Open WebUI: Der komplette Leitfaden auf Deutsch
Aktualisiert: November 2026
Was ist Open WebUI?
Das ChatGPT, das Sie selbst hosten.
Open WebUI ist eine kostenlose Web-Oberfläche im ChatGPT-Stil, die Sie auf Ihrer eigenen Hardware installieren, um lokale oder Online-KI-Modelle (Ollama, vLLM) zu nutzen. Es unterstützt Konversationen, Dokumente (RAG), Tools, MCP, Sprachausgabe, Bilder sowie Konten und Gruppen für ganze Teams.
Open WebUI führt die KI nicht selbst aus: Es ist das Fenster, über das Ihre Teams mit dem Modell kommunizieren. Dieser Leitfaden erläutert basierend auf der offiziellen Dokumentation und dem GitHub-Repository (Version 0.12.5 vom 29. Oktober 2026) die tatsächlichen Funktionen, die Installation, die Lizenz, die Einschränkungen und die erforderliche Hardware.
Was ist Open WebUI?
Open WebUI ist eine selbst gehostete KI-Plattform: Eine interne Webseite, die Ihre Kollegen im Browser öffnen und über die sie ihre Fragen an ein KI-Modell senden. Das Projekt wird von Open WebUI Inc. unter der Leitung von Timothy Jaeryang Baek betreut und der Quellcode ist auf GitHub öffentlich zugänglich. Laut dem Repository ist die Plattform so konzipiert, dass sie vollständig offline funktioniert.
Konkret arbeiten drei Komponenten zusammen:
Wenn die Engine und das Modell auf Ihrer Maschine installiert sind, verlässt eine in Open WebUI gestellte Frage niemals Ihr Unternehmen. Wenn Sie eine Online-API (OpenAI, Anthropic, Mistral) anbinden, wird die Anfrage an diesen Anbieter gesendet. Open WebUI unterstützt beide Varianten, und Sie entscheiden selbst, welches Modell Sie nutzen möchten.
Was kann Open WebUI?
Viel mehr als nur Chatten: Open WebUI vereint in einer einzigen Oberfläche die Konversation, die Suche in Ihren Dokumenten, Tools, Sprachausgabe, Bilder und Team-Bereiche. Hier ist die Übersicht laut der Dokumentation vom November 2026.
| Funktion | Funktionsweise | Gut zu wissen |
|---|---|---|
| Unterhaltungen | Verlauf, Ordner, Tags, angeheftete Chats, Speicher, temporärer Chat | Ein temporärer Chat wird niemals gespeichert |
| Verschiedene Modelle | Modellwechsel während des Vorgangs oder die gleiche Frage gleichzeitig an mehrere Modelle stellen | Praktisch, um das passende Modell für die jeweilige Aufgabe auszuwählen |
| Wissensbasis (RAG) | PDFs, Word-Dokumente und Tabellen hochladen und diese anschließend abfragen | Hybride Suche (Keywords und Semantik), 8 Extraktions-Engines, 13 verfügbare Vektordatenbanken |
| Agenten | Ein vorkonfiguriertes Modell: Anweisungen, Dokumente, Tools und Einstellungen werden einmalig gespeichert und mit dem Team geteilt | Das Basismodell bleibt unverändert |
| Werkzeuge und Funktionen | In Python geschriebene Tools, OpenAPI-Tool-Server, wiederverwendbare Anweisungen („Skills“), Abfragemuster | Integrierter Code-Editor mit Versionsverlauf |
| MCP | Anbindung von MCP-Servern (Model Context Protocol), um dem Modell zusätzliche Tools zur Verfügung zu stellen | Seit Version 0.6.31 nativ verfügbar, ausschließlich via Streamable HTTP |
| Websuche | Das Modell sucht im Internet und gibt seine Quellen an | Über zwanzig Anbieter, darunter SearXNG, die Sie selbst hosten können |
| Sprache | >Diktat, Vorlesen von Antworten, Sprachanrufe | Standardmäßig durch lokale Whisper-Transkription |
| Bilder | Erstellung und Bearbeitung von Bildern direkt im Chat | Lokal via ComfyUI oder AUTOMATIC1111 oder über eine Online-API |
| Code und Terminal | Codeausführung und Open Terminal, welches es der KI ermöglicht, echte Befehle auszuführen | Mögliche Isolierung in einem Docker-Container |
| Teamarbeit | Notizen, geteilte Kanäle, in denen Modelle mit @ aufgerufen werden, sowie geplante Prompts | Öfflicher, privater oder gruppenspezifischer Zugriff |
Wissensbasis und RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist die Methode, die dafür sorgt, dass das Modell auf Basis Ihrer Dokumente antwortet und nicht nur aus seinem eigenen Gedächtnis. In Open WebUI erstellen Sie eine Basis im Bereich Arbeitsbereich, Wissen, laden dort die Dateien hoch und rufen diese im Gespräch durch Eingabe von # ab oder verknüpfen sie mit einem Agenten. Standardmäßig sucht Open WebUI nach den relevantesten Passagen; der Modus „voller Kontext“ injiziert stattdessen das gesamte Dokument. Die Qualität hängt vor allem von der Textextraktion (gescannte PDFs benötigen eine Texterkennungssoftware) und der Segmentierung ab: Hier liegen die wichtigsten Einstellungsmöglichkeiten.
