Google veröffentlicht AI Edge Gallery: Künstliche Intelligenz auf Smartphones ausführen
Google stellte im Mai 2025 still und leise eine neue Anwendung namens AI Edge Gallery vor, mit der Nutzer Modelle künstlicher Intelligenz direkt auf ihre Smartphones herunterladen und dort ausführen können. Diese experimentelle Anwendung in der Alpha-Version macht für die Nutzung generativer künstlicher Intelligenz eine Verbindung zum Internet und zu Cloud-Diensten überflüssig.
Die Anwendung ist derzeit für Android-Geräte verfügbar und kann unter der Apache-2.0-Lizenz, die eine umfassende Nutzung einschließlich kommerzieller Anwendungen erlaubt, direkt von GitHub heruntergeladen werden. Eine iOS-Version ist für die nahe Zukunft geplant. Google beschreibt AI Edge Gallery als experimentelle Alpha-Version und bittet Entwickler aktiv um Feedback, um die Anwendung weiter zu verbessern.
Die zentrale Funktion von AI Edge Gallery besteht darin, KI-Modelle direkt über die bekannte Plattform Hugging Face suchen, herunterladen und ausführen zu können. Nutzer können damit eine breite Palette von KI-Aufgaben erledigen – von der Bilderzeugung über die Beantwortung von Fragen bis hin zum Schreiben und Bearbeiten von Code – und das alles ohne Internetverbindung. Diese Offline-Funktionalität trägt nicht nur zum Datenschutz bei, da keine Nutzerdaten an entfernte Server gesendet werden, sondern stellt auch sicher, dass die KI-Funktionen selbst ohne WLAN oder Mobilfunkverbindung verfügbar bleiben.
Die Anwendung enthält eine Funktion namens „Prompt Lab“, die Vorlagen für einmalige Aufgaben wie das Zusammenfassen oder Umschreiben von Text bietet. Nutzer können das Verhalten der Modelle mithilfe konfigurierbarer Einstellungen fein abstimmen und erhalten dadurch mehr Kontrolle über die Ergebnisse der KI-Operationen. Die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Ausführung der Modelle hängen von zwei entscheidenden Faktoren ab – der Leistungsfähigkeit der Gerätehardware und der Größe des KI-Modells. Leistungsfähigere Smartphones liefern naturgemäß schnellere Ergebnisse, während kleinere Modelle schneller ausgeführt werden als ihre größeren Pendants.
