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LM-Playground-Rezension: Quelloffene Offline-KI-Chat-App für Android

·8 Min. Lesezeit·Von Hans Kuepper · Gründer von PromptQuorum · Entdeckungsplattform für Open-Weight- und Open-Source-KI
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LM Playground (Version 1.10.1, Stand 16. Oktober 2026, bei Google Play zuletzt aktualisiert am 8. Oktober 2026) braucht kein Konto und baut auf llama.cpp auf, der Open-Source-Engine, die die Modelle auf dem Smartphone ausführt. Modelle werden einmal von Hugging Face heruntergeladen; danach funktionieren Chat, Dokumentenfragen, Fotoeingabe und Diktat offline. Nur zwei Dinge gehen konzeptionsbedingt online: Modell-Downloads sowie die optionalen Werkzeuge für Websuche und Seitenabruf, die standardmäßig ausgeschaltet sind.

LM Playground ist eine kostenlose, MIT-lizenzierte Android-App des unabhängigen Entwicklers Andriy Druk, die Open-Weight-Sprachmodelle im GGUF-Format über llama.cpp direkt auf dem Smartphone ausführt. Über den Chat hinaus bietet sie Dokumenten-Q&A auf dem Gerät, Fotoeingabe für Modelle mit Bildverständnis, die Anzeige von Reasoning-Modellen, optionale Werkzeuge und Sprachdiktat. Diese Rezension stützt sich auf den Google-Play-Eintrag, die offizielle Website, die Datenschutzerklärung und das öffentliche GitHub-Repository, geprüft am 16. Oktober 2026; PromptQuorum hat die App nicht praktisch getestet.

LM-Playground-Rezension: Quelloffene Offline-KI-Chat-App für Android

Wichtigste Erkenntnisse

  • Entwickler: Andriy Druk, ein unabhängiger Android-Entwickler; das Projekt ist seit März 2024 auf GitHub öffentlich und laut den Quellen ein Ein-Personen-Projekt.
  • Preis und Lizenz: kostenlos und ohne Konto; der Quellcode steht unter der MIT-Lizenz.
  • Modelle: ein integrierter Katalog (laut Website über 40 Modelle) von Qwen, Gemma, Llama, GPT-OSS, Nemotron, Phi-4, Granite, Mistral, DeepSeek und Liquid AI, dazu eigene GGUF-Dateien.
  • Plattform: nur Android; die Quellen erwähnen weder eine iPhone- noch eine Desktop- oder Webversion.
  • Aktualität: Google Play zeigt die letzte Aktualisierung am 8. Oktober 2026 und GitHub das Release 1.10.1 vom 12. Oktober 2026, beide Daten sind also aktuell.

📍 In einem Satz

LM Playground macht ein Android-Smartphone zu einem privaten Ort, um mit Open-Weight-Modellen zu chatten, Fragen zu Ihren eigenen Dokumenten zu stellen und Modellen mit Bildverständnis Fotos zu zeigen.

💬 In einfachen Worten

Sie installieren die App über Google Play, laden einmal ein Modell herunter und chatten danach ohne Konto und ohne Internetverbindung; nur die Web-Werkzeuge und die Modell-Downloads brauchen das Netzwerk.

📌Hinweis: Diese Rezension stützt sich auf den Google-Play-Eintrag, die offizielle Website, die Datenschutzerklärung und das öffentliche GitHub-Repository (README, Lizenz, Releases und Release Notes), geprüft am 16. Oktober 2026. PromptQuorum hat die App weder getestet noch einem Benchmark unterzogen.

Was ist LM Playground?

LM Playground ist eine Android-Chat-App, die Sprachmodelle lokal ausführt, statt einen Cloud-Dienst aufzurufen. Laut README laden Sie Modelle herunter, öffnen sie mit einem Tipp und chatten offline; die Inferenz-Engine ist llama.cpp, und die Modelle sind GGUF-Dateien von Hugging Face. Modelle sind nicht mitgeliefert, sodass der erste Start eine Netzwerkverbindung braucht.

Der Entwickler Andriy Druk ist bei Google Play unter diesem Namen geführt und veröffentlicht das Projekt in seinem eigenen GitHub-Konto. Das Projekt hat nichts mit Produkten ähnlichen Namens zu tun, etwa den Playground-Werkzeugen von Anbietern von Cloud-KI.

Bezugsquelle

LM Playground ist eine Store-App: Installieren Sie sie über Google Play, den einzigen Kanal, auf den das Projekt und seine Website verweisen. GitHub dient für Quellcode und Release Notes; auf der Releases-Seite liegt keine APK-Datei.