Agenten, Tools und MCP
Was Open WebUI als Agent bezeichnet, ist ein Workspace-Modell: ein Basismodell, eine Anweisung, Dokumente, Tools und Parameter, die unter einem Namen gespeichert und mit anderen geteilt werden können. Ein Beispiel hierfür ist ein „Ausschreibungs-Assistent“, der Ihre Referenzen und Ihre technischen Spezifikationen kennt. Im nativen Funktionsaufruf-Modus, der Standardeinstellung, entscheidet das Modell selbstständig, ob es in Ihren Dokumenten, im Web suchen oder ein Tool verwenden soll.
MCP ist ein offenes Protokoll, das es ermöglicht, Tools (einen Kalender, eine Datenbank, eine Fachanwendung) an ein KI-Modell anzubinden. Open WebUI unterstützt dies nativ über Streamable HTTP; für MCP-Server via stdio oder SSE verweist die Dokumentation auf mcpo, ein kleines Relay, das diese als OpenAPI bereitstellt. Nur ein Administrator kann unter Einstellungen, Admin, Integrationen einen MCP-Server hinzufügen. Die Dokumentation empfiehlt für die meisten Unternehmensanwendungen zudem weiterhin OpenAPI. Zudem wird darauf hingewiesen, dass MCP kein schwaches Modell verbessert, da dieses Tools ignorieren oder falsch ansteuern kann.
Websuche, Sprache und Bilder
Die Websuche erfolgt über einen von Ihnen gewählten Anbieter: Brave, Tavily, Kagi, Exa oder eine lokal installierte SearXNG, eine Metasuchmaschine, die öffentliche Suchmaschinen ohne Konto abfragt. In diesem Fall bleiben Ihre Dokumente bei Ihnen, aber die Suchbegriffe werden zwangsläufig über das Internet übertragen.
Für die Spracherkennung ist Whisper die Standard-Engine, die lokal über Open WebUI ausgeführt wird. Standardmäßig wird das „base“-Modell verwendet, wobei die Option für mehrere Sprachen (WHISPER_MULTILINGUAL) deaktiviert ist. Für die französische Sprache aktivieren wir diese Option und wählen ein größeres Modell. Es stehen weitere Engines zur Verfügung: die Browser-Spracherkennung, ein selbst gehosteter Transkriptionsserver oder Online-Dienste (OpenAI, Azure, Deepgram, Mistral).
Für die Bildgenerierung steuert Open WebUI einen lokalen Generator wie ComfyUI oder AUTOMATIC1111 oder eine Online-API (OpenAI, Gemini) an. Open WebUI generiert keine Bilder selbst: Der Generator muss separat installiert und konfiguriert werden (siehe unseren Leitfaden PC für ComfyUI).
Mit welchen KI-Engines funktioniert Open WebUI?
