Was ist GPT4All?
GPT4All ist eine Desktop-Anwendung zum Chatten mit KI-Modellen, die vollständig auf Ihrem eigenen Rechner laufen — kein Cloud-Konto zur Nutzung erforderlich. Die eigene GitHub-Repository-Beschreibung lautet: "GPT4All: Run Local LLMs on Any Device. Open-source and available for commercial use." Die Anwendung bringt eine auf llama.cpp basierende Inferenz-Engine direkt mit, sodass das grundlegende Offline-Chat-Erlebnis nicht von der vorherigen Installation einer separaten Runtime wie Ollama abhängt.
- Kernfunktion: eine Chat-Oberfläche, die offene Modelle herunterlädt und vollständig auf Ihrer eigenen Hardware ausführt
- Lokale Inferenz-Engine: ein auf llama.cpp basierendes Backend, direkt in die Anwendung integriert
- LocalDocs: eine optionale Funktion zum Chatten mit eigenen lokalen Dokumenten, im Juli 2023 zur App hinzugefügt und seither um hybride BM25-Suche erweitert
- Lokaler API-Server: ein Docker-basierter, OpenAI-kompatibler HTTP-Endpunkt, erstmals im Juni 2023 hinzugefügt, damit andere Anwendungen lokale Modelle genauso aufrufen können wie die OpenAI-API
- Entwickler: Nomic AI, ein Unternehmen, das auch die Datenvisualisierungsplattform Nomic Atlas und die Nomic-Embed-Embedding-Modelle baut
- Kanonisches Repository: github.com/nomic-ai/gpt4all — Quellcode, Releases und Issue-Tracker des Projekts
GPT4Alls Projektgeschichte und Versions-Meilensteine
Der ursprüngliche technische Bericht zu GPT4All beschreibt die Sammlung der Trainingsdaten zwischen dem 20. und 26. März 2023, und ein Internet-Archive-Schnappschuss des GitHub-Repositorys bestätigt, dass es bereits am 31. März 2023 öffentlich war — GPT4All zählt damit zu den frühesten lokalen-LLM-Desktop-Projekten, die nach dem Leak der LLaMA-Gewichte von Meta Anfang 2023 erschienen. PromptQuorum konnte keinen offiziellen Nomic-AI-Blogbeitrag mit einem exakten öffentlichen Launch-Datum finden — betrachten Sie "Ende März 2023" daher als frühestes unabhängig verifizierbares Datum, nicht als offizielles Ankündigungsdatum.
- 1März 2023: Erstveröffentlichung und GPT4All-J-Technikbericht
Why it matters: Der ursprüngliche [GPT4All-Technikbericht](https://s3.amazonaws.com/static.nomic.ai/gpt4all/2023_GPT4All_Technical_Report.pdf) und der nachfolgende [GPT4All-J-Bericht](https://static.nomic.ai/gpt4all/2023_GPT4All-J_Technical_Report_2.pdf) beschreiben das Training eines assistentenartigen Chatbots durch groß angelegte Daten-Distillation, mit dem unter Apache-2 lizenzierten GPT4All-J-Modell für uneingeschränkte kommerzielle Nutzung. - 2Juni 2023: Docker-basierter API-Server hinzugefügt
Why it matters: Führte einen OpenAI-kompatiblen HTTP-Endpunkt für lokale Inferenz ein, sodass andere Anwendungen ein lokal laufendes Modell genauso aufrufen können wie eine Cloud-API. - 3Juli 2023: LocalDocs erreicht stabile Unterstützung
Why it matters: Fügte die Möglichkeit hinzu, privat und lokal mit eigenen Dokumenten zu chatten — heute eine der meistgenutzten Funktionen von GPT4All. - 4v3.0.0 — 2. Juli 2024: Neu gestaltete Chat-Anwendung
Why it matters: Eine bedeutende UI-Überarbeitung der Desktop-Chat-App zusammen mit einem verbesserten LocalDocs-Workflow, laut der [offiziellen GitHub-Releases-Seite](https://github.com/nomic-ai/gpt4all/releases). - 5v3.4.0 — 8. Oktober 2024: BM25-Hybridsuche für LocalDocs
Why it matters: Fügte BM25-Hybridsuche zu LocalDocs sowie Unterstützung für Excel-Tabellenanhänge hinzu und verbesserte damit die Trefferqualität bei Dokumenten. - 6v3.6.0 — 19. Dezember 2024: Eingebauter JavaScript-Code-Interpreter
Why it matters: Fügte ein eingebautes JavaScript-Code-Interpreter-Werkzeug sowie ein dediziertes Reasoner-Modell für werkzeugnutzende Workflows hinzu. - 7v3.10.0 — 25. Februar 2025: Remote-Modell-Anbieter hinzugefügt
Why it matters: Fügte einen dedizierten "Remote Providers"-Tab zum Verbinden von Cloud-Modellen (Groq, OpenAI, Mistral AI) neben lokalen hinzu, plus erweiterte CUDA-GPU-Unterstützung bis herab zu Compute Capability 5.0.
