Wichtigste Erkenntnisse
- Kostenlos und quelloffen; die GitHub-LICENSE ist AGPL-3.0-only, was dem Eintrag dieser App im lokalen KI-Software-Verzeichnis entspricht
- Läuft unter Windows 10/11 und Linux (.deb, .rpm, .AppImage); kein macOS-Build zum Zeitpunkt dieser Review — die eigenen Projektmaterialien beschreiben macOS-Unterstützung als geplant, nicht als ausgeliefert
- Dient als Oberfläche, die bestehende lokale Backends erkennt und verbindet — Ollama, llama.cpp, KoboldCpp, LocalAI, vLLM und LM Studio darunter — oder die eigene mitgelieferte "LU Engine", wenn keines installiert ist
- Deckt lokalen Chat, einen Coding-Agenten, der innerhalb eines Projektordners liest/bearbeitet/ausführt, Bildgenerierung, Videogenerierung und LoRA-Training ab (die visuellen Aufgaben über eine automatisch konfigurierte ComfyUI-Installation) — alles in einer Oberfläche
- Videogenerierung läuft über Wan 2.2, LTX-2, HunyuanVideo und FramePack über dieselbe Ein-Klick-ComfyUI-Einrichtung, ohne dass ein Node-Graph gebaut werden muss; der LoRA-Trainer erstellt Bild-LoRAs auf der eigenen GPU des Nutzers
- Smartphone- und Tablet-Zugriff nutzt QR-Code- plus Sechs-Ziffern-Passcode-Kopplung; Geräte verbinden sich standardmäßig über das lokale Netzwerk, mit optionalem verschlüsseltem Cloudflare Tunnel für Zugriff außerhalb des LAN — die Inferenz läuft weiterhin auf dem PC, nicht auf dem Smartphone
- Ein separater, optionaler kostenpflichtiger Dienst, LU Labs Cloud, verkauft gehostete GPU-Inferenz per Abonnement oder Guthaben-Paket für die größten Bild-/Video-Modelle; laut Entwickler läuft er über Guthaben, das nicht verfällt, zeigt den Preis eines Laufs vor dem Start an und ist für die Nutzung der kostenlosen lokalen App nicht erforderlich
- Version 3.0.2 (ein Same-Day-Nachfolger zu 3.0.1, veröffentlicht am 22. September 2026), mit rund 1.750 GitHub-Sternen zu diesem Zeitpunkt; 3.0.1 fügte einen LoRAs-Tab in Models mit Civitai-Suche und -Download, Qwen-Image 2.1 als lokales Generierungs-/Bearbeitungsmodell, Sampling-Einstellungen pro Unterhaltung sowie Korrekturen an der Linux-ComfyUI-Installation hinzu
- Entwickelt von einem unabhängigen Entwickler unter dem GitHub-Namen PurpleDoubleD, der den Ursprung des Projekts — der Wechsel zwischen einem Ollama-Terminal und mehreren ComfyUI-Browser-Tabs — in einem dev.to-Beitrag beschreibt
📍 In einem Satz
Locally Uncensored ist eine kostenlose, quelloffene (AGPL-3.0) Desktop-App für Windows und Linux, die lokalen Chat, einen Coding-Agenten, Bildgenerierung, Videogenerierung und LoRA-Training über Backends wie Ollama und llama.cpp ausführt, mit QR-Code-Smartphone-Kopplung und einem optionalen kostenpflichtigen Cloud-Zusatzangebot für gehostete GPU-Inferenz.
💬 In einfachen Worten
Statt getrennte Tools für Chat, Programmierhilfe, Bildgenerierung, Videogenerierung und LoRA-Training zu betreiben, bietet Locally Uncensored einen einzigen Installer, der all das auf Ihrem eigenen PC verwaltet. Ihr Smartphone oder Tablet erreicht das auf diesem PC laufende Modell durch Scannen eines QR-Codes, ohne dass das Modell selbst auf dem Smartphone läuft. Die App ist kostenlos; ein separater kostenpflichtiger Dienst existiert nur für alle, die Cloud-GPU-Leistung statt eigener Hardware nutzen möchten.
Was ist Locally Uncensored?
