätigt diese Hugging-Face-Integration für Modellsuche und -download, macht aber keine Angaben zu Details wie einem eventuell erforderlichen Hugging-Face-Zugangstoken für gesperrte Modell-Repositories — dieser Test behandelt das als unbestätigt statt einen bestimmten Token-Ablauf anzunehmen; Leser sollten die aktuellen App-Anleitungen prüfen, bevor sie ein gesperrtes Modell importieren.

Funktional bündelt die App mehrere Modi rund um diese Modelle: AI Chat mit Thinking Mode (zeigt die Zwischenschritte des Modell-Reasonings), Ask Image (multimodale Analyse eines Fotos aus Kamera oder Galerie), Audio Scribe (On-Device-Sprachtranskription und -übersetzung), Agent Skills (externer Werkzeugzugriff, etwa Wikipedia-Nachschlagen, oberhalb des Basismodells) und ein Bildschirm für Modellverwaltung und Benchmarking, um Downloadgröße und On-Device-Leistung verschiedener Modelle vor der Wahl zu vergleichen.

Die Inferenz erfolgt auf dem Gerät, sobald ein Modell heruntergeladen wurde — Chat-Eingaben und Modellausgaben werden nicht zur Antwortgenerierung an einen Google-Server gesendet. Das ist jedoch nicht dieselbe Aussage wie „die App erfasst keine Daten", und dieser Test behandelt diese beiden Aussagen getrennt statt sie zu vermischen.

Apples Datenschutz-Kennzeichnung für den Google AI Edge Gallery App-Store-Eintrag gibt an, dass mit Ihrer Identität verknüpfte Daten Geräte-ID, Leistungsdaten und Diagnosen umfassen und nicht mit Ihrer Identität verknüpfte Daten ungefähren Standort, Produktinteraktionsdaten und Absturzberichte umfassen. Dies ist Apples standardmäßiges, vom Entwickler selbst deklariertes Datenschutzlabel-Format, kein unabhängiges Audit des Netzwerkverkehrs der App durch PromptQuorum.

Der praktische Unterschied für datenschutzbewusste Leser: Der Inhalt Ihrer Gespräche sowie Bilder oder Audio, die Sie dem Modell geben, verbleiben während der Inferenz auf dem Gerät, aber Google erfasst weiterhin telemetrieartige Daten (Gerätekennungen, Leistungs-/Diagnosedaten, ungefährer Standort, Absturzberichte) darüber, wie die App selbst genutzt wird. Leser, die eine strengere „erfasst überhaupt nichts"-Haltung benötigen, sollten dies mit Private LLMs App-Store-Datenschutzlabel vergleichen, das angibt, dass keine Daten von dieser App erfasst werden.

Google AI Edge Gallery begann als reines GitHub-Open-Source-Projekt, bevor es in die App Stores kam. Die folgende Zeitleiste stammt aus Googles eigenen Blogbeiträgen und dem GitHub-Repository des Projekts.

Google AI Edge Gallery verdient sich einen Platz in diesem Cluster als schnellster, kostenloser Weg, Googles eigene Gemma-4-Modelle vollständig auf einem iPhone auszuführen, gestützt von Googles produktionsreifer LiteRT-LM-Laufzeitumgebung statt einem Drittanbieter-Wrapper um ein Open-Source-Modell. Die Unterstützung für Hugging-Face-Import und multimodale Funktionen (Ask Image, Audio Scribe, Thinking Mode) gehen über einen bloßen Chat-Client hinaus. Die Abwägungen sind ebenso real: Google selbst bezeichnet das Projekt als „experimentelle Beta", das iOS-App-Store-Datenschutzlabel zeigt mehr Datenerfassung als die strengsten datenschutzorientierten Konkurrenten, und die App hat eine kürzere Historie als gepflegtes Verbraucherprodukt als Apps wie Private LLM. Leser, die speziell die neuesten Gemma-Modelle kostenlos wollen, oder die LiteRT-LM als Entwickler evaluieren, sollten sie installieren. Leser, die die ausgereifteste, am längsten etablierte oder datenschutzstrengste mobile lokale KI-App wünschen, sollten sie zunächst mit Private LLM oder PocketPal AI vergleichen.