{"id":5829,"date":"2026-06-27T12:50:45","date_gmt":"2026-06-27T12:50:45","guid":{"rendered":"https:\/\/technodidact.de\/?p=5829"},"modified":"2026-06-27T12:50:45","modified_gmt":"2026-06-27T12:50:45","slug":"der-ki-im-taschenformat-wie-ein-usb-stick-die-portable-ki-revolution-einlaeutet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/technodidact.de\/en\/der-ki-im-taschenformat-wie-ein-usb-stick-die-portable-ki-revolution-einlaeutet\/","title":{"rendered":"Der KI im Taschenformat: Wie ein USB-Stick die portable KI-Revolution einl\u00e4utet"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Autor:<\/strong>&nbsp;DerSchneider<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Einleitung: Die Demokratisierung der K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Entwicklung der K\u00fcnstlichen Intelligenz gleicht in vielerlei Hinsicht der Geschichte des Personal Computers. Was in den 1940er Jahren tonnenschwere Rechenanlagen mit Raumf\u00fcllung waren, wurde in den 1970ern zum Hobby-Kit, in den 1980ern zum Desktop-Computer und schlie\u00dflich in den 2000ern zum Smartphone in der Hosentasche. Heute erleben wir einen \u00e4hnlichen Wandel: K\u00fcnstliche Intelligenz, die vor wenigen Jahren noch teure Cloud-Infrastrukturen und Hochleistungsrechenzentren erforderte, passt nun auf einen USB-Stick.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das ist keine technologische Spielerei, sondern ein Paradigmenwechsel mit weitreichenden Implikationen f\u00fcr Privatsph\u00e4re, Sicherheit und Zugang zu modernster Technologie. In diesem Artikel beleuchten wir die verschiedenen Facetten dieser Entwicklung \u2013 von den technischen Grundlagen \u00fcber die verf\u00fcgbaren L\u00f6sungen bis hin zu den gesellschaftlichen Auswirkungen.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Das Problem der zentralisierten KI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bislang war die Nutzung leistungsf\u00e4higer KI-Modelle eng an zwei Voraussetzungen gebunden: eine stabile Internetverbindung und die Bereitschaft, seine Daten in die H\u00e4nde weniger gro\u00dfer Technologiekonzerne zu legen. Cloud-basierte KI-Dienste wie ChatGPT, Claude oder Gemini sind zwar beeindruckend leistungsf\u00e4hig, werfen aber grundlegende Fragen auf:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datenschutz:<\/strong>\u00a0Jede Anfrage wird an externe Server gesendet und verarbeitet. Selbst wenn Anbieter beteuern, Daten nicht f\u00fcr Training zu nutzen, bleibt ein nicht unerhebliches Restrisiko.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verf\u00fcgbarkeit:<\/strong>\u00a0Ohne Internetzugang \u2013 sei es auf Reisen, in abgeschotteten Umgebungen oder bei Netzwerkausf\u00e4llen \u2013 sind diese Dienste wertlos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zensur und Filter:<\/strong>\u00a0Die meisten kommerziellen KI-Dienste unterliegen strengen Inhaltsrichtlinien, die bestimmte Themen oder Fragestellungen einschr\u00e4nken.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kosten:<\/strong>\u00a0W\u00e4hrend Basismodelle oft kostenlos sind, verlangen viele Anbieter f\u00fcr erweiterte Funktionen oder h\u00f6here Nutzungslimits Abonnementgeb\u00fchren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die portable KI von einem USB-Stick adressiert all diese Punkte auf elegante Weise.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die technische Grundlage: Wie portable KI funktioniert<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die technische L\u00f6sung ist bestechend einfach und genial zugleich. Im Kern handelt es sich um eine Neuinterpretation des klassischen Programmierkonzepts der Umgebungsvariablen.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Das Geheimnis der Umgebungsvariablen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der entscheidende Trick, der portable KI erst m\u00f6glich macht, ist die Umleitung des Speicherorts f\u00fcr KI-Modelle. Die Open-Source-Software&nbsp;<strong>Ollama<\/strong>, die als Engine f\u00fcr die meisten portablen KI-L\u00f6sungen dient, unterst\u00fctzt eine Umgebungsvariable namens&nbsp;<code>OLLAMA_MODELS<\/code>. Normalerweise speichert Ollama heruntergeladene Modelle im Benutzerverzeichnis des Computers \u2013 etwa unter&nbsp;<code>~\/.ollama\/models<\/code>&nbsp;auf Mac oder Linux. Setzt man jedoch diese Variable auf den Pfad eines Verzeichnisses auf dem USB-Stick, werden alle Modelle von dort geladen und dorthin gespeichert.