Locally Uncensored ist eine Desktop-Anwendung, die Chat-, Code- und Bildgenerierungs-Tools auf Ihrem eigenen Rechner eine einzige Oberfläche gibt, statt für jedes eine separate App oder einen Browser-Tab zu erfordern. Laut dem GitHub-Repository ist sie mit Tauri gebaut und setzt keinen bereits laufenden Inferenz-Server voraus — sie erkennt bereits installierte Backends auf dem Rechner oder installiert und verwaltet ihre eigene mitgelieferte Engine ("LU Engine"), falls keines vorhanden ist.
- Kernfunktion: eine Desktop-Oberfläche für Chat, Code und Bilder, die sich mit bereits auf dem Rechner installierten lokalen Inferenz-Backends verbindet, oder mit der eigenen mitgelieferten Engine
- Erkannte/verwaltete Backends, laut GitHub-README: Ollama, llama.cpp, KoboldCpp, LocalAI, vLLM, LM Studio, Jan, TabbyAPI, GPT4All, Aphrodite, SGLang und TGI
- Bildgenerierung läuft über eine automatisch konfigurierte lokale ComfyUI-Installation statt über eine eigene Bild-Pipeline
- Entwickler: ein unabhängiger Entwickler unter dem GitHub-Namen PurpleDoubleD, der sich in einem dev.to-Beitrag über den Projektursprung als "David" bezeichnet
- Kanonisches Repository: github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored, Stand September 2026 rund 1.750 Sterne, mit Releases, die 2026 nahezu wöchentlich erschienen sind (v3.0.1 am 22. September 2026, mit einem kleinen v3.0.2-Nachfolger am selben Tag, war zum Zeitpunkt dieser Review das jüngste)
- Was v3.0.1 laut Entwickler hinzufügte: einen LoRAs-Tab in Models mit Civitai-Suche und -Download, Qwen-Image 2.1 als lokales Generierungs-/Bearbeitungsmodell, Sampling-Einstellungen pro Unterhaltung sowie Korrekturen an der Linux-ComfyUI-Installation
Locally Uncensored herunterladen für Windows und Linux
Locally Uncensored ist für Windows und Linux verfügbar, verteilt als direkte Installer-Downloads über die GitHub-Releases-Seite des Projekts. Dieselben Installer sind auch direkt über den Download-Button auf der Projekt-Homepage verfügbar, der auf das aktuelle GitHub-Release verweist statt eigene Dateien zu hosten. Es gibt zum Zeitpunkt dieser Review keinen macOS-Build; die eigenen Projektmaterialien beschreiben macOS-Unterstützung als für die Zukunft geplant, nicht als derzeit ausgeliefert. Prüfen Sie das aktuelle Release und die Dateinamen stets direkt auf der Releases-Seite, da sich Installer-Namen zwischen Versionen ändern.
Plattform | Download |
|---|---|
| Windows 10/11 | .exe-Installer |
| Linux (Debian/Ubuntu) | .deb-Paket |
| Linux (Fedora/RPM-basiert) | .rpm-Paket |
| Linux (portabel) | .AppImage |
| macOS | Noch nicht verfügbar — laut Projekt geplant |
Diese App hat über die Anforderung eines unterstützten Betriebssystems hinaus keine eigene feste Hardware-Mindestanforderung — die tatsächliche Nutzbarkeit hängt vollständig davon ab, welches Modell und Backend Sie darüber betreiben, genau wie bei jeder anderen Oberfläche über Ollama, llama.cpp oder eine ähnliche Engine. Prüfen Sie die RAM-/VRAM-Anforderung eines Modells, bevor Sie es herunterladen.
Was können Sie mit Locally Uncensored tun?
Der Funktionsumfang dreht sich darum, mehrere lokale KI-Aufgaben — Chat, Programmierhilfe und Bildgenerierung — hinter einem Installer und einer Oberfläche zu vereinen, laut GitHub-README und Homepage des Projekts.
