Die besten grafischen Interfaces für Ollama (Vergleich 2026)

#Ollama verfügt nun über eine eigene Benutzeroberfläche

Die direkteste Antwort auf „Ollama GUI“ ist Ollamas eigene Anwendung. Seit Version 0.10.0 (Juli 2025) ist eine neue Anwendung für macOS und Windows verfügbar: Damit können Sie Modelle herunterladen und mit ihnen chatten, ohne ein Terminal zu verwenden. Die offizielle Schnellstartanleitung empfiehlt, die Anwendung zu öffnen oder den Befehl ollama in einem Terminal auszuführen und anschließend den Eingabeaufforderungen zu folgen: Anmeldung für Cloud-Modelle oder Auswahl eines lokalen Modells. Unter Linux erfolgt die Installation über ein Befehlszeilenskript; eine Desktop-Anwendung gibt es dort nicht.

Die Anwendung deckt das Wesentliche für eine einfache Nutzung ab: Gespräche, Modellauswahl und eine Kontextlänge, die sich in den Einstellungen per Schieberegler anpassen lässt. Sie ersetzt keine Benutzeroberfläche eines Drittanbieters, wenn Sie Unterstützung für mehrere Benutzerkonten, eine Wissensdatenbank oder vorkonfigurierte Assistenten suchen. Sie ist ein guter Ausgangspunkt; wechseln Sie zu einer anderen Benutzeroberfläche, wenn Sie an eine konkrete Grenze stoßen.

#Warum eine Benutzeroberfläche eines Drittanbieters hinzufügen?

Organisierter Gesprächsverlauf

Alte Gespräche wiederfinden, suchen und klassifizieren.

Wissensbasis (RAG)

Dokumente hochladen und mit einem lokalen Modell abfragen; siehe den Einführungsleitfaden zu lokalem RAG.

Konten und Rollen

Einen GPU-Server mit einem Team teilen, mit Berechtigungen pro Benutzer.

Vorkonfigurierte Assistenten

Einen System-Prompt, ein Modell und Einstellungen unter einem Namen speichern.

Mehrere Anbieter

Lokale Modelle und Online-APIs im selben Fenster kombinieren.

Keine Benutzeroberfläche ersetzt Ollama: Alle benötigen einen Modellserver, außer denen, die eine eigene Engine mitbringen, wie Jan mit llama.cpp. Der Leitfaden zum Vergleich von Ollama, LM Studio und Jan behandelt die Wahl der Anwendung; dieser Leitfaden beschränkt sich auf Benutzeroberflächen, die sich an Ollama anbinden.

#Voraussetzungen: Ollama antwortet, ein Modell ist installiert

Bevor Sie eine Benutzeroberfläche installieren, überprüfen Sie, ob die API antwortet und mindestens ein Modell verfügbar ist. Unter Windows und macOS startet der Server mit der Anwendung; unter Linux läuft er als Dienst.

curl http://localhost:11434/api/tags
ollama pull qwen3.5:4b

Eine JSON-Antwort mit der Liste der Modelle bestätigt, dass die API bereit ist. Ein Modell mit 3 bis 4 Milliarden Parametern reicht aus, um eine Benutzeroberfläche zu beurteilen: Als Richtwerte nennt diese Website etwa 2 GB in Q4 für ein 3B-Modell, 5 GB für ein 7–8B-Modell und 9 GB für ein 14B-Modell.

#Open WebUI: die umfassendste Oberfläche, mit der Sie sich vor dem Einsatz vertraut machen sollten

Open WebUI ist eine selbst gehostete Webanwendung, die einem Online-Assistenten ähnelt: Gesprächsverlauf, RAG, Konten, Rollen und Websuche. Sie lässt sich mit Docker sauber installieren; die Dokumentation schlägt den folgenden Befehl mit einem festen geheimen Schlüssel vor, damit die Sitzungen auch nach dem Neuerstellen des Containers erhalten bleiben.

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data -e WEBUI_SECRET_KEY=your-secret-key --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Die Oberfläche ist dann unter http://localhost:3000 erreichbar, da Port 3000 des Rechners mit Port 8080 des Containers verbunden ist. Das Volume open-webui enthält Gespräche, Benutzer und Einstellungen: Starten Sie den Container niemals ohne dieses Volume. Die Option --add-host ermöglicht es dem Container, Ollama auf dem Rechner über host.docker.internal zu erreichen.

