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Private-Mind-Rezension: Quelloffene Offline-KI-Chat-App für iPhone und Android

·9 Min. Lesezeit·Von Hans Kuepper · Gründer von PromptQuorum · Entdeckungsplattform für Open-Weight- und Open-Source-KI
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Private Mind (Version 1.3.0, Stand 3. Oktober 2026) ist eine kostenlose, MIT-lizenzierte Chat-App von Software Mansion, die Open-Weight-Sprachmodelle ohne Konto auf iPhone, iPad und Android ausführt und mit On-Device-Retrieval und Quellenangaben Fragen zu Ihren eigenen PDF- und Textdateien beantworten kann. Modelle werden einmal von Hugging Face heruntergeladen und laufen danach offline über React Native ExecuTorch. Version 1.3.0 hat einen optionalen Web-Schalter ergänzt, der Webseiten abruft; die App ist daher standardmäßig offline, aber nicht offline, wenn diese Funktion genutzt wird.

Private Mind ist eine kostenlose, quelloffene Chat-App von Software Mansion, einem polnischen Softwareunternehmen, die Open-Weight-Sprachmodelle über die Bibliothek React Native ExecuTorch auf einem iPhone, iPad oder Android-Smartphone ausführt. Über den Chat hinaus bietet sie Dokumenten-Q&A auf dem Gerät mit Quellenangaben, Diktat mit Whisper, Modelle mit Bildverständnis, integrierte Geschwindigkeits-Benchmarks und — seit Version 1.3.0 — einen optionalen Web-Schalter, der Seiten aus dem Internet abruft. Der Quellcode ist unter der MIT-Lizenz auf GitHub veröffentlicht. Diese Rezension stützt sich auf die Einträge im App Store und bei Google Play sowie auf das öffentliche Repository, geprüft am 3. Oktober 2026; PromptQuorum hat die App nicht praktisch getestet.

Private-Mind-Rezension: Quelloffene Offline-KI-Chat-App für iPhone und Android

Wichtigste Erkenntnisse

  • Entwickler: Software Mansion (bei Google Play als Software Mansion S.A. geführt), das sich selbst als Softwareagentur seit 2012 und als zentralen React-Native-Mitwirkenden beschreibt; die App liegt in der GitHub-Organisation software-mansion-labs.
  • Preis und Lizenz: kostenlos und ohne Konto; Quellcode unter der MIT-Lizenz, mit einem beigefügten Hinweis auf die BSD-3-Clause-lizenzierten ExecuTorch-Komponenten.
  • Modelle: 15 Einträge im Katalog des Repositorys aus den Familien Qwen 3, LLaMA 3.2, Qwen 2.5, LFM 2.5, Gemma 4 und einem polnischsprachigen Modell, darunter Optionen mit Bildverständnis.
  • Plattformen: iPhone und iPad (iOS und iPadOS 17.0 oder neuer), Macs mit Apple M1 oder neuer laut App-Store-Eintrag sowie Android über Google Play.
  • Store-Signale, Stand der Prüfung am 3. Oktober 2026: Version 1.3.0, 5K+ Downloads bei Google Play, 385 GitHub-Sterne.

📍 In einem Satz

Private Mind ist eine kostenlose, MIT-lizenzierte iPhone-, iPad- und Android-App von Software Mansion, die Open-Weight-Sprachmodelle auf dem Gerät ausführt, Fragen zu Ihren eigenen Dokumenten beantwortet und eine mit Version 1.3.0 ergänzte, optionale Websuche bietet.

💬 In einfachen Worten

Sie installieren die App, laden einmal ein Modell herunter und chatten dann ohne Konto und ohne Internetverbindung damit; außerdem können Sie ihr PDFs und Textdateien zum Befragen geben, und nur der optionale Web-Schalter sendet Anfragen ins Internet.

📌Hinweis: Diese Rezension stützt sich auf die Einträge im App Store und bei Google Play sowie auf das öffentliche GitHub-Repository (README, Lizenz, Releases, Modellkatalog sowie die eigenen Release Notes und das Dokument zu bekannten Problemen des Projekts), geprüft am 3. Oktober 2026. PromptQuorum hat die App weder getestet noch einem Benchmark unterzogen.