- Lokaler Chat — unterhalten Sie sich mit Modellen, die von dem erkannten oder konfigurierten Backend bereitgestellt werden (Ollama, llama.cpp, KoboldCpp, LocalAI und andere), wobei keine Anfrage den Rechner verlässt, sofern Sie nicht explizit einen Cloud-Anbieter verbinden oder den Fernzugriff aktivieren
- Coding-Agent — ein eingebauter Agent, der innerhalb eines Projektordners arbeitet, Code liest, bearbeitet und ausführt, statt nur ein Chat-Fenster mit einem code-orientierten Modell zu sein
- Bildgenerierung — eine automatisch konfigurierte lokale ComfyUI-Installation übernimmt die Bildgenerierung direkt aus der App heraus, statt eine separate ComfyUI-Einrichtung und einen Browser-Tab zu erfordern
- Videogenerierung — läuft über Wan 2.2, LTX-2, HunyuanVideo und FramePack über dieselbe Ein-Klick-ComfyUI-Einrichtung wie bei Bildern, ohne dass der Nutzer einen Node-Graph bauen muss
- LoRA-Training — ein Bild-LoRA-Trainer, der auf der eigenen GPU des Nutzers läuft, um eine eigene LoRA zu trainieren statt nur vortrainierte LoRAs auszuführen
- Modellwahl statt festes Modell — die App selbst liefert kein einzelnes fest eingebautes Modell; sie verbindet sich mit den Modellen, die über das gewählte Backend verfügbar sind, sodass Fähigkeiten und Hardware-Anforderungen vom jeweils geladenen Modell abhängen, nicht von Locally Uncensored selbst
- Backend-Erkennung und -Verwaltung — Locally Uncensored kann eine bestehende Ollama-, llama.cpp-, KoboldCpp- oder LocalAI-Installation erkennen und direkt nutzen, oder die eigene mitgelieferte "LU Engine" installieren und verwalten, falls kein kompatibles Backend bereits vorhanden ist
- Optionale Cloud-Anbieter-Verbindungen — laut den eigenen Projektmaterialien können Cloud-Anbieter wie OpenAI, Anthropic, OpenRouter und Groq als optionale Ergänzung zur lokalen Inferenz verbunden werden
Smartphone- und Tablet-Zugriff: Wie die QR-Kopplung funktioniert
Das Merkmal, das Locally Uncensored am stärksten von einer typischen lokalen Desktop-Chat-App unterscheidet, ist der eingebaute Fernzugriff vom Smartphone oder Tablet auf das auf dem PC laufende Modell — ohne dass das Modell selbst auf dem mobilen Gerät läuft.
- Die Kopplung erfolgt durch Scannen eines in der Desktop-App angezeigten QR-Codes und Eingabe eines sechsstelligen Passcodes auf dem Smartphone oder Tablet, laut der eigenen Projektdokumentation
- Standardmäßig erreicht ein gekoppeltes Gerät den PC über das lokale Netzwerk (LAN) — in diesem Modus verlässt kein Datenverkehr das lokale Netzwerk
- Fernzugriff von außerhalb des LAN ist nur verfügbar, wenn der Nutzer ihn explizit aktiviert, über einen verschlüsselten Cloudflare Tunnel, der Smartphone und PC verbindet — er wird als standardmäßig deaktiviert beschrieben, nicht als automatisch
- In beiden Modi läuft das Modell selbst weiterhin auf dem PC; das Smartphone oder Tablet sendet und empfängt Chat-Nachrichten, führt die Inferenz aber nicht lokal aus
- Die App enthält laut den eigenen Projektmaterialien ein Statuspanel mit einer Liste der aktuell verbundenen/gekoppelten Geräte
Anwendungsbeispiele: Drei Wege, Locally Uncensored zu nutzen
Dies sind konkrete Arbeitsabläufe, die auf den oben dokumentierten Funktionen basieren.
Eine App statt drei für Chat, Code und Bilder
Statt Ollama in einem Terminal, eine separate Coding-Assistent-Erweiterung und ComfyUI in einem Browser-Tab zu betreiben, installieren Sie Locally Uncensored einmal. Die App erkennt eine bestehende Ollama-Installation (oder installiert die eigene Engine) für Chat- und Programmieraufgaben und richtet ComfyUI für die Bildgenerierung automatisch ein — alles in einem Fenster.
Mit dem PC-gehosteten Modell vom Smartphone im selben WLAN chatten
Öffnen Sie den Kopplungsbildschirm in der Desktop-App, scannen Sie den angezeigten QR-Code mit dem Smartphone und geben Sie den sechsstelligen Passcode ein. Solange beide Geräte im selben lokalen Netzwerk sind, kann das Smartphone nun Chat-Nachrichten an das auf dem PC laufende Modell senden und empfangen — der PC übernimmt die eigentliche Inferenz-Arbeit.