Open WebUI ist kompatibel mit Ollama, allen Servern, die die OpenAI-API unterstützen (vLLM, llama.cpp, LM Studio, LocalAI …), sowie mit großen Online-Diensten. Die Verbindungen können unter Einstellungen, Admin, Verbindungen hinzugefügt werden. Open WebUI erkennt die verfügbaren Modelle bei den meisten Anbietern automatisch.
| Engine | Anbindung | Einsatzbereich |
|---|---|---|
| Ollama | Native Verbindung, Port 11434, automatische Erkennung; Modelle können direkt über die Oberfläche heruntergeladen werden | Die einfachste Lösung für eine einzelne Maschine oder ein kleines Team |
| vLLM | OpenAI-kompatible API, übliche Adresse localhost:8000/v1 | Viele gleichzeitige Nutzer, Server mit mehreren Grafikkarten |
| llama.cpp, LM Studio, LocalAI | OpenAI-kompatible API (LM Studio: Port 1234) | Tests, einfache Hardware, Einzelanwendung |
| Online-Dienste | OpenAI, Anthropic, Mistral, DeepSeek, OpenRouter … mit einem API-Key | Nicht sensible Daten oder als Ergänzung zu einem lokalen Modell |
Um zwischen den beiden gängigsten lokalen Engines zu wählen, lesen Sie unseren Leitfaden PC für Ollama.
Wie installiere ich Open WebUI?
Am einfachsten erfolgt die Installation über einen Docker-Befehl; alternativ kann es mit pip in Python installiert werden. In beiden Fällen sollten Sie einige Minuten einplanen. Danach folgen die wesentlichen Komponenten: die Engine, die Modelle, die Konten und die Dokumente.
Mit Docker (empfohlene Methode)
Der Befehl aus der Dokumentation ist anzupassen (der Secret Key kann beispielsweise mit openssl rand -hex 32 generiert werden):
docker run -d -p 3000:8080 \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
-v open-webui:/app/backend/data \
-e WEBUI_SECRET_KEY=votre-cle-secrete \
--name open-webui --restart always \
ghcr.io/open-webui/open-webui:mainDie Benutzeroberfläche wird anschließend auf Port 3000 der Maschine geöffnet. Das Volume open-webui speichert Ihre Konversationen, Konten und Einstellungen. Es stehen weitere Images zur Verfügung: :cuda zur Ausführung der internen Open WebUI Modelle auf der NVIDIA Grafikkarte (z. B. für die Dokumentensuche oder Whisper), :ollama, welches Ollama im selben Container integriert, sowie die ressourcenschonendere Version :slim.
Mit pip
Sie benötigen Python 3.11 oder 3.12 (3.13 wird derzeit noch nicht unterstützt), gefolgt von:
pip install open-webui
open-webui serveDie Oberfläche ist in diesem Fall auf Port 8080 erreichbar. Für umfangreiche Deployments beschreibt die Dokumentation zudem die Nutzung von Kubernetes mit Helm, und für den individuellen Gebrauch gibt es eine Desktop-Anwendung.
Drei wichtige Schritte nach der Installation
Legen Sie den Schlüssel WEBUI_SECRET_KEY fest: Ohne diesen werden Benutzer bei jedem Neustart des Containers abgemeldet. Sichern Sie das Volume vor jedem Update, wie in der Dokumentation gefordert. Beachten Sie zudem, dass Open WebUI beim ersten Start zahlreiche Umgebungsvariablen einliestet und anschließend die in der Administration gespeicherten Einstellungen bevorzugt. Eine nachträgliche Änderung einer Variable kann daher keine Auswirkungen haben.
Wie nutzen Sie Open WebUI im Team?
Durch die Nutzung von Konten, drei verschiedenen Rollen und Gruppen. Das erste angelegte Konto wird automatisch zum Administrator; danach erhält jede Person ein eigenes Konto mit individuellem Verlauf und spezifischen Berechtigungen.
| Rolle | Berechtigungen |
|---|---|
| Admin | Verwaltet Benutzer, Gruppen, Verbindungen und alle Systemeinstellungen |
| User | Eingeschränkt auf die Standardberechtigungen und die Zuweisungen der jeweiligen Gruppen |
| Pending | Kein Zugriff möglich, bis ein Administrator das Konto bestätigt hat. Die Dokumentation empfiehlt diese Rolle als Standard (DEFAULT_USER_ROLE) für gemeinsam genutzte Instanzen |
Gruppen dienen zwei Zwecken: der Vergabe von Berechtigungen (wie das Hochladen von Dateien, die Nutzung der Websuche oder das Erstellen von Agenten) und der Freigabe von Ressourcen. Modelle, Wissensdatenbanken, Tools und Skills sind standardmäßig privat und werden erst vom Ersteller für bestimmte Personen, Gruppen oder für alle Nutzer freigegeben. Berechtigungen werden addiert: Es gibt keine „verweigerten“ Rechte. Ein Nutzer, der Mitglied zweier Gruppen ist, erhält die Summe der Berechtigungen beider Gruppen. Beispielsweise sieht eine Gruppe „Recht“ den Agenten und die Datenbank „Verträge“, während die Gruppe „HR“ die HR-Verfahren sieht, ohne dass die anderen Gruppen darauf Zugriff haben.
