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# Blog: #llm

Blog posts tagged "llm" from Context Studios.

- [Ein Modell, sechs Hardware-Stufen — was wir gemessen haben](https://www.contextstudios.ai/de/blog/ein-modell-sechs-hardware-stufen-was-wir-gemessen-haben.md)
- [Dein erstes lokales LLM-Setup an einem Wochenende](https://www.contextstudios.ai/de/blog/dein-erstes-lokales-llm-setup-an-einem-wochenende.md)
- [Was kostet lokale KI wirklich? Die ehrliche Rechnung 2026](https://www.contextstudios.ai/de/blog/was-kostet-lokale-ki-wirklich-die-ehrliche-rechnung-2026.md)
- [tok/s ist nicht tok/s — Local-LLM-Benchmarks richtig lesen](https://www.contextstudios.ai/de/blog/tok-s-ist-nicht-tok-s-local-llm-benchmarks-richtig-lesen.md)
- [Aktuelle Open-Weight-LLMs & die Hardware, auf der sie laufen (September 2026)](https://www.contextstudios.ai/de/blog/aktuelle-open-weight-llms-die-hardware-auf-der-sie-laufen-september-2026.md)
- [Gebrauchte RTX 3090 für lokale LLMs: tok/s und Kosten gegen DGX Spark gerechnet](https://www.contextstudios.ai/de/blog/gebrauchte-rtx-3090-lokale-llms-tok-s-kosten-gegen-dgx-spark.md)
- [Mac Studio M5 Ultra für lokale KI: Benchmarks, Preise und unser Vergleich mit 4× DGX Spark (2026)](https://www.contextstudios.ai/de/blog/mac-studio-m5-ultra-lokale-ki-guide.md)
- [Lokale KI-Hardware 2026: DGX Spark, Mac Studio M5 Ultra, RTX 5090 und Strix Halo im Vergleich](https://www.contextstudios.ai/de/blog/local-ai-hardware-guide-2026.md)
- [Jev selbst gemessen: 92–214 ms pro Entscheidung, unter 1 Cent pro 8 Requests — und der 25x-vs-200x-Fang](https://www.contextstudios.ai/de/blog/jev-selbst-gemessen-92-214-ms-pro-entscheidung-unter-1-cent-pro-8.md)
- [Was Local-KI auf Apple-Hardware 2026 kostet: die Kaufentscheidung von Mac mini bis M5 Ultra 512 GB](https://www.contextstudios.ai/de/blog/was-local-ki-auf-apple-hardware-2026-kostet-die-kaufentscheidung-von.md)
- [Tencent Hy-4 Preview: 770B-MoE-Open-Weight unter 1 Dollar pro Million Tokens — was das selbst-optimierte Training für Builder-Stacks heißt](https://www.contextstudios.ai/de/blog/tencent-hy-4-preview-770b-moe-open-weight-unter-1-dollar-pro-million.md)
- [Deltafin: 2,8T Kimi K3 von vier SSDs auf dem MacBook — Layer-Streaming als Lokal-Inferenz-Hebel](https://www.contextstudios.ai/de/blog/deltafin-2-8t-kimi-k3-von-vier-ssds-auf-dem-macbook-layer-streaming-als.md)
- [Cost-per-Task statt Benchmark-Score: die 30-Minuten-Methode, die deinen Modellwechsel wirklich entscheidet](https://www.contextstudios.ai/de/blog/cost-per-task-statt-benchmark-score-die-30-minuten-methode-die-deinen.md)
- [16 GB sind genug: die Qwen3.8-27B-GGUF-Mess-Tabelle (11,8 GB, 40 tok/s @ 5060 Ti) für den Laptop-Stack](https://www.contextstudios.ai/de/blog/16-gb-sind-genug-die-qwen3-8-27b-gguf-mess-tabelle-11-8-gb-40-tok-s.md)
- [Spekulatives Dekodieren: der einzige verlustfreie Speed-Boost — und die eine Frage, die ihn entscheidet](https://www.contextstudios.ai/de/blog/spekulatives-dekodieren-der-einzige-verlustfreie-speed-boost-und-die.md)
- [DeepSeek V4.1 Flash: zweites Flash in Folge — 400 tok/s, native Multimodalität und die Preissenkung vom 10.09. als Kosten-Artefakt](https://www.contextstudios.ai/de/blog/deepseek-v4-1-flash-zweites-flash-in-folge-400-tok-s-native.md)
- [DeepSeek V4.1 Flash: 890 Bytes KV-Cache pro Token](https://www.contextstudios.ai/de/blog/deepseek-v4-1-flash-890-bytes-kv-cache-pro-token.md)
- [DeepSeek V4 Pro 0813 GA: Open-Weight-Modell schlägt Opus 4.8 auf Terminal-Bench](https://www.contextstudios.ai/de/blog/deepseek-v4-pro-0813-open-weight-modell-schlaegt-opus-4-8-terminal-bench.md)
- [GLM-5.3: Frontier-Coding mit emergenten Cyber-Fähigkeiten](https://www.contextstudios.ai/de/blog/glm-53-frontier-coding-mit-emergenten-cyber-fhigkeiten.md)
- [Claude weiß, dass es getestet wird – und sagt es nicht](https://www.contextstudios.ai/de/blog/claude-wei-dass-es-getestet-wird-und-sagt-es-nicht.md)
- [Opportunitätskosten von Compute: KI-Modelle klug wählen](https://www.contextstudios.ai/de/blog/opportunitaetskosten-von-compute-ki-modelle-klug-waehlen.md)
- [Von Mode Collapse zu Context Engineering: Wie wir zuverlässige KI-Systeme bauen (2026)](https://www.contextstudios.ai/de/blog/von-mode-collapse-zu-context-engineering-wie-wir-zuverlssige-ki-systeme-bauen-2026.md)
- [Context Engineering: Wie man zuverlässige LLM-Systeme durch Context-Design baut](https://www.contextstudios.ai/de/blog/context-engineering-wie-man-zuverlssige-llm-systeme-durch-context-design-baut.md)