Como o teste transcorreu
A listagem e a primeira abertura
O testador esperava que o LU fizesse mais do que chat, já que existem muitas interfaces de chat locais.
O instalador tinha 15.8 MB, valor lido pelo testador no download. Depois de instalar, ele não encontrou o app pelo nome completo; o nome é LU.
Após a configuração, a janela principal mostra abas para Chat, Create, Voice, Compare, Benchmark, Models e Settings, com um botão Cloud na barra superior.
Instalação e configuração
A etapa 1 oferece o LU Engine integrado, marcado como pronto, com um botão Continue e, abaixo, um link "Use another engine (Ollama, LM Studio...)". O testador gosta de apps que deixam a pessoa escolher, mas o visto no card do mecanismo não desmarcava. O link para outro mecanismo não foi testado.
A etapa 2 listou sete modelos que já estavam na máquina, sem que ninguém pedisse: x/z-image-turbo, HSR-DeepThink/nwe, x/flux2-klein, gemma4, gemma3:1b, minimax-m2:cloud e qwen3-coder:30b. Ele escolheu o gemma4. Dois modelos iniciais, logo abaixo, trazem descrição, tamanho do download e memória livre necessária.
Ele raramente vê tamanhos nos modelos iniciais de outros apps e considera isso um ponto positivo.
A etapa 3 oferece um modelo de embedding opcional para o Document Chat (nomic-embed-text, 84 MB), com Install e Skip for now. As anotações não dizem qual foi escolhido.
Chat e documentos
Um primeiro chat funcionou: o indicador "Starting" marcava 18 s quando a primeira mensagem foi enviada e o modelo carregou. O gemma4 respondeu a uma pergunta sobre o metrô de Berlim ou Paris com "Paris generally has more"; o testador não conferiu a informação.
Um medidor de contexto acima da caixa de mensagem mostra o uso (309/16K, depois 4.2K/16K). A dica da ferramenta diz que ele conta tokens num_ctx do Ollama e não inclui tokens de raciocínio.
Ele anexou um arquivo do Excel (.xlsx, 84 KB) com o clipe. O modelo respondeu a partir do nome do arquivo e dos nomes dos arquivos das planilhas (sheet1.xml a sheet6.xml) e disse que não conseguia ver o conteúdo. A área de soltar do Docs lista PDF, DOCX e TXT, não Excel.
Um PDF (872 KB) anexado com o clipe foi lido apenas pelo nome. A uma pergunta sobre um valor nele, o modelo respondeu que não conseguia ler o texto e pediu que ele copiasse e colasse o trecho. O testador primeiro escreveu "Yes, it understood the file" e se corrigiu algumas linhas depois.
O mesmo PDF pelo campo Docs também falhou, segundo as anotações dele; não existe captura de tela. Um arquivo do Word no campo Docs apareceu como 20 chunks, mas o modelo disse que não conseguia ler o conteúdo interno do .docx.
Ele compara isso com os modelos de ponta, desistiu do PDF e planejou conversar com o fundador.
Geração de imagens
A aba Create diz que a geração local de imagens exige uma configuração única que instala o Apple MLX e o menor modelo de imagem, "about 5 GB in all". O testador viu o download de uma wheel de Python (torch, 88.0 MB) e do modelo SD Turbo (2.4 GB); o total não foi registrado.
A caixa de download mostra porcentagem, MB de GB e MB/s (1.2 MB/s a 32%, 1.1 MB/s a 100%), mas não o tempo restante. Ele saiu da aba, abriu Settings, caiu na janela Troubleshoot, reiniciou o app, e o download continuou a partir do progresso parcial.
O catálogo de modelos de imagem mostra seis cards com tamanho do download, memória necessária e um rótulo: "Runs on this Mac" para os modelos de 4 bits, "Too big for this Mac's memory. Images run on LU Cloud" para os maiores.
O SD Turbo em 512×512 seguiu os prompts de forma imprecisa. "draw an elephant sitting on the Eifel Tower" gerou uma torre e nenhum elefante visível; ao acrescentar "a color please", apareceu um elefante, ainda em preto e branco. As seeds eram diferentes, então a seed pode explicar a diferença.
Ele pulou o vídeo nesta máquina (configuração única de cerca de 27 GB). O treinamento de personagem exige o Z-Image Turbo (30.5 GB, exige 32 GB), sinalizado como grande demais para este Mac; a aba Character aceitou as fotos, mas o treinamento não pôde começar com 24 GB.
Configurações, comparação, benchmark e agente
Settings inclui um alternador de tema claro/escuro (usado), importação de exportações do ChatGPT, backup de conversas, política de conteúdo, privacidade, atualizações e onboarding. Os controles deslizantes de amostragem (Temperature 0.7, Top P 0.9, Top K 40) não têm explicação.
Ele quer um ícone de informação nesses controles, para que iniciantes não precisem procurar em outro lugar. Com a escala de tela grande que ele usa, a caixa de mensagem pareceu muito pequena e uma barra cinza a cruzava.
O A/B Compare executou o gemma4 e o gemma3:1b lado a lado, com velocidade, tempo e tokens (gemma4 54.5 t/s, 15.5 s; gemma3:1b 23.9 t/s, 0.4 s). O Benchmark colocou o gemma3:1b em primeiro, com 109.4 t/s "useful" e 67% corretas, e o gemma4 com 56.9 e 100% corretas.
O Coding Agent (gemma4) escreveu um index.html para um jogo de ping-pong, e a prévia integrada (Desktop, Tablet, Mobile) mostrou um jogo em execução com placar. A primeira resposta não dizia onde estava o arquivo; ele perguntou e o agente leu o arquivo de volta (248 linhas).
A resposta do desenvolvedor
Depois de o testador enviar as anotações, o desenvolvedor do LU (LU Labs) respondeu em alemão; a data não consta e o que se lê aqui é uma paráfrase em português. O testador informa que o desenvolvedor concordou com a publicação (24/10/2026).
Ele diz que este é o teste mais minucioso que recebeu até agora.
Ele confirma o problema com o PDF: pelo clipe, só o nome do arquivo chegou ao modelo, não o conteúdo, e o campo Docs deveria ter tratado o PDF. Ele vai resolver isso.
Ele também vai tratar das explicações de Top P, Top K e Temperature, de uma estimativa de tempo para os downloads e da janela Troubleshoot.
Ele diz que a maioria dos usuários chega pelo GitHub, pelo Reddit e por guias encontrados no Google, e que lançamentos pequenos e respostas rápidas ao feedback, mantidos por meses, foram o que mais contou.
Nenhuma dessas mudanças foi verificada neste teste. Cada uma é um item de novo teste.
Decisão
As anotações terminam com um resumo e sem decisão sobre continuar usando. Ele chama de incrível o cuidado dedicado à interface e a combinação de funções, e diz que muitos apps poderiam copiar essas ideias. Ele duvida que seja o melhor em cada função que oferece e se pergunta o que será daqui a um ano.