Unternehmen, die bereits ein Verzeichnis nutzen, können Open WebUI über LDAP an Active Directory anbinden, SSO-Identitätsanbieter (OpenID Connect, Entra ID) integrieren und Konten via SCIM 2.0 bereitstellen. Zudem werden die Zwei-Faktor-Authentifizierung sowie individuelle API-Schlüssel pro Nutzer unterstützt; dabei erbt ein API-Schlüssel alle Berechtigungen der Person, die ihn erstellt hat.
Technisch gesehen umfasst eine Standardinstallation eine einzelne Instanz mit einer integrierten SQLite-Datenbank und einer ChromaDB Vektordatenbank. Die Dokumentation empfiehlt diese Konfiguration für den persönlichen Gebrauch, Testphasen und kleine Teams. Für größere Setups oder mehrere Instanzen werden PostgreSQL, Redis und eine externe Vektordatenbank empfohlen.
Ist Open WebUI kostenlos? Was die Lizenzbedingungen vorsehen
Ja, die Nutzung ist kostenlos, selbst in Unternehmen mit 500 Mitarbeitern, sofern eine Bedingung erfüllt ist: Über 50 Nutzern muss die Marke Open WebUI sichtbar bleiben. Seit der Version 0.6.6 (April 2025) basiert die Lizenz auf einer klassischen BSD-Lizenz mit einer zusätzlichen Marktklausel.
Diese Klausel untersagt das Ändern, Entfernen, Verbergen oder Ersetzen des Markenzeichens „Open WebUI“ (Name, Logo, visuelle Merkmale) in jeder Bereitstellung, außer in drei Fällen: Bei maximal 50 Endnutzern innerhalb eines rollierenden Zeitraums von 30 Tagen, bei schriftlicher Genehmigung durch den Herausgeber oder bei einer Enterprise-Lizenz, die dies ausdrücklich erlaubt. Als Nutzer werden Personen gezählt, die direkten Zugriff auf die Anwendung haben.
| Ihre Situation | Nutzung | Open WebUI Branding |
|---|---|---|
| 50 oder weniger Nutzer innerhalb eines rollierenden Zeitraums von 30 Tagen | Kostenlos | Kann entfernt oder geändert werden |
| Mehr als 50 Nutzer, Branding bleibt unverändert | Kostenlos, ohne Begrenzung der Nutzerzahl | Muss an der ursprünglichen Stelle sichtbar bleiben |
| Mehr als 50 Nutzer, Branding entfernt oder geändert | Unternehmenslizenz oder schriftliche Genehmigung | Andernfalls gilt dies als Lizenzverstoß |
| Ihr Logo neben dem Originallogo hinzufügen | Unternehmenslizenz | Co-Branding wird laut Lizenzseite abgelehnt, unabhängig von der Größe des Logos |
Zwei Präzisierungen: Der bis zur Version 0.6.5 zusammengeführte Code bleibt unter der BSD-3-Lizenz ohne Branding-Klausel. Zudem gibt die Lizenzseite des Projekts selbst an, dass diese Lizenz nicht von der OSI genehmigt wurde: Der Code ist zwar öffentlich, aber Open WebUI ist im strengen Sinne kein „Open Source“-Software mehr.
Was sind die Grenzen von Open WebUI?
Die Einschränkungen liegen weniger an der Benutzeroberfläche als vielmehr an den Rahmenbedingungen: dem Modell, der Hardware und der Wartung.
Die Oberfläche macht das Modell nicht intelligenter
Die Qualität der Antworten, die Nutzung von Tools und die Präzision des RAG hängen direkt vom gewählten Modell und dem Arbeitsspeicher der Grafikkarte ab. Ein kleines Modell auf einer schwachen Grafikkarte bleibt ein kleines Modell, unabhängig von der Oberfläche.