Das PC-gehostete Modell erreichen, wenn Sie unterwegs sind
Aktivieren Sie die Cloudflare-Tunnel-Option in den Fernzugriff-Einstellungen der App (standardmäßig deaktiviert). Nach der Aktivierung kann ein gekoppeltes Smartphone oder Tablet dasselbe PC-gehostete Modell über einen verschlüsselten Tunnel von außerhalb des lokalen Netzwerks erreichen — etwa über mobile Daten —, ohne dass das Modell oder seine Gewichte jemals auf das Smartphone kopiert werden.
Ein Video generieren oder eine LoRA trainieren, ohne einen Node-Graph anzufassen
Öffnen Sie den Video- oder LoRA-Trainings-Tab, wählen Sie ein Modell — Wan 2.2, LTX-2, HunyuanVideo oder FramePack für Video, oder den eingebauten Trainer für eine Bild-LoRA — und lassen Sie es über dieselbe Ein-Klick-ComfyUI-Installation laufen, die auch für die Bildgenerierung genutzt wird. Eine manuelle ComfyUI-Node-Einrichtung ist nicht erforderlich, und das Training läuft auf der eigenen GPU des Nutzers statt auf einem Cloud-Dienst.
Locally Uncensored Preise: Kostenlose App, kostenpflichtiges Cloud-Zusatzangebot
Die Desktop-App Locally Uncensored selbst ist kostenlos. Die GitHub-LICENSE-Datei ist AGPL-3.0-only, und die eigenen Projektmaterialien geben an, dass die lokale App "in jedem Fall kostenlos bleibt", unabhängig davon, ob Sie zusätzlich die unten beschriebene separate Cloud-Option nutzen.
- Kein Abonnement, kein Konto und kein Nutzungslimit erforderlich, um die lokale Desktop-App zu installieren und zu nutzen
- Ein separater, optionaler Dienst namens LU Labs Cloud (gehostet unter lu-labs.ai) verkauft gehostete GPU-Inferenz über Abonnementpläne oder einmalige Guthaben-Pakete, für Nutzer, deren eigene Hardware die größten Bild- und Video-Modelle nicht bewältigen kann
- LU Labs Cloud ist guthabenbasiert: Der Preis eines Laufs wird vor dem Start angezeigt, und gekauftes Guthaben verfällt nicht, laut Entwickler
- Beide sind unabhängig voneinander: Die Nutzung der kostenlosen lokalen App erfordert keine Anmeldung bei LU Labs Cloud, und die Nutzung von LU Labs Cloud erfordert keine Bezahlung der Desktop-App selbst, da diese keinen Preis hat
- Das Nutzen eines eigenen verbundenen Cloud-Anbieters (OpenAI, Anthropic und ähnliche) über die App kostet weiterhin, was dieser Anbieter direkt berechnet — Locally Uncensored fügt keinen Aufschlag hinzu
Zum Namen "Uncensored"
Das Wort "uncensored" in diesem App-Namen bezieht sich auf eine konkrete, faktische Eigenschaft bestimmter offener Modellgewichte, nicht auf eine Aussage dieser Review darüber, was ein bestimmtes Modell sagen wird.
- Manche offenen Modelle werden in "abliterated" Form vertrieben — das bedeutet, dass ein bestimmtes, in die Modellgewichte eintrainiertes Verweigerungsverhalten vom Herausgeber des Modells verändert oder entfernt wurde, unabhängig von Locally Uncensored selbst
- Locally Uncensored trainiert, veröffentlicht oder pflegt selbst kein Modell — es ist eine Oberfläche, die das jeweils über ein verbundenes Backend geladene Modell ausführt
- Die App wendet selbst keine Inhaltsmoderationsebene auf die Ausgabe eines geladenen Modells an; was ein bestimmtes Modell erzeugt, spiegelt das eigene Training und die Konfiguration dieses Modells wider, nicht einen von dieser App hinzugefügten oder entfernten Filter
- Das bedeutet: Der Nutzer, nicht Locally Uncensored, kontrolliert, welches Modell geladen wird und welches Verhalten dieses Modell mitbringt — die App ist ein Bereitstellungsmechanismus für lokale Inferenz, keine Quelle einer Inhaltsrichtlinie
Für wen eignet sich Locally Uncensored?