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Clou: Der USB-Stick wird zum einzigen Speicherort f\u00fcr die oft mehrere Gigabyte gro\u00dfen Modellgewichte. Der Host-Rechner stellt lediglich seine Rechenleistung (CPU\/GPU) und seinen Arbeitsspeicher zur Verf\u00fcgung. Sobald der Stick entfernt wird, hinterl\u00e4sst er auf dem Computer keine Spuren \u2013 weder Modelldateien noch Nutzungsverl\u00e4ufe.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Architektur einer portablen KI<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine typische portable KI-Umgebung auf einem USB-Stick besteht aus mehreren Komponenten:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Komponente<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Funktion<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Beispiel<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Laufzeitumgebung<\/strong><\/td><td>F\u00fchrt das KI-Modell aus<\/td><td>Ollama (portable Binaries f\u00fcr Windows, Mac, Linux)&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><tr><td><strong>Modellgewichte<\/strong><\/td><td>Die eigentliche &#8222;Intelligenz&#8220; im GGUF-Format<\/td><td>Llama 3.1 8B (~4,7 GB), NemoMix 12B (~7,0 GB)&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><tr><td><strong>Benutzeroberfl\u00e4che<\/strong><\/td><td>Erm\u00f6glicht die Interaktion<\/td><td>AnythingLLM, terminalbasierter Chat, Web-UI&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><tr><td><strong>Konfiguration &amp; Verlauf<\/strong><\/td><td>Einstellungen und Gespr\u00e4chshistorie<\/td><td>settings.json, history.db (verschl\u00fcsselt)&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Zusammenspiel wird durch Startskripte koordiniert, die beim Einstecken des USB-Sticks ausgef\u00fchrt werden.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Hardware-Grundlagen: Was braucht es f\u00fcr den Betrieb?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die portable KI ist kein Wundermittel, das pl\u00f6tzlich Rechenleistung aus dem Nichts zaubert. Entscheidend ist das Zusammenspiel zwischen dem USB-Stick und dem Host-Computer.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Der USB-Stick: Geschwindigkeit ist alles<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Wahl des richtigen USB-Sticks ist der kritischste Faktor f\u00fcr eine gute Benutzererfahrung:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Kapazit\u00e4t:<\/strong>\u00a0Mindestens 16 GB f\u00fcr ein kleines Modell, 32 GB oder mehr f\u00fcr gr\u00f6\u00dfere Modelle oder mehrere Modelle gleichzeitig.\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dateisystem:<\/strong>\u00a0<strong>exFAT<\/strong>\u00a0wird empfohlen, da es plattform\u00fcbergreifend (Windows, Mac, Linux) funktioniert und keine 4-GB-Dateigr\u00f6\u00dfenbegrenzung wie FAT32 hat.\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Geschwindigkeit:<\/strong>\u00a0Ein\u00a0<strong>USB 3.0- oder besser USB 3.2 Gen 2-Stick<\/strong>\u00a0ist essenziell. W\u00e4hrend ein langsamer USB 2.0-Stick (ca. 30 MB\/s) beim ersten Laden eines 20-GB-Modells \u00fcber 11 Minuten ben\u00f6tigen kann\u00a0<a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a>, reduziert sich diese Zeit mit schnelleren Sticks erheblich.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">USB-Typ<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Lesegeschwindigkeit<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Ladezeit f\u00fcr 7-GB-Modell<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Erfahrung<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>USB 2.0<\/td><td>~30 MB\/s<\/td><td>~4 Minuten<\/td><td>Qu\u00e4lend langsam<\/td><\/tr><tr><td>USB 3.0<\/td><td>~150-250 MB\/s<\/td><td>~30-60 Sekunden<\/td><td>Akzeptabel<\/td><\/tr><tr><td>USB 3.2 Gen 2 (NVMe SSD)<\/td><td>~800-1050 MB\/s<\/td><td>~7-10 Sekunden<\/td><td>Exzellent&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine interessante Entwicklung in diesem Bereich stellt der&nbsp;<strong>Asus UGen300<\/strong>&nbsp;dar \u2013 ein USB-AI-Beschleuniger mit integriertem NPU-Prozessor (Hailo 10H, bis zu 40 TOPS), der speziell f\u00fcr Inferenzaufgaben wie Bilderkennung oder Musteranalyse entwickelt wurde. Mit 8 GB LPDDR4-Speicher und extrem niedrigem Stromverbrauch (2,5 W) ist er ein spezialisiertes Ger\u00e4t f\u00fcr bestimmte Anwendungsf\u00e4lle und weniger f\u00fcr allgemeine Sprachmodelle gedacht.