Kopieren Sie zur Datensicherung den Inhalt des Volumes open-webui: Dort liegen Unterhaltungen, Konten und Einstellungen, und dieses Volume bleibt bei Aktualisierungen des Images erhalten. Ohne Docker schlägt die Dokumentation pip install open-webui und anschließend open-webui serve vor; die Benutzeroberfläche ist standardmäßig unter http://localhost:8080 erreichbar. Legen Sie DATA_DIR fest, um den Speicherort der Daten zu wählen, und WEBUI_SECRET_KEY, damit nicht bei jedem neuen Schlüssel alle Benutzer abgemeldet werden.

#Jan, Cherry Studio, LobeChat und Msty

Jan

Desktop-Anwendung unter der Apache-2.0-Lizenz (nicht AGPL, wie ältere Vergleiche schreiben). Sie führt lokale Modelle mit llama.cpp aus und kann sich auch mit Online-Anbietern und benutzerdefinierten Endpunkten verbinden. Ein guter Einstieg, wenn Sie quelloffene Software möchten, die Ollama nicht voraussetzt.

Cherry Studio

Ein Desktop-Client unter der Lizenz AGPL-3.0, der sehr aktiv weiterentwickelt wird und mehrere Anbieter (darunter Ollama) in einem einzigen Fenster vereint. Geeignet für alle, die zwischen lokalen Modellen und Online-APIs wechseln.

LobeChat (LobeHub)

Web- oder Desktop-Oberfläche mit sehr ausgereiftem Design. Das zugehörige Repository nennt die LobeHub Community License; die Lizenz selbst stellt seit Version 1.0 klar, dass sie auf Apache 2.0 mit zusätzlichen Bedingungen basiert: vor einer kommerziellen Nutzung lesen.

Msty

Privater KI-Arbeitsbereich, heute als Studio-Produktreihe präsentiert, mit Go, Nexus und Stack für Teams. Proprietäres Produkt: Prüfen Sie vor der Auswahl die Preisseite, da sich das Angebot weiterentwickelt hat.

Unter den weiteren Lösungen bietet AnythingLLM (MIT-Lizenz) ein All-in-one-RAG-System, Page Assist (MIT) ist eine Browser-Erweiterung für Ollama und Chatbox steht unter GPL-3.0. Für jede dieser Lösungen gibt es einen Leitfaden oder eine Seite auf dieser Website.

#In 30 Minuten entscheiden: der Test, der Vergleiche ersetzt

Ranglisten von Benutzeroberflächen veralten schnell, da jedes Projekt jede Woche neue Versionen veröffentlicht. Ein kurzer Test ist besser: Er zeigt, was für Sie mit Ihrer Hardware und Ihren Dokumenten zählt. Planen Sie eine halbe Stunde ein und verwenden Sie ein einziges Modell mit 3 bis 8 Milliarden Parametern, um unter gleichen Bedingungen zu vergleichen.

1. 01
   Mit der Ollama-Anwendung beginnen

   Chatten Sie fünf Minuten mit einem Modell. Notieren Sie, was Ihnen fehlt: Ordner, Dokumente, Konten, Assistenten. Diese Liste bestimmt den tatsächlichen Bedarf.
2. 02
   Nur eine Benutzeroberfläche eines Drittanbieters installieren

   Wählen Sie anhand der Profiltabelle eine der beiden Oberflächen aus, nicht beide gleichzeitig. Prüfen Sie, ob die gewählte Oberfläche Ihre Ollama-Modelle erkennt, ohne sie erneut herunterzuladen.
3. 03
   Drei Aufgaben testen

   Eine kurze Frage, eine Zusammenfassung eines langen Textes, eine mehrstufige Anweisung. Vergleichen Sie die Lesbarkeit der Antworten und die Zeit bis zum ersten Wort, nicht die Durchsatzzahlen.
4. 04
   Ein Dokument testen