Plattform
Bezugsquelle
AndroidGoogle Play (kostenlos; Mindestversion von Android nicht angegeben)
Websitelmplayground.app
DatenschutzerklärungDatenschutzerklärung für LM Playground
QuellcodeGitHub (MIT)

Version und Aktualität, geprüft am 16. Oktober 2026: Das neueste GitHub-Release ist 1.10.1, veröffentlicht am 12. Oktober 2026 (die Kopfzeile der Website zeigt noch 1.10.0). Google Play nennt als Aktualisierungsdatum den 8. Oktober 2026, zeigt aber die Build-Nummer nicht, sodass der Play-Build älter sein kann als das neueste GitHub-Release.

So gelingt der Einstieg

Die Einrichtung folgt der Reihenfolge aus dem README und dem Play-Eintrag; PromptQuorum hat diese Schritte nicht ausgeführt.

  1. 1
    App installieren
    Why it matters: Installieren Sie LM Playground über Google Play; laut dem Eintrag sind weder ein Konto noch ein API-Schlüssel nötig.
  2. 2
    Modell per WLAN herunterladen
    Why it matters: Wählen Sie ein Modell aus der integrierten Liste oder laden Sie Ihre eigene GGUF-Datei. Das kleinste Modell ist 267 MB groß, Modelle mit 4B bis 8B Parametern profitieren laut Play-Eintrag von 8 GB RAM oder mehr, und Downloads werden nach Unterbrechungen fortgesetzt.
  3. 3
    Chatten, Datei anhängen oder Foto senden
    Why it matters: Starten Sie einen Chat, hängen Sie ein Dokument an und stellen Sie Fragen dazu, oder senden Sie ein Bild an ein Modell mit Bildverständnis. Dokumentensuche und Diktat laden bei der ersten Nutzung jeweils einmal ein kleines Hilfsmodell herunter.
  4. 4
    Optional Werkzeuge einschalten
    Why it matters: Werkzeuge sind standardmäßig ausgeschaltet und lassen sich in den Einstellungen je Modell aktivieren. Lassen Sie sie aus, damit jeder Chat auf dem Gerät bleibt.

Welche Modelle bietet die App?

Qwen 3.5 / Qwen 3

Größen:
0.8B, 2B, 4B / 0.6B, 1.7B, 4B
Hinweise:
Qwen-3.5-Einträge nehmen Bilder an

Gemma 4 / Gemma 3n / Gemma 3

Größen:
E2B, E4B, 12B / E2B, E4B / 1B, 4B
Hinweise:
Vision bei Gemma 4 E4B und Gemma 3 4B laut README

GPT-OSS

Größen:
20B
Hinweise:
Laut Play-Eintrag ist ein Highend-Smartphone mit viel Speicher nötig

Llama 3.2 / 3.1

Größen:
1B, 3B / 8B
Hinweise:
Von Meta

Granite, Nemotron, Phi-4, DeepSeek R1 Distill

Größen:
Granite 4.x 3B bis 8B; Nemotron 4B; Phi-4 mini 3.8B; R1 Distill 1.5B, 7B
Hinweise:
DeepSeek R1 und Nemotron zeigen ihre Denkschritte

LFM2.5, MiniCPM5, SmolLM3, Spark-X2.5, Ministral 3

Größen:
LFM2.5 350M bis 2.6B; LFM2.5 VL 450M bis 3B; Ministral 3 3B, 8B
Hinweise:
Ministral 3 und LFM2.5 VL nehmen Bilder an

Die Einträge stammen aus dem Repository-README vom 16. Oktober 2026; die meisten verwenden die Quantisierung Q4_K_M, Qwen 3.5 verwendet Q3_K_M, und GPT-OSS wird im nativen Format MXFP4 ausgeliefert. Der Play-Eintrag nennt eine kürzere Liste von zehn Familien, und der Katalog ändert sich mit jedem Release.

Von den Quellen bestätigte Funktionen

Jeder der folgenden Punkte stammt aus dem README, der Website, den Release Notes oder dem Play-Eintrag; keiner wurde unabhängig getestet.