Was können Sie mit GPT4All tun?
GPT4Alls Funktionsumfang dreht sich um das Ausführen von Modellen lokal mit minimalem Einrichtungsaufwand, plus einer kleinen Auswahl an Werkzeugen für eigene Dokumente und Code. Hier ist, was jeder Teil tatsächlich tut, laut der offiziellen GitHub-README und Dokumentation.
- Lokale KI-Modelle — laden und führen Sie offene Modelle direkt in der App aus einer eingebauten Modellliste aus, ohne zuvor eine separate Runtime zu installieren
- LocalDocs — richten Sie GPT4All auf einen Ordner mit eigenen Dokumenten (PDF, Text, Markdown und weitere Formate) und stellen Sie Fragen zu deren Inhalt; das Retrieval nutzt hybride BM25-Suche, um relevante Passagen vor der Antwortgenerierung zu finden
- Docker-basierter lokaler API-Server — betreiben Sie einen OpenAI-kompatiblen HTTP-Endpunkt, damit andere Tools Ihr lokales Modell genauso aufrufen können wie eine Cloud-API
- Python-SDK — das Paket
gpt4allauf PyPI gibt Entwicklern einen Python-Client für dasselbe, auf llama.cpp basierende Backend, um lokale Inferenz per Skript oder in anderen Anwendungen einzubetten - Remote-Modell-Anbieter — seit v3.10.0 (Februar 2025) kann GPT4All über einen dedizierten Remote-Providers-Tab auch mit Cloud-Anbietern wie Groq, OpenAI und Mistral AI verbunden werden, neben lokalen Modellen
- Eingebauter JavaScript-Code-Interpreter — in v3.6.0 hinzugefügt, erlaubt einem kompatiblen Modell, JavaScript-Code als Teil einer Konversation auszuführen, mit einem dedizierten Reasoner-Modell für diesen Workflow
- Chat-Templates und Unterstützung für Reasoning-Modelle — GPT4All hat seine Chat-Template-Verarbeitung auf Jinja-artige Templates umgestellt und explizite Unterstützung für Reasoning-Modelle (einschließlich DeepSeek-R1-Varianten) hinzugefügt, die "Denk"-Schritte in der Oberfläche anzeigen
Anwendungsbeispiele: Drei Möglichkeiten, GPT4All zu nutzen
Dies sind konkrete Workflows, die auf GPT4Alls oben dokumentierten Funktionen aufbauen — keine hypothetischen Anwendungsfälle.
Ein Modell herunterladen und vollständig offline chatten
Öffnen Sie GPT4Alls eingebaute Modellliste, wählen Sie ein für Ihre Hardware passendes Modell (auf einem reinen CPU-Laptop ist ein kleineres Modell der sicherere Einstieg) und laden Sie es herunter. Sobald der Download abgeschlossen ist, können Sie Ihre Internetverbindung vollständig deaktivieren und weiterchatten — das Modell läuft lokal über GPT4Alls eingebaute, auf llama.cpp basierende Engine, sodass keine Anfrage Ihren Rechner verlässt.
LocalDocs nutzen, um mit eigenen PDFs oder Textdateien zu chatten
Richten Sie in LocalDocs GPT4All auf einen Ordner mit Ihren eigenen PDFs, Textdateien oder anderen Dokumenten und lassen Sie die App einen lokalen Index erstellen. Sobald der Index steht, stellen Sie eine Frage im Chat-Fenster, und GPT4All ruft relevante Passagen aus Ihren Dateien ab (mittels hybrider BM25-Suche), bevor eine Antwort generiert wird — nützlich, um ein persönliches Archiv, eine Reihe von Berichten oder Notizen zu durchsuchen, ohne irgendetwas in eine Cloud hochzuladen.