Was ist Private Mind?

Private Mind ist eine mobile Chat-App, die Open-Weight-Sprachmodelle lokal ausführt, statt einen Cloud-Dienst aufzurufen. Laut README finden alle Unterhaltungen auf dem Gerät statt, es gibt weder Registrierung noch Abonnements, und Modelle sind nicht mitgeliefert: Sie werden bei der ersten Nutzung von Hugging Face geladen, sodass der erste Start eine Netzwerkverbindung braucht.

Intern nutzt sie React Native ExecuTorch, eine eigenständige Open-Source-Bibliothek desselben Unternehmens, die die Inferenz-Laufzeitumgebung ExecuTorch für React-Native-Apps einbindet. App, Bibliothek und Laufzeitumgebung sind drei verschiedene Projekte: Private Mind ist die hier getestete fertige App, React Native ExecuTorch ist die Bibliothek, auf der sie aufbaut, und ExecuTorch ist die im PyTorch-Ökosystem gepflegte Laufzeitumgebung.

Bezugsquelle

Private Mind wird über beide mobilen Stores und als Quellcode verbreitet; die drei Links unten sind die, die das README des Projekts nennt.

Plattform
Bezugsquelle
iPhone / iPadApp Store (iOS und iPadOS 17.0 oder neuer)
Mac (Apple M1+)Derselbe App-Store-Eintrag (als Mac-Verfügbarkeit angezeigt)
AndroidGoogle Play
QuellcodeGitHub (MIT)

Aktuelle Version, geprüft am 3. Oktober 2026: 1.3.0, veröffentlicht am 17. September 2026 auf der Releases-Seite des Projekts.

So gelingt der Einstieg

Die Einrichtung folgt der Reihenfolge aus dem README und den Store-Einträgen; PromptQuorum hat diese Schritte nicht ausgeführt.

  1. 1
    App installieren
    Why it matters: Laden Sie Private Mind aus dem App Store oder von Google Play; laut den Einträgen ist weder ein Konto noch eine Registrierung nötig.
  2. 2
    Modell per WLAN herunterladen
    Why it matters: Modelle werden bei der ersten Nutzung von Hugging Face geladen und sind laut Play-Eintrag etwa 1 bis 3 GB groß; nutzen Sie daher WLAN. Die Liste in der App kennzeichnet laut README, welche Modelle zu Ihrem Gerät passen.
  3. 3
    Integrierten Benchmark ausführen
    Why it matters: Der Play-Eintrag empfiehlt den Benchmark, wenn Sie unsicher sind, welches Modell Ihr Smartphone bewältigt; er misst Geschwindigkeit und Speicherbedarf auf Ihrer eigenen Hardware.
  4. 4
    Chatten oder ein Dokument anhängen
    Why it matters: Starten Sie einen Chat oder hängen Sie eine PDF-, TXT-, Markdown-, HTML- oder CSV-Datei an und stellen Sie Fragen dazu; die Antworten verweisen auf die verwendeten Passagen.
  5. 5
    Optional Web einschalten
    Why it matters: Version 1.3.0 hat einen Web-Schalter ergänzt, der aktuelle Informationen in einen Chat holt. Lassen Sie ihn aus, um einen Chat vollständig offline zu halten.

Welche Modelle bietet die App?

Qwen 3

Einträge und Größen:
0.6B und 1.7B (etwa 0,9 bis 2,2 GB)
Hinweise:
Im Katalog mit Reasoning gekennzeichnet

LLaMA 3.2

Einträge und Größen:
1B und 3B, QLoRA- und SpinQuant-Varianten (etwa 1,1 bis 2,7 GB)
Hinweise:
Als gut beim Programmieren gekennzeichnet

Qwen 2.5

Einträge und Größen:
0.5B, 1.5B und 3B (etwa 0,8 bis 2,9 GB)
Hinweise:
Kleine, ausgewogene bis leistungsstarke Optionen