  • Dokumenten-Q&A. Hängen Sie eine PDF-, Word-, EPUB-, HTML-, Markdown- oder Nur-Text-Datei an; die semantische Suche auf dem Gerät findet die relevanten Passagen und übergibt sie an das Modell. Dafür wird einmalig ein Embedding-Modell mit 278 MB heruntergeladen.
  • Bildeingabe. Hängen Sie ein Foto aus der Galerie an oder nehmen Sie eines mit der Kamera auf und bitten Sie ein Modell mit Bildverständnis, es zu beschreiben oder seinen Text zu lesen.
  • Sprachdiktat. In Version 1.10.0 ergänzt: Tippen Sie auf das Mikrofon und sprechen Sie; die Erkennung läuft in 35 Sprachen auf dem Smartphone, nach einem einmaligen Download eines Sprachmodells mit 718 MB. Sie steht auf der Website und in den Release Notes, aber nicht in der Play-Beschreibung.
  • Anzeige von Reasoning. Die Denkschritte von Modellen wie DeepSeek R1 und Nemotron erscheinen in einem einklappbaren Bereich mit einstellbarem Denkbudget.
  • Steuerung und Verlauf. Einstellungen je Modell (Kontextgröße, Temperature, Top-P, Top-K, Min-P, Wiederholungsstrafe, Seed), wiederverwendbare System-Prompts und ein durchsuchbarer Chatverlauf mit Anheften, Umbenennen und Löschen.
  • Werkzeuge. Leistungsfähige Modelle können im Web suchen, eine Seite abrufen und JavaScript in einer Sandbox ausführen; jedes Werkzeug ist standardmäßig ausgeschaltet.
  • Generierung im Hintergrund und Speicher. Antworten laufen weiter, wenn Sie die App verlassen, Modelle können in jedem Ordner oder auf einer SD-Karte liegen, und die Oberfläche ist in 28 Sprachen übersetzt.

Datenschutz und Netzwerknutzung

Die Kernnutzung ist von der Konzeption her offline: Die Website behauptet null Netzwerkaufrufe bei der Inferenz, und der Abschnitt „Datensicherheit“ bei Google Play nennt „Keine Daten erhoben“ und „Keine Daten an Dritte weitergegeben“. Laut Datenschutzerklärung erhebt der Entwickler weder personenbezogene noch nicht personenbezogene Informationen.

Diese Erklärung trat am 16. März 2024 in Kraft und beschreibt den Internetzugriff nur als Berechtigung, die der App das Herunterladen von Modellen erlaubt. Die Werkzeuge für Websuche und Seitenabruf kamen später; die Quellen sagen nicht, welcher Suchdienst eine Anfrage erhält. Betrachten Sie diese beiden Werkzeuge daher als den Teil, der online geht, und lassen Sie sie bei vertraulichen Chats ausgeschaltet.

📌Hinweis: Der Quellcode ist öffentlich, sodass jeder, der die App baut, diese Angaben prüfen kann, doch PromptQuorum hat weder den Code noch den Netzwerkverkehr geprüft.

Abwägungen: Vorteile vs. Einschränkungen

Kostenlos und quelloffen

Bedeutung in der Praxis:
Kein Konto, kein Abonnement, und der MIT-lizenzierte Code lässt sich lesen und bauen.
Einschränkung / Hinweis:
Ein einzelner Entwickler pflegt sie; die Quellen nennen keine Support-Zusage.

Eigene GGUF-Dateien

Bedeutung in der Praxis:
Modelldateien aus jedem Ordner laden, neben dem integrierten Katalog.
Einschränkung / Hinweis:
Von uns gelesene Play-Bewertungen nennen das Laden externer Modelle unzuverlässig; das sind individuelle Nutzerberichte.

Dokumente, Fotos, Sprache

Bedeutung in der Praxis:
Eine App deckt Dateifragen, Bildeingabe und Diktat ab, alles auf dem Gerät.
Einschränkung / Hinweis:
Die Qualität hängt vom kleinen Modell ab, das Sie laden, und Hilfsmodelle bedeuten zusätzliche Downloads.

Aktive Entwicklung

Bedeutung in der Praxis:
Häufige Releases bringen neue Modelle und Korrekturen, etwa den Fix für den Vision-Absturz in 1.10.1.
Einschränkung / Hinweis:
Schnelle Änderungen bedeuten, dass Play-Build, Website und GitHub unterschiedliche Versionen zeigen können.

Optionale Web-Werkzeuge

Bedeutung in der Praxis:
Modelle können aktuelle Seiten nachschlagen, wenn Sie die Werkzeuge einschalten.
Einschränkung / Hinweis:
Geht online, und ein Play-Rezensent berichtete, das Modell habe bei eingeschalteter Websuche beim „Denken“ in einer Schleife festgehangen.

Für wen sich die App eignet

  • Android-Nutzer, die eine kostenlose, prüfbare Offline-Chat-App wollen. Die MIT-Lizenz und das öffentliche Repository machen sie überprüfbar.
  • Menschen, die eigene Dateien privat befragen möchten. Dokumenten-Q&A mit Suche auf dem Gerät ist eine Kernfunktion.
  • Tüftler, die eigene Modelle mitbringen. Das Laden eigener GGUF-Dateien und Sampling-Einstellungen je Modell sind genau dafür gedacht.