Den lokalen API-Server für andere Apps verbinden
Starten Sie GPT4Alls Docker-basierten lokalen API-Server, sodass er einen OpenAI-kompatiblen HTTP-Endpunkt auf Ihrem Rechner bereitstellt. Richten Sie beliebige Tools oder Skripte, die das OpenAI-API-Format erwarten, auf diesen lokalen Endpunkt statt auf api.openai.com — so nutzen Sie vorhandenen OpenAI-Client-Code gegen ein vollständig lokales Modell weiter, oder verwenden Sie direkt das gpt4all-Python-Paket, wenn Sie lieber im Code statt über einen REST-Aufruf arbeiten.
GPT4All herunterladen für macOS, Windows und Linux
GPT4All ist für macOS, Windows (x64 und ARM) und Ubuntu/Linux verfügbar — als Direkt-Installer-Download, ergänzt um ein Community-gepflegtes Flathub-Paket für Linux. Die untenstehenden Links stammen aus der offiziellen GitHub-README und von nomic.ai/gpt4all — prüfen Sie diese Seiten immer direkt, da sich Installer-URLs zwischen Releases ändern können.
Plattform | Download |
|---|---|
| Windows (x64) | gpt4all-installer-win64.exe |
| Windows (ARM) | gpt4all-installer-win64-arm.exe |
| macOS | gpt4all-installer-darwin.dmg |
| Linux (Ubuntu, .run) | gpt4all-installer-linux.run |
| Linux (Flathub) | Community-gepflegtes Paket — suchen Sie "GPT4All" auf Flathub |
| Website | nomic.ai/gpt4all |
| Datenschutzerklärung | nomic.ai/privacy-policy |
Mindest-CPU für Windows und Linux: Intel Core i3 2. Generation oder AMD Bulldozer-Ära oder neuer. macOS benötigt Monterey 12.6 oder neuer, mit bester Leistung auf Apple Silicon. Linux-Builds sind ausschließlich x86-64 — diese Review fand keinen offiziellen ARM64-Linux-Installer, anders als Windows, das einen ARM-Build ausliefert. Wie bei jedem Tool für lokale Modelle hängt die tatsächliche Nutzbarkeit auch davon ab, welches Modell Sie laden: Der RAM-Bedarf eines bestimmten Modells ist eine separate, modellspezifische Einschränkung über diese grundlegenden CPU-/Betriebssystem-Anforderungen hinaus.
GPT4All Preise: Ist GPT4All wirklich kostenlos?
Ja — GPT4All hat keine kostenpflichtige Stufe. Die Anwendung und ihr Quellcode stehen unter der MIT-Lizenz, einer der freizügigsten Open-Source-Lizenzen, und diese Review fand weder Preisseite noch Lizenzschlüssel noch Kontopflicht für die Desktop-App selbst.
- Kein Abonnement, keine kostenpflichtige Stufe, keine von GPT4All selbst auferlegten Nutzungslimits
- Kein Konto oder Registrierung zur Installation oder Nutzung der App erforderlich
- Das Verbinden eines Remote-Modell-Anbieters (Groq, OpenAI, Mistral AI) über den Remote-Providers-Tab kostet weiterhin, was der jeweilige Anbieter für API-Nutzung berechnet — GPT4All selbst erhebt keinen Aufschlag oder eine Gebühr darauf
- Die MIT-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Modifikation und Weiterverbreitung, mit nur einer Pflicht zur Urheberrechtsnennung und ohne Gewährleistung — Copyleft-Verpflichtungen wie bei Lizenzen wie der AGPL oder GPL gelten hier nicht
GPT4All vs. Jan
GPT4All und Jan gehören zu den etablierteren, vollständig quelloffenen, lokal-first Chat-Apps, und sie werden oft verglichen, weil beide eine eingebaute Inferenz-Engine mitbringen und kein Konto erfordern. Die klarsten Unterschiede liegen im Release-Rhythmus, der Breite der Cloud-Modell-Unterstützung und der Werkzeug-/Agenten-Unterstützung.