LFM 2.5

Einträge und Größen:
1.2B Text sowie 1.6B- und 450M-Vision-Modelle
Hinweise:
Die beiden VL-Einträge nehmen Bilder an

Gemma 4

Einträge und Größen:
2B Text und 2B Vision, Größen je nach Plattform verschieden
Hinweise:
Text etwa 2,5 bis 2,9 GB, Vision etwa 3 bis 4 GB

Bielik v3.0

Einträge und Größen:
Etwa 0,9 GB
Hinweise:
Polnischsprachiges Modell

Größen und Einträge stammen aus der Modellkatalog-Datei des Repositorys vom 3. Oktober 2026 und ändern sich mit Aktualisierungen des Katalogs. Der Play-Eintrag nennt außerdem den Import eigener Modelle; welche Dateiformate dabei akzeptiert werden, wurde in den gelesenen Quellen nicht angegeben.

Von den Quellen bestätigte Funktionen

Jeder der folgenden Punkte stammt aus dem README des Projekts, seinen Release Notes im Repository oder den Store-Einträgen; keiner wurde unabhängig getestet.

  • Dokumenten-Q&A. Hängen Sie eine PDF-, TXT-, Markdown-, HTML- oder CSV-Datei an; Retrieval und Embeddings laufen auf dem Gerät, und Antworten verweisen auf die Quellpassagen (der Play-Eintrag nennt PDF und TXT).
  • Bilder und Sprache. Senden Sie ein Foto an ein Modell mit Bildverständnis oder diktieren Sie mit Whisper-Spracherkennung, die auf dem Gerät transkribiert.
  • Integrierte Benchmarks. Vergleichen Sie Modelle bei Geschwindigkeit und Speicherbedarf auf Ihrer eigenen Hardware, bevor Sie sich für eines entscheiden.
  • Unterhaltungswerkzeuge. Einen Chat ab jeder Nachricht verzweigen, System-Prompts als wiederverwendbare Vorlagen speichern, Chats durchsuchen und Unterhaltungen exportieren.
  • Model Hub. Kuratierte offene Modelle nach Familien gruppiert, dazu der Import eigener Modelle.
  • Web-Schalter (Version 1.3.0). Holt aktuelle Informationen in einen Chat, zeigt die für eine Antwort genutzten Seiten und ruft diese Seiten laut den Release Notes auf dem Gerät ab und liest sie.

Datenschutz und Websuche

Die Kernnutzung ist von der Konzeption her offline: Laut README bleiben Unterhaltungen auf dem Gerät, und laut Play-Eintrag gibt es keine Telemetrie. Das Datenschutzlabel im App Store besagt, dass der Entwickler keine Daten erhebt, und der Abschnitt „Datensicherheit“ bei Google Play nennt „Keine Daten erhoben“ sowie Verschlüsselung bei der Übertragung.

Der Abschnitt „Datensicherheit“ bei Google Play führt zugleich „App-Aktivitäten“ unter den Datentypen auf, die die App an Dritte weitergeben kann. Die Quellen sagen nicht, worauf sich das bezieht, und die optionale Websuche der App ist die naheliegende Netzwerkfunktion; betrachten Sie die Aussage „offline“ daher als gültig für Chats, in denen Web ausgeschaltet ist. Das Dokument zu bekannten Problemen des Projekts beschreibt die Websuche als Scraper, der Seiten abruft, und das Repository bezieht Website-Icons über den Icon-Dienst von DuckDuckGo. Welcher Suchdienst Ihre Anfrage erhält, wurde anhand der gelesenen Quellen nicht ermittelt.

📌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. Wer vertrauliche Daten verarbeitet, sollte das Verhalten sowohl mit ausgeschaltetem als auch mit eingeschaltetem Web verifizieren.

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:
Veröffentlicht in der Labs-GitHub-Organisation des Unternehmens; die Quellen nennen keine Support-Zusagen.

Dokumente auf dem Gerät

Bedeutung in der Praxis:
Fragen zu eigenen Dateien stellen, mit anklickbaren Quellpassagen.
Einschränkung / Hinweis:
Die Qualität hängt vom kleinen Modell ab, das Sie laden.

