Pocket AI im Test (2026): Offline-KI-Chat auf dem Gerät für iPhone

Pocket AI - No Internet ist direkt im Apple App Store erhältlich — kein Sideloading, keine TestFlight-Beta und kein Selbstbauen aus dem Quellcode nötig.

Dieser Test ist eine Ergänzung zu PromptQuorums Verzeichnis lokaler LLM-Software, das lokale KI-Tools über Plattformen hinweg auflistet; Pocket AI hat dort noch keinen eigenen Eintrag.

Pocket AI - No Internet ist eine iPhone-App, die Open-Weight-Sprachmodelle herunterlädt und direkt auf dem Gerät ausführt, ohne serverseitige Komponente. Sobald ein Modell heruntergeladen ist, benötigt die App keine Internetverbindung, um eine Antwort zu generieren — die Inferenz läuft lokal über llama.cpp, beschleunigt durch Apples Metal-Grafik-Framework.

Laut Entwickler war die Motivation, dass andere lokale iPhone-KI-Apps typischerweise zuerst ein Konto, ein Abonnement oder eine Serverkommunikation verlangten, bevor man chatten konnte — Pocket AI ist so gebaut, dass keines davon nötig ist.

Dieser Test stützt sich auf die eigene Beschreibung der App-Architektur und Modellbibliothek durch den Entwickler sowie auf den öffentlichen App-Store-Eintrag, nicht auf eine unabhängige Code-Prüfung — die App ist quellcodegeschlossen (siehe Abschnitt Datenschutz unten).

Die Einrichtung von Pocket AI dauert wenige Schritte und erfordert keine Kontoerstellung. Der gesamte Vorgang, vom App-Store-Download bis zur ersten Offline-Antwort, dauert wenige Minuten plus die Zeit, die das gewählte Modell zum Herunterladen benötigt.

Pocket AI - No Internet ist kostenlos zum Herunterladen und für Text-Chat nutzbar. Ein einmaliger In-App-Kauf für 4,99 $ schaltet die Pro-Stufe frei, die On-Device-Whisper-Spracheingabe hinzufügt. Weder für die Basis-App noch für den Pro-Kauf gibt es ein Abonnement.

Die Modellbibliothek von Pocket AI umfasst laut Entwickler 28 Open-Weight-Modelle aus den Familien Qwen, Gemma, Llama, Mistral, Phi und DeepSeek. Diese Zahl stammt direkt vom Entwickler und wurde während der Kontaktaufnahme mit PromptQuorum von einer anfänglichen Beschreibung von "über 25" Modellen nach oben korrigiert — die Bibliothek der App scheint sich aktiv zu erweitern statt fest zu sein.

Modelle laufen über llama.cpp, eine Open-Source-Inferenz-Engine, wobei Apples Metal-Grafik-Framework die GPU-Beschleunigung auf dem Gerät übernimmt. Der Entwickler hat zum Zeitpunkt dieses Tests keine unabhängig verifizierten Benchmark-Zahlen für konkrete Modell-Geräte-Kombinationen veröffentlicht; Leser mit leistungskritischen Anforderungen sollten ein bestimmtes Modell selbst auf ihrem iPhone testen, bevor sie sich darauf verlassen.

Pocket AI benötigt ein iPhone 12 oder neuer. Laut Entwickler besteht diese Untergrenze, weil Modell-Inferenz speicherlimitiert ist — ein Sprachmodell auf dem Gerät auszuführen erfordert genug Unified Memory, um die Gewichte des Modells und den Arbeitskontext zu halten, und ältere iPhones haben davon nicht genug, um die Modelle der Bibliothek akzeptabel auszuführen.

Dies ist die eigene Begründung des Entwicklers, keine unabhängig getestete Grenze. Leser mit einem iPhone am oder nahe dem Minimum sollten davon ausgehen, dass kleinere Modelle der Bibliothek die realistischere Wahl sind als die größten.