Aspekt | GPT4All | |
|---|---|---|
| Lizenz | MIT | Apache-2.0-Variante |
| Lokale Engine | basiert auf llama.cpp, integriert | llama.cpp (+ MLX-Option) |
| Dokumenten-Chat / RAG | LocalDocs (BM25-Hybridsuche) | kein Kernfokus |
| Cloud-Modell-Unterstützung | Groq/OpenAI/Mistral (seit v3.10.0) | OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, Mistral, Azure, OpenRouter |
| Lokaler API-Server | Docker-basiert, OpenAI-kompatibel | eingebaut, OpenAI-kompatibel (:1337) |
| Tool-/Agenten-Unterstützung | eingebauter JavaScript-Interpreter | Model Context Protocol (MCP) |
| Entwickler | Nomic AI | Menlo Research |
| Aktueller Release-Rhythmus | seit Anfang 2025 verlangsamt (siehe Historie) | aktiv bis Mitte/Ende 2026 |
Wenn Ihnen Dokumenten-Chat über eigene Dateien (LocalDocs) oder speziell die MIT-Lizenz wichtig sind, lohnt sich eine direkte Prüfung von GPT4All auf nomic.ai/gpt4all. Wenn Ihnen eine breitere Auswahl an Cloud-Anbietern, MCP-basierte Tool-/Agenten-Workflows oder ein aktiverer Release-Rhythmus wichtiger sind, ist Jan heute die stärkere Wahl. Beide sind kostenlos und quelloffen; prüfen Sie aktuelle Funktionsdetails auf der jeweiligen eigenen Website, bevor Sie sich entscheiden.
Für wen eignet sich GPT4All?
Ob GPT4All zu Ihnen passt, hängt davon ab, ob Ihnen Dokumenten-Chat über eigene Dateien und eine freizügige MIT-Lizenz wichtiger sind als eine wachsende Cloud-Anbieter-Liste oder Agenten-/Tool-Integrationen.
Nutzen Sie GPT4All, wenn
- Sie KI-Modelle vollständig offline auf Ihrer eigenen Hardware ausführen möchten, ohne Konto oder Abonnement
- Sie eine eingebaute Möglichkeit wollen, mit Ihren eigenen PDFs oder Textdateien zu chatten (LocalDocs), ohne ein separates RAG-Setup
- Sie gezielt ein MIT-lizenziertes Tool wollen — eine der am wenigsten restriktiven verfügbaren Open-Source-Lizenzen
- Sie einen Docker-basierten, OpenAI-kompatiblen lokalen API-Server plus ein Python-SDK für skriptgesteuerte lokale Inferenz wollen
- Sie über bescheidene, reine CPU-Hardware verfügen — GPT4Alls Mindestanforderung (Intel Core i3 2. Generation / AMD Bulldozer-Ära) liegt niedriger als bei vielen neueren lokalen KI-Tools
Warten Sie ab oder schauen Sie sich anderweitig um, wenn
- Sie die breitestmögliche Auswahl an eingebauten Cloud-Anbieter-Verbindungen in einer App wollen — Jan verbindet sich mit mehr Anbietern (OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, Mistral AI, Azure OpenAI, OpenRouter) als GPT4Alls aktueller Remote-Providers-Tab
- Sie Model-Context-Protocol-(MCP)-Unterstützung für externe Agenten-Tools benötigen — diese Review fand keine MCP-Unterstützung in GPT4All, anders als bei Jan
- Sie häufige, aktive Releases benötigen — diese Review fand, dass GPT4Alls getaggte Release- und Commit-Aktivität seit Anfang/Mitte 2025 spürbar nachgelassen hat im Vergleich zum Tempo 2023–2024; prüfen Sie die Releases-Seite selbst für den aktuellen Rhythmus, bevor Sie sich auf schnelle Updates verlassen
- Sie offizielle Support-Garantien statt Community-/Issue-Tracker-Support benötigen — GPT4Alls Support-Kanäle sind GitHub Issues und die Discord-Community, typisch für ein Open-Source-Projekt statt eines kommerziellen Anbieters mit SLA
GPT4All vs. andere lokale Chat-Apps
GPT4All ist eine von mehreren Apps, die lokale Modell-Inferenz in einem einzigen Desktop-Download bündeln. So schneidet es im Vergleich zu anderen Optionen in diesem Bereich ab — siehe das lokale KI-Software-Verzeichnis für den vollständigen Katalog und den eigenen GPT4All-vs.-Jan-Vergleich oben für den direktesten Vergleich.