Integrierte Benchmarks

Bedeutung in der Praxis:
Sie sehen Geschwindigkeit und Speicherbedarf auf Ihrem Smartphone, bevor Sie sich für ein Modell entscheiden.
Einschränkung / Hinweis:
Die Ergebnisse gelten nur für Ihr Gerät, und die Quellen enthalten keine veröffentlichten Messwerte.

Beide mobilen Plattformen

Bedeutung in der Praxis:
Dieselbe App gibt es für iPhone, iPad, Android und Macs mit Apple Silicon.
Einschränkung / Hinweis:
Die Modelle beschränken sich auf das, was Katalog und Importfunktion unterstützen.

Optionale Websuche

Bedeutung in der Praxis:
Antworten können aktuelle Seiten nutzen, wobei die Seiten angezeigt werden.
Einschränkung / Hinweis:
Geht online; das Dokument zu bekannten Problemen nennt leere Ergebnisse bei JavaScript-lastigen Seiten und 30 bis 40 Sekunden bis zum ersten Token mit Websuche.

Für wen sich die App eignet

  • Menschen, die eine kostenlose, prüfbare Offline-Chat-App auf dem Smartphone wollen. Die MIT-Lizenz und das öffentliche Repository machen sie überprüfbar, anders als geschlossene Apps.
  • Menschen, die eigene PDFs und Notizen privat befragen möchten. Retrieval auf dem Gerät mit Quellenangaben ist eine Kernfunktion.
  • Nutzer, die entscheiden wollen, welches Modell ihr Smartphone bewältigt. Der integrierte Benchmark und die Eignungskennzeichnungen in der App sind genau dafür gedacht.
  • Entwickler, die sich für React Native ExecuTorch interessieren. Die App ist ein funktionierendes Beispiel der Maintainer der Bibliothek.

Was wir nicht überprüfen konnten

  • Praktische Leistung. PromptQuorum hat die App nicht ausgeführt; Geschwindigkeit, Akkuverbrauch und Antwortqualität sind daher nicht bewertet.
  • Worauf sich die Weitergabe von „App-Aktivitäten“ bezieht. Der Abschnitt „Datensicherheit“ bei Google Play führt sie neben „Keine Daten erhoben“ auf; die Quellen erklären sie nicht.
  • Welchen Suchdienst der Web-Schalter nutzt. Die gelesenen Quellen nennen ihn nicht.
  • Android-Versionsanforderungen und die Build-Nummer bei Google Play. Der gelesene Play-Text zeigt weder eine Mindestversion von Android noch eine Versionsnummer; Version 1.3.0 stammt aus dem App-Store-Eintrag und den GitHub-Releases.
  • Produkt-Website. Die Projektseite privatemind.swmansion.com lädt nur mit JavaScript, sodass ihr Inhalt nicht gelesen werden konnte; die Angaben hier stammen aus dem README und den Store-Einträgen.
  • Nicht für Nutzer, die sehr große Modelle brauchen. Der Katalog endet bei Modellen von etwa 4 GB; schwerere Aufgaben gehören auf einen Computer.

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)

+20 weitere nicht angezeigt

MLC Chat

Plattformen:
iOS, Android
Preis / Lizenz:
Kostenlos / Apache 2.0
Wesentlicher Unterschied:
Quelloffener Chat auf dem Gerät, aufgebaut auf der MLC-LLM-Engine
Artikel über MLC Chat (5)

Auch erwähnt in:

Maid

Plattformen:
Android, iOS
Preis / Lizenz:
Kostenlos / MIT
Wesentlicher Unterschied:
Quelloffene Chat-App für lokale GGUF-Modelle oder Remote-Anbieter
Artikel über Maid (5)

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

Ist Private Mind kostenlos?

Ja. Beide Store-Einträge und das README beschreiben die App als kostenlos, ohne Konto und ohne Abonnement, und der Quellcode steht unter der MIT-Lizenz. Prüfen Sie die Stores auf Änderungen nach dem 3. Oktober 2026.

Wer macht Private Mind?