Ob Locally Uncensored passt, hängt davon ab, ob Sie eine App wünschen, die Chat, Code und Bildgenerierung abdeckt, plus einen Weg, Ihr PC-gehostetes Modell vom Smartphone aus zu erreichen.
Nutzen Sie Locally Uncensored, wenn
- Sie Modelle für mehrere Aufgaben betreiben — Chat, einen Coding-Agenten, Bildgenerierung, Videogenerierung oder LoRA-Training — und statt separater Apps für jede einen einzigen Installer wünschen
- Sie bereits ein Backend wie Ollama, llama.cpp oder LocalAI haben (oder bereit sind, eines zu installieren), oder eine App wünschen, die eines für Sie einrichten kann
- Sie ein auf Ihrem Desktop-PC laufendes Modell von einem Smartphone oder Tablet aus erreichen möchten, ohne das Modell auf dem mobilen Gerät selbst auszuführen
- Sie mit Windows oder Linux arbeiten — es gibt zum Zeitpunkt dieser Review keinen macOS-Build
- Sie einen quelloffenen, selbst überprüfbaren Anwendungscode wünschen, passend zur AGPL-3.0-Lizenz
- Ihr Rechner eine praktische Mindestausstattung erreicht: etwa 16 GB RAM für Chat und Coding über Ollama, plus eine GPU mit 6–8 GB oder mehr VRAM für Bildgenerierung, Videogenerierung und LoRA-Training über das mitgelieferte ComfyUI-Setup — die App selbst legt darüber hinaus keine feste Mindestanforderung fest, da die Nutzbarkeit vollständig vom gewählten Modell und Backend abhängt
Warten Sie oder sehen Sie sich anderswo um, wenn
- Sie heute einen macOS-Build benötigen — diese Review fand keinen veröffentlichten, nur eine angekündigte Roadmap-Absicht
- Ihr Rechner deutlich unter dieser Mindestausstattung liegt — unter etwa 8 GB RAM ohne dedizierte GPU —, da die App zwar installiert, die für Bild-, Video- und LoRA-Training gehosteten Modelle aber schlecht oder gar nicht laufen
- Sie Hersteller-Support mit SLA statt eines einzelnen unabhängigen Maintainers und eines GitHub-Issue-Trackers benötigen
- Die Copyleft-Bedingungen der AGPL-3.0-Lizenz nicht zu einer Anforderung Ihrer Organisation passen, falls Sie die Software modifizieren und weitergeben möchten — lesen Sie die LICENSE-Datei direkt, bevor Sie entscheiden
- Sie gezielt ein einzelnes, vom Hersteller veröffentlichtes Modell möchten, statt einer Oberfläche, die Sie auf Backends und Modelle Ihrer eigenen Wahl richten
Vom Entwickler
PromptQuorum bat David, den Entwickler von Locally Uncensored, die App und die Beweggründe hinter ihrem Design und ihrer Preisgestaltung zu beschreiben. Das Folgende wird als eigene Worte des Entwicklers wiedergegeben, zur besseren Lesbarkeit in Absätze gegliedert, nicht als unabhängige redaktionelle Einschätzung von PromptQuorum:
„Ich habe Locally Uncensored gebaut, weil mein eigenes lokales KI-Setup aus einem Terminal mit Ollama und einer Reihe von ComfyUI-Tabs bestand, und jede Aufgabe bedeutete, zwischen ihnen zu wechseln. Ich wollte einen einzigen Installer, der Chat, einen Coding-Agenten, Bild, Video und LoRA-Training auf einem Bildschirm zusammenbringt, auf meinem eigenen PC, ohne dass etwas ihn verlässt.
Die lokale App ist kostenlos und AGPL, und das ist der Teil, der mir am wichtigsten ist. Sie laden sie herunter, sie findet das Backend, das Sie bereits haben, oder installiert ihr eigenes, und Sie wählen das Modell. Der Name bezieht sich auf die Modellwahl: Die App fügt keinen eigenen Filter hinzu, sodass sich ein offenes Modell so verhält, wie es sein Herausgeber ausgeliefert hat.