- Jan — eine quelloffene, lokal-first Chat-App von Menlo Research mit einer breiteren Auswahl an eingebauten Cloud-Anbieter-Verbindungen und MCP-Tool-Unterstützung; siehe den eigenen Vergleichsabschnitt oben.
- LM Studio — eine auf lokale Modelle fokussierte Chat- und Modellverwaltungs-App mit einem ausgereiften eingebauten Modell-Browser; siehe den Vergleich LM Studio vs. Jan vs. GPT4All für einen direkten Dreiervergleich, der GPT4All bereits im Detail gegen diese beiden Apps stellt.
- Msty — eine Closed-Source-Desktop-App, die lokalen und Cloud-Modell-Chat vereint, mit zusätzlichen Funktionen wie Modellvergleich nebeneinander und Dokument-RAG; siehe die Msty Review für alle Details.
- Enchanted — ein quelloffener, nativer Mac/iOS-Client, speziell für Ollama gebaut; im Plattformumfang enger als GPT4All, aber nativ für Apple-Plattformen. Siehe die Enchanted Review.
- BoltAI — eine macOS/Windows-KI-Assistenten-App mit tiefer Betriebssystem-Integration (systemweite Shortcuts, App-Integrationen) neben lokaler und Cloud-Modell-Unterstützung; siehe die BoltAI Review.
- AnythingLLM — eine auf Dokumenten-Chat und RAG fokussierte App; wenn Retrieval über eigene Dokumente über das hinaus, was LocalDocs bietet, Ihre Hauptfunktion ist, siehe den Vergleich AnythingLLM vs. PrivateGPT vs. Open WebUI RAG.
- Open WebUI — eine selbst gehostete, browserbasierte Chat-Oberfläche, typischerweise zusammen mit Ollama betrieben; anders als GPT4All wird sie als Web-App (oft in einem Container) bereitgestellt, statt als nativer Desktop-Client, den Sie direkt installieren.
Häufige Fehler bei der Bewertung von GPT4All
Die meiste Verwirrung rund um GPT4All entsteht durch die Verwechslung mit Nomic AIs anderen kostenpflichtigen Produkten, die Annahme, der Release-Rhythmus sei noch so schnell wie 2023–2024, oder die Behandlung von LocalDocs als vollwertiges Enterprise-RAG-Framework.
Fehler 1: Annehmen, der "20 $/Monat"-Preis auf nomic.ai gelte für GPT4All
Nomic AIs Marketingseite bewirbt "Nomic Self Service" ab 20 $/Monat auf derselben Domain, die auch die GPT4All-Download-Seite hostet. Diese Preisgestaltung gilt für Nomics separates Atlas-Datenplattform- und Embedding-API-Produkt — diese Review fand weder Preisseite noch Lizenzschlüssel noch kostenpflichtige Stufe für die GPT4All-Desktop-App selbst.
Fehler 2: Annehmen, GPT4All liefere so häufig neue Releases wie 2023–2024
GPT4All lieferte bis Ende 2024 und Anfang 2025 annähernd monatliche Releases, zuletzt v3.10.0 am 25. Februar 2025. Zum Zeitpunkt dieser Review war kein neueres getaggtes Release sichtbar, und der jüngste Commit auf dem main-Branch stammte vom 27. Mai 2025 — prüfen Sie die offizielle Releases-Seite selbst, bevor Sie von demselben Rhythmus ausgehen.
Fehler 3: LocalDocs als vollwertiges Enterprise-RAG-Framework behandeln
LocalDocs ist eine eingebaute Dokumenten-Chat-Funktion mit hybrider BM25-Suche, nützlich für persönliche oder kleine Team-Dokumentensammlungen. Sie ist nicht als Ersatz für einen dedizierten Enterprise-RAG-Stack positioniert — wenn Sie vektordatenbank-gestütztes Retrieval im großen Maßstab benötigen, siehe stattdessen die dedizierten RAG-Framework-Vergleiche.
Fehler 4: Annehmen, GPT4All habe überhaupt keine Cloud-Modell-Option
Seit v3.10.0 (Februar 2025) enthält GPT4All einen Remote-Providers-Tab zum Verbinden von Groq-, OpenAI- und Mistral-AI-Konten neben lokalen Modellen — es ist lokal-first, nicht rein lokal, auch wenn die Liste unterstützter Cloud-Anbieter enger ist als bei manchen Wettbewerbern wie Jan.