Pocket AI erfordert kein Konto und kein Login. Da die App so konzipiert ist, dass Inferenz nach einem Modell-Download vollständig auf dem Gerät läuft, gibt es bei normaler Nutzung für Text-Chat keine Chatdaten, die an einen Server gesendet werden müssten — die Architektur selbst, nicht nur eine erklärte Richtlinie, hält ein Gespräch auf dem Telefon.

Die Spracheingabe der Pro-Stufe läuft laut Entwickler ebenfalls über Whisper auf dem Gerät, was bedeutet, dass Diktat-Audio lokal verarbeitet wird statt an einen Transkriptionsserver gesendet zu werden.

PromptQuorum bat Faisal, den Entwickler von Pocket AI, die App und die Beweggründe für ihre Preis- und Plattformentscheidungen zu beschreiben. Das Folgende wird als eigene Worte des Entwicklers wiedergegeben, zur besseren Lesbarkeit in Absätze gegliedert, nicht als unabhängige redaktionelle Einschätzung von PromptQuorum:

„Pocket AI existiert wegen einer kleinen Frustration. Jede gute lokale KI-App auf dem iPhone verlangte zuerst etwas von mir: ein Konto, ein Abonnement oder eine Serverkommunikation. Ich wollte nichts davon.

Die App führt Open-Weight-Modelle direkt auf dem iPhone über llama.cpp mit Metal-Beschleunigung aus. Qwen, Gemma, Llama, Mistral, Phi und DeepSeek sind alle in der Bibliothek, heute 28 Modelle. Es gibt kein Konto und keinen Server. Sobald ein Modell heruntergeladen ist, funktioniert die App im Flugmodus: im Flugzeug, im Tunnel oder auf einem Telefon, das sich nie bei irgendetwas angemeldet hat. Die Spracheingabe nutzt Whisper, auf dem Gerät, sodass auch das Diktat das Telefon nie verlässt.

Die Preisgestaltung folgt derselben Idee. Die App ist kostenlos, und der Pro-Kauf kostet einmalig 4,99 $. Kein Abonnement. Ich verkaufe lieber etwas, als es zu vermieten.

Was sie nicht ist: Sie ist nicht Open Source, und sie ist nicht für alte Hardware gedacht. Ein iPhone 12 oder neuer ist eine echte Anforderung, weil Modell-Inferenz speicherlimitiert ist und es dafür keinen ehrlichen Weg drumherum gibt.

Es ist eine kleine App mit einem Versprechen. Ihr Gespräch bleibt auf Ihrem Telefon. Das ist das ganze Produkt."

Pocket AI - No Internet hält ein einfaches Versprechen: eine kostenlose iPhone-App, die Open-Weight-Modelle vollständig auf dem Gerät über llama.cpp ausführt, ohne Konto und ohne Serverkommunikation, vertrieben über den Apple App Store statt als Sideload oder Beta-Build.

Die 28-Modell-Bibliothek über die Familien Qwen, Gemma, Llama, Mistral, Phi und DeepSeek ist für eine kostenlose App ein vernünftiger Ausgangspunkt, und die eigene Begründung des Entwicklers für das iPhone-12-Minimum — speicherlimitierte Inferenz — ist eine plausible, konkrete Erklärung statt einer vagen Hardware-Anforderung.

Was diesen Test eher vorsichtig als begeistert hält, sind das junge Alter der App und der geschlossene Quellcode: Datenschutz- und Offline-Angaben beruhen auf dem Wort des Entwicklers statt auf unabhängiger Code-Prüfung, und die App hat eine kürzere Erfolgsbilanz als etabliertere Alternativen.

Leser, die eine kostenlose Chat-App ohne Abonnement mit plausibler Datenschutz-Story auf dem Gerät möchten, sollten sie ausprobieren; Leser, denen eine etablierte App-Store-Erfolgsbilanz und unabhängig prüfbarer Quellcode wichtiger sind, sollten stattdessen mit PocketPal AI beginnen oder für Private LLM budgetieren.