   Laden Sie eine PDF-Datei mit wenigen Seiten hoch und stellen Sie drei Fragen, deren Antworten Sie kennen. Wenn die zitierten Auszüge am Thema vorbeigehen, liegt das Problem eher an der Aufteilung in Textabschnitte und am Embedding als an der Benutzeroberfläche.
5. 05
   Neu starten

   Schließen Sie alles, starten Sie neu und prüfen Sie, ob der Verlauf und die Einstellungen wieder vorhanden sind. Bei Docker sorgt das Volume dafür.
6. 06
   Den Zugriff von einem anderen Gerät aus testen

   Öffnen Sie bei Bedarf die Benutzeroberfläche von einem Telefon oder einem anderen Computer im Netzwerk aus und lassen Sie dabei den Ollama-Port für Zugriffe aus dem Internet geschlossen.

Behalten Sie nach dieser halben Stunde die Benutzeroberfläche, die Sie am wenigsten stört, nicht die mit den meisten Funktionen. Ein späterer Wechsel kostet fast nichts: Ihre Modelle bleiben in Ollama.

#Die wirklich wichtigen Funktionen

#RAG mit Ihren Dokumenten

Open WebUI und AnythingLLM bieten eine integrierte Wissensbasis. Um zu verstehen, was dahinter abläuft (Aufteilung in Textabschnitte, Embeddings, Suche), lesen Sie die Einführung in lokales RAG, bevor Sie die Benutzeroberflächen vergleichen: Die Qualität hängt stärker von der Aufteilung in Textabschnitte und dem Embedding-Modell ab als von der Benutzeroberfläche.

#Verschiedene Modelle und Vergleich

Zwei Modelle anhand derselben Frage zu vergleichen, hilft Ihnen, das richtige auszuwählen. Prüfen Sie diese Funktion in der Dokumentation der Benutzeroberfläche, bevor Sie diese einsetzen, da die Funktion von Produkt zu Produkt unterschiedlich ist und sich von Version zu Version verändert.

#Assistenten und System-Prompts

Ein Assistent fasst einen System-Prompt, ein Modell und Einstellungen unter einem Namen zusammen. Fast alle Interfaces bieten eine solche Funktion an; die Anleitung zu System-Prompts erklärt, wie diese zu verfassen sind.

#Auswahltabelle nach Nutzerprofil und Lizenzen

Zwei Hinweise zu diesen Lizenzen. Eine Lizenz vom Typ AGPL, wie die von Cherry Studio, verpflichtet Sie dazu, den Code Ihrer Änderungen zu veröffentlichen, wenn Sie die veränderte Software Dritten online anbieten: Für die persönliche Nutzung hat das keine Konsequenzen, bei einem kommerziellen Produkt sollte es jedoch geprüft werden. Eine permissive Lizenz wie MIT oder Apache 2.0 lässt mehr Freiheit, sofern die Copyright-Hinweise erhalten bleiben.

#Fehlerbehebung: Die Benutzeroberfläche erkennt Ollama nicht

Desktop-Anwendung

Die Adresse von Ollama muss http://localhost:11434 sein. Testen Sie zunächst curl http://localhost:11434/api/tags.

Docker-Container (Open WebUI)

Im Container bezeichnet localhost den Container selbst: Verwenden Sie http://host.docker.internal:11434, mit --add-host=host.docker.internal:host-gateway.

Andere Maschine im Netzwerk

Ollama lauscht standardmäßig nur auf 127.0.0.1. Ändern Sie OLLAMA_HOST, um es im Netzwerk erreichbar zu machen, beispielsweise mit systemctl edit ollama unter Linux.

Kein Modell in der Liste

Die API antwortet, aber kein Modell ist installiert: Führen Sie einen ollama pull durch und aktualisieren Sie anschließend die Oberfläche.

sudo systemctl edit ollama
# sous [Service] ajouter :
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

#Weiterführende Informationen

• Open WebUI mit Ollama: der komplette Guide
• Jan: Die Open-Source-Alternative zu ChatGPT
• AnythingLLM: RAG-Tutorial
• Ollama, LM Studio, Jan oder GPT4All
• Lokales RAG: Einführung
• Ollama in 5 Minuten installieren

• Quelle: Open WebUI, Schnellstart
• Quelle: Ollama, Start
• Quelle: Ollama 0.10.0, neue Anwendung
• Quelle: Lizenz für Open WebUI