&nbsp;<a href=\"https:\/\/ithardware.pl\/aktualnosci\/asus_sztuczna_inteligencja_pendrive-47884.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Der Host-Computer: Arbeitsspeicher als Flaschenhals<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Rechenleistung des Host-Computers bestimmt die Antwortgeschwindigkeit der KI. Die entscheidende Gr\u00f6\u00dfe ist der Arbeitsspeicher (RAM):<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Kleine Modelle (3B-4B):<\/strong>\u00a0~4-6 GB RAM ben\u00f6tigt\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mittlere Modelle (7B-8B):<\/strong>\u00a0~6-8 GB RAM ben\u00f6tigt\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gro\u00dfe Modelle (12B+):<\/strong>\u00a0~8+ GB RAM ben\u00f6tigt\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die gute Nachricht: Sobald das Modell einmal in den Arbeitsspeicher geladen wurde, ist die Geschwindigkeit des USB-Sticks nahezu irrelevant. Die eigentliche Berechnung (Inferenz) findet dann ausschlie\u00dflich auf CPU und GPU des Hosts statt \u2013 und ist genauso schnell wie bei einer lokal installierten KI.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die verf\u00fcgbaren L\u00f6sungen im \u00dcberblick<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die portable KI-Landschaft ist in den letzten Monaten erheblich gewachsen. Hier ein \u00dcberblick \u00fcber die wichtigsten Projekte:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Portable-AI-USB von techjarves<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das im Video vorgestellte und wohl bekannteste Projekt. Es kombiniert&nbsp;<strong>Ollama<\/strong>&nbsp;mit der benutzerfreundlichen Oberfl\u00e4che&nbsp;<strong>AnythingLLM<\/strong>&nbsp;und bietet eine interaktive Modellauswahl w\u00e4hrend der Installation.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Besonderheiten:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Auswahl aus 6 kuratierten Modellen, darunter unzensierte Varianten wie\u00a0<strong>NemoMix Unleashed 12B<\/strong>\u00a0(empfohlen) und\u00a0<strong>Dolphin 2.9 Llama 3 8B<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Plattform\u00fcbergreifend (Windows, Mac, Linux)\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Einfache Installation \u00fcber\u00a0<code>install.bat<\/code>\u00a0oder\u00a0<code>install.command<\/code><\/li>\n\n\n\n<li>Klare Anleitung zur USB-Gr\u00f6\u00dfe und Modellauswahl\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. PocketLLM<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein elegantes, minimalistisches Toolkit, das mit einem einzigen Befehl (<code>.\/launch.sh<\/code>) auf jedem Mac oder Linux-Rechner eine voll funktionsf\u00e4hige KI startet. Der Fokus liegt auf maximaler Portabilit\u00e4t und Einfachheit.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Besonderheiten:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Benchmarks<\/strong>\u00a0belegen: Nach dem ersten Laden ist die Inferenzgeschwindigkeit identisch mit einer lokalen Installation auf der SSD.\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>&#8222;Zero Footprint&#8220; \u2013 nichts bleibt auf dem Host zur\u00fcck\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Zus\u00e4tzliche &#8222;Skills&#8220; \u2013 JavaScript-Plugins zur Erweiterung der Benutzeroberfl\u00e4che\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Lazztech Edge AI<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine kommerzielle L\u00f6sung mit besonderem Augenmerk auf Benutzerfreundlichkeit. Sie bietet sowohl eine Desktop- als auch eine&nbsp;<strong>Web-Oberfl\u00e4che<\/strong>&nbsp;und kann \u00fcber&nbsp;<strong>mDNS<\/strong>&nbsp;im Netzwerk gefunden werden (<code>http:\/\/edge-ai.local<\/code>).&nbsp;<a href=\"https:\/\/lazz.tech\/lazztech-edge-ai-product-announcement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Besonderheiten:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>WebGPU-Beschleunigung<\/strong>\u00a0f\u00fcr clientseitige Inferenz\u00a0<a href=\"https:\/\/lazz.tech\/lazztech-edge-ai-product-announcement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>OpenAI-kompatible API \u2013 kann als Engine f\u00fcr Coding-Agenten dienen\u00a0<a href=\"https:\/\/lazz.tech\/lazztech-edge-ai-product-announcement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Auch auf mobilen Ger\u00e4ten \u00fcber die Weboberfl\u00e4che nutzbar\u00a0<a href=\"https:\/\/lazz.tech\/lazztech-edge-ai-product-announcement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. code-stick<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Speziell f\u00fcr Entwickler konzipiert: Ein portabler&nbsp;<strong>KI-Coding-Agent<\/strong>&nbsp;f\u00fcr abgeschottete Umgebungen.