Software Mansion, ein polnisches Softwareunternehmen, das bei Google Play als Software Mansion S.A. geführt wird. Der Code der App liegt in der Organisation software-mansion-labs des Unternehmens auf GitHub.

Funktioniert sie offline?

Chat, Dokumenten-Q&A und Diktat laufen auf dem Gerät, sobald ein Modell heruntergeladen ist. Der erste Modell-Download und der optionale Web-Schalter brauchen eine Internetverbindung.

Welche Modelle kann sie ausführen?

Der Katalog des Repositorys führt 15 Einträge aus den Familien Qwen 3, LLaMA 3.2, Qwen 2.5, LFM 2.5, Gemma 4 und einem polnischsprachigen Modell auf, darunter zwei LFM- und ein Gemma-Vision-Modell. Eigene Modelle lassen sich importieren, doch die akzeptierten Formate wurden nicht angegeben.

Kann ich Fragen zu meinen eigenen Dateien stellen?

Ja. Hängen Sie eine PDF-, TXT-, Markdown-, HTML- oder CSV-Datei an; das Retrieval läuft auf dem Gerät, und jede Antwort verweist auf die verwendeten Passagen.

Was macht der Web-Schalter?

Er wurde mit Version 1.3.0 eingeführt, holt aktuelle Webinformationen in einen Chat und zeigt die genutzten Seiten. Anders als der Rest der App geht er online, und das Dokument des Projekts zu bekannten Problemen nennt Schwächen wie leere Ergebnisse bei JavaScript-lastigen Seiten.

Läuft sie auf einem Mac oder nur auf Smartphones?

Der App-Store-Eintrag zeigt Verfügbarkeit auf iPhone, iPad und Macs mit Apple M1 oder neuer. In den gelesenen Quellen gibt es keinen separaten nativen Desktop-Build.

Wie viel Arbeitsspeicher brauche ich?

Der Play-Eintrag empfiehlt für größere Modelle ein modernes Smartphone mit 4 GB RAM oder mehr. Der integrierte Benchmark und die Eignungskennzeichnungen in der App zeigen, was Ihr Smartphone ausführen kann.

Ist sie dasselbe wie React Native ExecuTorch?

Nein. React Native ExecuTorch ist die Open-Source-Bibliothek, auf der die App aufbaut; Private Mind ist die fertige Chat-App. Beide stammen von Software Mansion.

Fazit

Private Mind ist eine quelloffene Option unter den mobilen Offline-Chat-Apps: Sie ist kostenlos, MIT-lizenziert, für iPhone, iPad, Android und Macs mit Apple Silicon verfügbar und stammt von einem Unternehmen, das die Bibliothek pflegt, auf der sie läuft. Dokumenten-Q&A auf dem Gerät mit Quellenangaben, Whisper-Diktat, Vision-Modelle und integrierte Benchmarks gehen über reinen Chat hinaus, und das öffentliche Repository bedeutet, dass sich ihre Datenschutzangaben grundsätzlich prüfen lassen. Dem steht gegenüber, dass ihr Modellkatalog auf kleine Modelle von etwa 0,65 bis 4 GB beschränkt ist, das Repository im Mai 2025 angelegt wurde, der optionale Web-Schalter der einzige Teil ist, der online geht, und die Formulierung „App-Aktivitäten“ im Abschnitt „Datensicherheit“ bei Google Play in den Quellen nicht erklärt wird. Sie eignet sich für Leser, die eine prüfbare, kostenlose, Offline-first-App für das Smartphone wollen; wer eine andere Open-Source-Option bevorzugt, kann PocketPal AI oder Google AI Edge Gallery vergleichen.

Quellen

  • Private Mind im App Store — Preis, Version, Plattformanforderungen, Datenschutzlabel und Beschreibung, geprüft am 3. Oktober 2026.
  • Private Mind bei Google Play — Beschreibung, Entwickler, Download-Zahl, Abschnitt „Datensicherheit“ und Datum der letzten Aktualisierung, geprüft am 3. Oktober 2026.
  • private-mind auf GitHub — README, MIT-Lizenzdatei, Releases, Modellkatalog, Release Notes im Repository und Dokument zu bekannten Problemen.

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