Es gibt eine Cloud-Seite für Nutzer, deren Hardware die großen Bild- und Video-Modelle nicht bewältigen kann. Die Modelle dort sind ebenfalls unzensiert, dieselbe Idee wie lokal, nur auf gemieteten GPUs. Sie ist optional, läuft über Guthaben, das nicht verfällt, und jeder Lauf zeigt seinen Preis, bevor Sie starten. Die lokale App hängt niemals davon ab.
Wohin es geht: ein Mac-Build, eine mobile App für die Smartphone-Kopplung, die heute im Browser läuft, und mehr Arbeit am Video-Bereich, insbesondere Kamerasteuerung. Ich veröffentliche oft, und das meiste, was einfließt, kommt aus GitHub-Issues und Reddit-Threads. Wenn Sie etwas an der App stört, ist der schnellste Weg, es zu ändern, es mir zu sagen."
— David, Entwickler, LU Labs
Konkurrenten und Alternativen
Locally Uncensored konkurriert am direktesten mit anderen Desktop-Apps, die lokalen Modell-Chat mit einer einfachen Ein-Installer-Einrichtung verbinden. So schneidet die App im Vergleich zu einigen anderen in diesem Segment ab — den vollständigen Katalog finden Sie im lokalen KI-Software-Verzeichnis.
- Jan — eine kostenlose, quelloffene Desktop-Chat-App rund um eine eigene mitgelieferte llama.cpp-Engine, mit optionalen Cloud-Anbieter-Verbindungen und einem lokalen API-Server; enger im Umfang als Locally Uncensored (chat-fokussiert, keine eingebaute Bildgenerierung), aber mit breiterer offizieller Plattformabdeckung inklusive macOS. Siehe die Jan Review.
- GPT4All — ein etablierter quelloffener, lokal-first Chat-Client von Nomic AI, ebenfalls kostenlos und ohne eingebaute Bildgenerierungsfunktion. Siehe den Jan-vs.-GPT4All-Vergleich für einen Vergleich dieser stärker chat-fokussierten Apps untereinander.
- AnythingLLM — eine dokumentenbasierte, RAG-fokussierte Desktop-/Self-Hosting-App; besser geeignet als Locally Uncensored, wenn Abfragen über eigene Dokumente statt Bildgenerierung die Hauptfunktion ist, die Sie benötigen. Siehe die AnythingLLM Review.
- Open WebUI — eine selbst gehostete, browserbasierte Chat-Oberfläche, typischerweise zusammen mit Ollama betrieben, oft in einem Container, statt als native Desktop-App installiert — ein Vergleichspunkt für alle, die zwischen einem nativen Installer und einer selbst gehosteten Web-Oberfläche entscheiden.
Häufige Fehler bei der Bewertung von Locally Uncensored
Die meiste Verwirrung über diese App entsteht durch ihr Preismodell, ihre Beziehung zu LU Labs Cloud oder Annahmen darüber, was der Name "uncensored" impliziert.
Fehler 1: Annehmen, das gesamte Produkt sei kostenpflichtig, weil ein Verzeichnis es so einordnet
Die Desktop-App selbst hat keine Gebühr und ist unter AGPL-3.0-only lizenziert. Der kostenpflichtige Bestandteil ist ein separater, optionaler Dienst (LU Labs Cloud) für gehostete GPU-Inferenz — er ist für die Nutzung der lokalen App nicht erforderlich.
Fehler 2: Annehmen, "uncensored" bedeute, die App moderiere oder genehmige Inhalte selbst
Locally Uncensored fügt keine Inhaltsmoderation über einem geladenen Modell hinzu und entfernt keine — es ist eine Oberfläche. Welches Verhalten ein bestimmtes Modell zeigt, kommt vom Herausgeber und Training dieses Modells, nicht von dieser Anwendung.
Fehler 3: Annehmen, der Fernzugriff vom Smartphone sende Ihre Daten standardmäßig an einen Drittserver
Standardmäßig funktioniert die Smartphone-/Tablet-Kopplung nur über Ihr lokales Netzwerk. Ein Drittanbieter-Relay (der verschlüsselte Cloudflare Tunnel) wird nur genutzt, wenn Sie explizit Fernzugriff außerhalb des LAN aktivieren — er ist optional, nicht automatisch.
Fehler 4: Einen macOS-Build erwarten
Zum Zeitpunkt dieser Review liefert Locally Uncensored ausschließlich Installer für Windows und Linux. macOS-Unterstützung wird in den Projektmaterialien als geplant beschrieben, nicht als derzeit verfügbar.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Locally Uncensored?