&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Besonderheiten:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fokus auf Code-Generierung und -Bearbeitung mit\u00a0<strong>Qwen2.5-Coder<\/strong>-Modellen (7B, 14B, 32B)\u00a0<a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Unterst\u00fctzt sechs Zielplattformen (Windows x64\/ARM64, macOS Apple Silicon\/Intel, Linux x64\/ARM64)\u00a0<a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>L\u00e4uft komplett ohne Installation auf dem Host\u00a0<a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Leistungsfrage: Wie schnell ist eine KI vom USB-Stick?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die vielleicht wichtigste Frage f\u00fcr praktische Anwender: Wie schl\u00e4gt sich eine portable KI im Vergleich zu einer lokal installierten L\u00f6sung?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Der erste Start: Der Preis der Portabilit\u00e4t<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beim ersten Start muss das Modell vom USB-Stick in den Arbeitsspeicher geladen werden. Hier macht sich die langsamere Lesegeschwindigkeit des USB-Sticks im Vergleich zu einer internen SSD bemerkbar. Messungen von PocketLLM zeigen:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Modell<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Ladezeit von SSD<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Ladezeit von USB (3.0)<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Verlangsamung<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Gemma 4 e2b (7,2 GB)<\/td><td>7,0 s<\/td><td>47,7 s<\/td><td>ca. 7x&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><tr><td>Llama 3.1 8B (4,7 GB)<\/td><td>11,0 s<\/td><td>29,8 s<\/td><td>ca. 3x&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieser einmalige Aufwand beim Start ist der Preis f\u00fcr die vollst\u00e4ndige Portabilit\u00e4t. Mit einem schnelleren USB-Stick (NVMe-SSD im Geh\u00e4use) reduziert sich dieser Unterschied auf etwa das 3-4fache.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Antwortgeschwindigkeit: Kein Unterschied zur lokalen Installation<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sobald das Modell im Arbeitsspeicher liegt, verschwindet der USB-Stick als Flaschenhals. Die Inferenzgeschwindigkeit \u2013 also die Zeit, die das Modell zur Generierung einer Antwort ben\u00f6tigt \u2013 ist identisch:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Modell<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">SSD (tok\/s)<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">USB (tok\/s)<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Unterschied<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Gemma 4 e2b<\/td><td>53,9<\/td><td>54,0<\/td><td>Keiner&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><tr><td>Llama 3.1 8B<\/td><td>21,2<\/td><td>21,4<\/td><td>Keiner&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Begrenzung liegt hier vollst\u00e4ndig in der Rechenleistung des Host-Computers (CPU\/GPU), nicht in der Speichergeschwindigkeit.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Der &#8222;Uncensored&#8220;-Aspekt: Ein kontroverses Feature<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein wesentliches Verkaufsargument vieler portabler KI-L\u00f6sungen \u2013 und explizit im Video genannt \u2013 ist die Verf\u00fcgbarkeit von &#8222;unzensierten&#8220; Modellen. Diese Modelle wurden entweder ohne spezielle Sicherheitsfilter trainiert oder nachtr\u00e4glich von solchen befreit.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Was bedeutet &#8222;unzensiert&#8220;?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kommerzielle KI-Dienste wie ChatGPT oder Claude unterliegen strengen Inhaltsrichtlinien. Sie verweigern die Antwort auf bestimmte Fragen \u2013 etwa zur Herstellung von Waffen, zu illegalen Aktivit\u00e4ten oder zu kontroversen medizinischen Themen. &#8222;Unzensierte&#8220; lokale Modelle haben diese Einschr\u00e4nkungen nicht.