Was wir nicht überprüfen konnten

  • Praktische Leistung. PromptQuorum hat die App nicht ausgeführt; Geschwindigkeit, Akkuverbrauch und Antwortqualität sind daher nicht bewertet.
  • Welchen Build Google Play ausliefert. Der Eintrag zeigt ein Aktualisierungsdatum, aber weder eine Versionsnummer noch eine Mindestversion von Android.
  • Welchen Suchdienst das Web-Werkzeug nutzt. Die gelesenen Quellen nennen ihn nicht.
  • Ob die Datenschutzerklärung die Web-Werkzeuge abdeckt. Der Text der Erklärung stammt aus der Zeit vor ihnen, und eine aktualisierte Fassung wurde nicht gefunden.
  • Nicht für Nutzer von iPhone, Mac oder Windows. Die Quellen beschreiben eine reine Android-App.

Wettbewerber und Alternativen

PocketPal AI

Plattformen:
iOS, Android
Preis / Lizenz:
Kostenlos / MIT
Wesentlicher Unterschied:
Quelloffener Chat-Client auf dem Gerät mit eigener Modellbibliothek
Artikel über PocketPal AI (10)

+24 weitere nicht angezeigt

Private Mind

Plattformen:
iOS, Android
Preis / Lizenz:
Kostenlos / MIT
Wesentlicher Unterschied:
Quelloffener Chat auf ExecuTorch mit Dokumenten-Q&A und Benchmarks
Artikel über Private Mind (2)

Auch erwähnt in:

Off Grid

Plattformen:
iOS, Android, Mac, Windows
Preis / Lizenz:
Freemium / MIT
Wesentlicher Unterschied:
Offline-KI-Suite für Smartphone und Desktop

LLM Hub

Plattformen:
Android, iOS
Preis / Lizenz:
Freemium / Source-available
Wesentlicher Unterschied:
Breitere Suite mit Agenten-, Bild- und Übersetzungsfunktionen
Artikel über LLM Hub (1)

Auch erwähnt in:

Details zu Wettbewerbern ändern sich häufig; prüfen Sie aktuellen Preis, Lizenz und Plattformen jeder App in ihrem eigenen Eintrag.

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Häufig gestellte Fragen

Wer macht LM Playground?

Andriy Druk, ein unabhängiger Entwickler, der die App unter seinem eigenen Namen bei Google Play und den Code seit März 2024 auf GitHub veröffentlicht.

Gibt es eine iPhone-Version?

Weder im README noch auf der Website oder im Play-Eintrag erscheint eine iPhone-, Desktop- oder Webversion; das Projekt beschreibt sich selbst als Android-Anwendung.

Kann ich eigene Modelle laden?

Ja. Das README nennt eigene GGUF-Modelldateien aus beliebiger Quelle neben dem integrierten Katalog; welche Formate es über GGUF hinaus gibt, wurde nicht angegeben.

Wie viel Arbeitsspeicher brauche ich?

Es gibt kein festes Minimum. Der Eintrag nennt 267 MB für das kleinste Modell, sagt, dass Modelle mit 4B bis 8B von 8 GB RAM oder mehr profitieren, und dass das 20B-Modell ein Highend-Gerät braucht.

Funktioniert das Sprachdiktat offline?

Laut Website und Release Notes ja, nach einem einmaligen Download eines Sprachmodells. In der Play-Beschreibung wird es nicht erwähnt; prüfen Sie daher Ihre installierte Version.

Wo kann ich den Quellcode lesen?

Der vollständige Code liegt im LMPlayground-Repository auf GitHub unter der MIT-Lizenz.

Fazit

LM Playground ist ein kostenloser, MIT-lizenzierter Weg, GGUF-Modelle auf einem Android-Smartphone auszuführen: Die App verbindet einen großen integrierten Katalog mit eigenen Modelldateien, Dokumenten-Q&A auf dem Gerät, Fotoeingabe und Diktat, und ihr öffentliches Repository bedeutet, dass sich ihre Datenschutzangaben grundsätzlich prüfen lassen. Dem steht gegenüber, dass sie nur für Android erhältlich ist, von einem einzelnen Entwickler gepflegt wird und ihr Play-Eintrag die Build-Nummer nicht zeigt, sodass die installierte Version vom neuesten GitHub-Release abweichen kann. Sie eignet sich für Android-Nutzer, die eine prüfbare, Offline-first-App wollen; wer ein iPhone oder einen Desktop nutzt, kann PocketPal AI oder Off Grid vergleichen.

Quellen

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MCP