Locally Uncensored (locallyuncensored.com, Quellcode unter github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored) ist eine kostenlose, quelloffene Desktop-App für Windows und Linux, die lokalen Chat, Code und Bildgenerierung über Backends wie Ollama, llama.cpp, KoboldCpp und LocalAI oder eine eigene mitgelieferte Engine ausführt.
Ist Locally Uncensored kostenlos?
Die Desktop-App selbst ist kostenlos, lizenziert unter AGPL-3.0-only. Ein separater, optionaler Dienst namens LU Labs Cloud verkauft gehostete GPU-Inferenz per Abonnement oder Guthaben-Paket für alle, die Cloud-Rechenleistung statt eigener Hardware nutzen möchten — er ist für die Nutzung der kostenlosen lokalen App nicht erforderlich.
Welche Lizenz nutzt Locally Uncensored?
AGPL-3.0-only, laut der GitHub-LICENSE-Datei und dem Lizenz-Badge im Repository.
Welche Plattformen unterstützt Locally Uncensored?
Windows 10/11 und Linux, mit .exe-, .deb-, .rpm- und .AppImage-Installern, laut der GitHub-Releases-Seite. Es gibt zum Zeitpunkt dieser Review keinen macOS-Build; das Projekt beschreibt macOS-Unterstützung als geplant.
Mit welchen lokalen KI-Backends arbeitet Locally Uncensored?
Die App erkennt und verbindet sich mit Ollama, llama.cpp, KoboldCpp, LocalAI, vLLM, LM Studio, Jan, TabbyAPI, GPT4All, Aphrodite, SGLang und TGI, laut dem GitHub-README des Projekts, und kann die eigene mitgelieferte "LU Engine" installieren und verwalten, falls keines davon bereits vorhanden ist.
Wie funktioniert der Zugriff vom Smartphone oder Tablet?
Sie koppeln ein Smartphone oder Tablet, indem Sie einen QR-Code in der Desktop-App scannen und einen sechsstelligen Passcode eingeben. Standardmäßig verbindet sich das gekoppelte Gerät über Ihr lokales Netzwerk. Für den Fernzugriff außerhalb des Netzwerks muss explizit ein verschlüsselter Cloudflare Tunnel aktiviert werden — er ist standardmäßig deaktiviert, nicht automatisch. Das Modell läuft in beiden Fällen weiterhin auf dem PC.
Ist die Programmierfunktion ein Chat-Fenster oder ein Agent?
Es ist ein Coding-Agent, der innerhalb eines Projektordners arbeitet — er liest, bearbeitet und führt Code aus — statt nur ein Chat-Fenster mit einem geladenen code-orientierten Modell zu sein, laut Entwickler.
Erzeugt Locally Uncensored Videos?
Ja, lokal, sowohl unter Windows als auch unter Linux. Die App nutzt Wan 2.2, LTX-2, HunyuanVideo und FramePack über dieselbe Ein-Klick-ComfyUI-Einrichtung wie bei der Bildgenerierung, ohne dass ein Node-Graph gebaut werden muss, laut Entwickler.
Kann Locally Uncensored eine LoRA trainieren?
Ja. Die App enthält einen Bild-LoRA-Trainer, der auf der eigenen GPU des Nutzers läuft, laut Entwickler.
Was bedeutet "uncensored" im Namen dieser App?
Der Begriff bezieht sich auf "abliterated" offene Modelle — Modelle, deren Herausgeber ein bestimmtes, eintrainiertes Verweigerungsverhalten verändert hat —, die Nutzer über die App laden können. Locally Uncensored selbst fügt keine eigene Inhaltsmoderationsebene hinzu; es führt aus, welches Modell der Nutzer über ein verbundenes Backend auswählt.
Wer entwickelt Locally Uncensored?
Ein unabhängiger Entwickler unter dem GitHub-Namen PurpleDoubleD, der sich in einem dev.to-Beitrag über den Projektursprung als "David" bezeichnet und die technischen Korrekturen sowie das Statement des Entwicklers in dieser Review direkt gegenüber PromptQuorum bereitgestellt hat. PromptQuorum konnte keinen Unternehmensnamen oder Rechtsträger über das GitHub-Projekt selbst hinaus unabhängig verifizieren.