&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Kontroverse<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Bef\u00fcrworter argumentieren mit&nbsp;<strong>Meinungsfreiheit<\/strong>&nbsp;und der Notwendigkeit von KI f\u00fcr&nbsp;<strong>Forschung und Bildung<\/strong>&nbsp;in sensiblen Bereichen. Kritiker warnen vor dem Missbrauchspotential \u2013 etwa zur Erstellung von Desinformation oder gef\u00e4hrlichen Inhalten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Wahrheit liegt wahrscheinlich in der Mitte: Die M\u00f6glichkeit, KI ohne externe Filter zu betreiben, ist ein wichtiges Werkzeug f\u00fcr die&nbsp;<strong>transparente Forschung<\/strong>&nbsp;an KI-Systemen. Gleichzeitig erfordert sie von den Nutzern ein hohes Ma\u00df an&nbsp;<strong>Verantwortungsbewusstsein<\/strong>&nbsp;und&nbsp;<strong>ethischer Reflexion<\/strong>. Die Debatte erinnert an fr\u00fchere Kontroversen um Verschl\u00fcsselungstechnologien oder das Recht auf informationelle Selbstbestimmung im Internet.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Anwendungsf\u00e4lle: Wann lohnt sich portable KI?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die praktischen Einsatzm\u00f6glichkeiten sind vielf\u00e4ltiger, als man zun\u00e4chst vermuten k\u00f6nnte:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Abgeschottete Umgebungen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Banken, Beh\u00f6rden, Krankenh\u00e4usern oder Forschungseinrichtungen mit strengen Sicherheitsauflagen ist der Zugang zum Internet oft eingeschr\u00e4nkt oder verboten. Eine portable KI erm\u00f6glicht es, dennoch von KI-Assistenz zu profitieren, ohne sensible Daten nach au\u00dfen zu geben.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Reisen und Mobilit\u00e4t<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auf Fl\u00fcgen, Zugfahrten oder in Gegenden mit schlechter Netzabdeckung ist der eigene KI-Assistent ein treuer Begleiter.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Maschinenwechsel<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr Personen, die regelm\u00e4\u00dfig zwischen verschiedenen Computern wechseln \u2013 etwa zwischen Arbeitsrechner, privatem Laptop und einem Rechner im Homeoffice \u2013 ist es ideal, die gesamte KI-Umgebung inklusive Modellen und Konfiguration immer dabei zu haben.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Datenschutz und Privatsph\u00e4re<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr sensible Projekte, bei denen Daten nicht in die Cloud gelangen d\u00fcrfen \u2013 sei es aus rechtlichen Gr\u00fcnden (DSGVO) oder wegen vertraglicher Geheimhaltungspflichten (NDAs).&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Legacy-Systeme<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c4ltere Computer mit begrenztem Festplattenspeicher, aber ausreichendem Arbeitsspeicher k\u00f6nnen so Zugang zu moderner KI erhalten, ohne dass wertvoller Speicherplatz auf dem System belegt wird.&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Zukunftsperspektive: Eine Frage der Zeit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Entwicklung der portablen KI ist ein Spiegelbild des allgemeinen Fortschritts im Bereich der Large Language Models:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>&#8222;Innerhalb von 18 Monaten wird ein 3B-Modell das leisten, was heute ein 8B-Modell kann. Das ist keine Spekulation \u2013 das ist die beobachtbare Realit\u00e4t der letzten zwei Jahre.&#8220;<\/em>&nbsp;<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Prognose hat weitreichende Implikationen f\u00fcr die portable KI:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Kleinere Modelle<\/strong>\u00a0mit gleicher Leistung ben\u00f6tigen weniger Speicherplatz \u2013 der 1-TB-Stick von heute k\u00f6nnte bald ein Dutzend leistungsf\u00e4higer Modelle beherbergen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Schnellere Inferenz<\/strong>\u00a0durch optimierte Architekturen und effizientere Quantisierungsverfahren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Spezialisierte Modelle<\/strong>\u00a0f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle \u2013 eines f\u00fcr Codierung, eines f\u00fcr kreatives Schreiben, eines f\u00fcr medizinische Beratung.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Grenze wird zunehmend nicht durch die Software, sondern durch die Hardware des Host-Computers gesetzt \u2013 insbesondere durch die verf\u00fcgbare Rechenleistung und den Arbeitsspeicher.