Häufig gestellte Fragen
Was ist GPT4All?
GPT4All (nomic.ai/gpt4all, Quellcode unter github.com/nomic-ai/gpt4all) ist eine kostenlose, quelloffene Desktop-App von Nomic AI, die KI-Modelle lokal über eine eingebaute, auf llama.cpp basierende Engine ausführt, mit einer LocalDocs-Funktion zum Chatten mit eigenen Dateien.
Ist GPT4All kostenlos?
Ja. App und Quellcode stehen unter der MIT-Lizenz, und diese Review fand weder Preisseite noch Lizenzschlüssel noch kostenpflichtige Stufe für die Desktop-Anwendung. Wenn Sie über den Remote-Providers-Tab einen Anbieter wie OpenAI verbinden, zahlen Sie diesem direkt für die API-Nutzung — GPT4All selbst berechnet nichts.
Ist GPT4All quelloffen? Welche Lizenz verwendet es?
Ja, GPT4All ist quelloffen unter der MIT-Lizenz, einer der freizügigsten Open-Source-Lizenzen, die kommerzielle Nutzung, Modifikation und Weiterverbreitung mit nur einer Pflicht zur Urheberrechtsnennung erlaubt.
Funktioniert GPT4All offline?
Ja. Sobald Sie ein lokales Modell über GPT4Alls eingebaute Modellliste heruntergeladen haben, führt die App dieses Modell über ihre eingebaute, auf llama.cpp basierende Engine aus, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist. Eine Internetverbindung wird nur zum anfänglichen Herunterladen von Modellen oder zur Nutzung eines verbundenen Remote-Anbieters benötigt.
Was ist LocalDocs?
LocalDocs ist GPT4Alls eingebaute Funktion zum Chatten mit eigenen lokalen Dokumenten (PDF, Text und weitere Formate). Sie erreichte im Juli 2023 stabile Unterstützung und erhielt später hybride BM25-Suche, um zu verbessern, welche Passagen vor der Antwortgenerierung abgerufen werden.
Unterstützt GPT4All Cloud-Modelle wie GPT oder Claude?
Seit v3.10.0 (25. Februar 2025) enthält GPT4All einen Remote-Providers-Tab zum Verbinden Ihres eigenen API-Schlüssels für Groq, OpenAI oder Mistral AI. Diese Liste ist enger als bei manchen Wettbewerbern wie Jan, das zusätzlich Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI und OpenRouter unterstützt.
Welche Plattformen unterstützt GPT4All?
Windows (x64 und ARM), macOS (Apple Silicon und Intel, erfordert Monterey 12.6 oder neuer) und Ubuntu/Linux (nur x86-64), laut der offiziellen GitHub-README. Für Linux ist zusätzlich ein Community-gepflegtes Flathub-Paket verfügbar.
Hat GPT4All einen lokalen API-Server?
Ja. GPT4All enthält einen Docker-basierten, OpenAI-kompatiblen lokalen API-Server, erstmals im Juni 2023 hinzugefügt, damit andere Anwendungen ein lokal laufendes Modell genauso aufrufen können wie eine Cloud-API. Für Entwickler steht zudem ein Python-SDK (gpt4all auf PyPI) zur Verfügung.
Wer entwickelt GPT4All?
GPT4All wird von Nomic AI entwickelt, einem Unternehmen, das auch die Datenvisualisierungsplattform Nomic Atlas und die Nomic-Embed-Embedding-Modelle baut. Nomic AI wird in GPT4Alls LICENSE.txt-Datei als Urheberrechtsinhaber genannt.
Wann wurde GPT4All erstmals veröffentlicht?
Der ursprüngliche technische Bericht zu GPT4All beschreibt die Sammlung von Trainingsdaten zwischen dem 20. und 26. März 2023, und ein Internet-Archive-Schnappschuss bestätigt, dass das GitHub-Repository am 31. März 2023 bereits öffentlich war — GPT4All zählt damit zu den frühesten lokalen-LLM-Desktop-Apps. PromptQuorum konnte keine offizielle Ankündigung mit einem exakten Launch-Datum finden.