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit: Ein Schritt zur souver\u00e4nen KI-Nutzung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die portable KI vom USB-Stick ist mehr als ein technologischer Gag. Sie verk\u00f6rpert einen grundlegenden Wandel in der Nutzung K\u00fcnstlicher Intelligenz: von einem zentralisierten, von wenigen Anbietern kontrollierten Dienst hin zu einem dezentralen, pers\u00f6nlichen Werkzeug.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Vorteile sind offensichtlich:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datensouver\u00e4nit\u00e4t:<\/strong>\u00a0Die Nutzer behalten die volle Kontrolle \u00fcber ihre Daten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Unabh\u00e4ngigkeit:<\/strong>\u00a0Keine Internetverbindung, keine Abonnementgeb\u00fchren, keine Abh\u00e4ngigkeit von Drittanbietern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flexibilit\u00e4t:<\/strong>\u00a0Die KI ist immer und \u00fcberall verf\u00fcgbar, wo ein Computer vorhanden ist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Transparenz:<\/strong>\u00a0Die Modelle sind Open Source, die Funktionsweise ist nachvollziehbar.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Herausforderungen sind ebenso real:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Leistungsbegrenzung:<\/strong>\u00a0Die KI ist so schnell wie der Host-Rechner, auf dem sie l\u00e4uft.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Einmalige Einrichtung:<\/strong>\u00a0Der erste Start erfordert Geduld, besonders bei langsameren USB-Sticks.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verantwortung:<\/strong>\u00a0Mit ungefilterten KI-Modellen geht auch eine erh\u00f6hte Verantwortung f\u00fcr den Nutzer einher.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Entwicklung erinnert an die Anf\u00e4nge des Personal Computing: Auch der erste Heimcomputer war sperrig, langsam und f\u00fcr viele unverst\u00e4ndlich. Aber er legte den Grundstein f\u00fcr eine Revolution, die die Welt ver\u00e4nderte. Die portable KI auf dem USB-Stick k\u00f6nnte ein \u00e4hnlicher Meilenstein sein \u2013 der Beginn einer \u00c4ra, in der KI nicht nur ein Werkzeug der Gro\u00dfen ist, sondern ein Instrument f\u00fcr jeden Einzelnen.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quellen<\/h2>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li>techjarves. (2026). Portable-AI-USB: A 100% offline, fully portable, zero-trace AI. GitHub.\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/blob\/main\/README.md\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/techjarves\/Portable-AI-USB\/commit\/7aee8af9b0910adeea8f3619cfb80a99ead24f32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Lazztech. (2025). Lazztech Edge AI \u2013 Product Announcement.\u00a0<a href=\"https:\/\/lazz.tech\/lazztech-edge-ai-product-announcement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>vraj00222. (2026). PocketLLM: Your AI lives on a USB stick. GitHub.\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/vraj00222\/pocketllm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>ITHardware. (2026). Asus zmie\u015bci\u0142 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w pendrivie. 40 TOPS na USB.\u00a0<a href=\"https:\/\/ithardware.pl\/aktualnosci\/asus_sztuczna_inteligencja_pendrive-47884.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Kunal Ganglani. (2026). Portable LLM on a USB Stick: I Built Offline AI That Runs Anywhere. DEV Community.\u00a0<a href=\"https:\/\/dev.to\/kunal_d6a8fea2309e1571ee7\/portable-llm-on-a-usb-stick-i-built-offline-ai-that-runs-anywhere-2026-guide-51bi#comments\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>code-stick. (2026). Portable AI Coding Agent. NPM.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.npmjs.com\/package\/code-stick?activeTab=readme\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Autor:&nbsp;DerSchneider Einleitung: Die Demokratisierung der K\u00fcnstlichen Intelligenz Die Entwicklung der K\u00fcnstlichen Intelligenz gleicht in vielerlei Hinsicht der Geschichte des Personal Computers. Was in den 1940er Jahren tonnenschwere Rechenanlagen mit Raumf\u00fcllung waren, wurde in den 1970ern zum Hobby-Kit, in den 1980ern zum Desktop-Computer und schlie\u00dflich in den 2000ern zum Smartphone in der Hosentasche. 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