Ein Projekt in schneller Entwicklung
Im Oktober 2026 wurden sechs Versionen veröffentlicht (von 0.12.0 bis 0.12.5). Das ist ein gutes Zeichen für die Funktionsvielfalt, aber ein Warnsignal für die Stabilität: Ein Update sollte erst getestet und gesichert werden, bevor es für das gesamte Team ausgerollt wird.
Einstellungen, die Erfahrung erfordern
Ollama-Kontext, PDF-Extraktion, Dokumentensplitting, persistente Einstellungen und Berechtigungen: Die Standardwerte eignen sich zum Ausprobieren, sind aber selten optimal für ein Team, das mit echten Projektdokumenten arbeitet.
Sicherheit liegt in Ihrer Verantwortung
Open WebUI stellt Konten und Berechtigungen bereit; Netzwerk, HTTPS, Backups und Updates müssen Sie selbst organisieren. Eine KI-Oberfläche, die Zugriff auf Ihre Dokumente bietet, sollte nicht direkt im Internet exponiert werden.
Welche Alternativen zu Open WebUI gibt es?
Die drei am nächsten verwandten Softwares sind LibreChat, AnythingLLM und LM Studio. Sie zielen jedoch auf leicht unterschiedliche Anwendungsbereiche ab.
| Software | Lizenz | Format | Highlights |
|---|---|---|---|
| Open WebUI | Open WebUI License (BSD mit Marktklausel) | Web-Interface, Docker oder pip | Die umfassendste lokale Lösung: RAG, Gruppen, Agenten, MCP, Sprache, Bilder |
| LibreChat | MIT | Selbst gehostetes Web-Interface | Bündelt viele KI-Anbieter, Agenten, MCP, OAuth2- oder LDAP-Anbindung |
| AnythingLLM | MIT | Desktop-App oder Docker | Themenbezogene Arbeitsbereiche, No-Code-Agenten; Mehrbenutzerbetrieb nur in der Docker-Version |
| LM Studio | Kostenlos, auch im geschäftlichen Bereich ab Juli 2025 | Desktop-App, Server-Modus ohne Interface | Am einfachsten für Einzelanwender; OpenAI-kompatibler Server auf Port 1234 |
Diese Softwarelösungen lassen sich auch kombinieren: LM Studio kann beispielsweise als Engine für Open WebUI dienen. Für eine Einzelperson an einem Arbeitsplatz reicht LM Studio oft aus. Für ein Team, das Dokumente mit abteilungsspezifischen Berechtigungen gemeinsam nutzt, bleibt Open WebUI die aus unserer Sicht am weitesten entwickelte Option.
Welche Hardware für Open WebUI je nach Anzahl der Nutzer?
Open WebUI selbst benötigt nur wenige Ressourcen: Die Anforderungen an die Grafikkarte werden durch das Modell bestimmt, wobei der Arbeitsspeicher die Modellgröße und die Anzahl der gleichzeitigen Nutzer festlegt. Die folgenden Kapazitäten sind Schätzungen für Büroanwendungen und Dokumentenbearbeitung, keine Messwerte.
| Gleichzeitige Nutzer (Schätzung) | Maschine | Einsatzzweck | Preis HT |
|---|---|---|---|
| 2 bis 4 | CoreIA GB10 | Sehr große Modelle dank 128 GB Arbeitsspeicher, kleines Team | Direktpreis |
| 3 bis 5 | CoreIA RTX 5060 Ti | Erster gemeinsam genutzter Arbeitsplatz, kompakte Modelle | Direktpreis |
| 8 bis 12 | CoreIA Radeon AI PRO R9700 | Nur Text und RAG (32 GB) | Direktpreis |
| 10 bis 15 | CoreIA RTX 5090 | Text, Dokumente, Sprache und Bilder (32 GB) | Direktpreis |
| 20 bis 35 | CoreIA 2x RTX PRO 6000 | Große Modelle für eine gesamte Abteilung (192 GB) | Direktpreis |
| 50 bis 200 | Server IA EPYC 8 GPU | Unternehmen, mit vLLM | Direktpreis |
„Gleichzeitig“ bedeutet nicht „Anzahl der Konten“: In einem KMU mit 40 Mitarbeitern ist es selten, dass alle gleichzeitig eine Frage stellen. Informationen zum benötigten Arbeitsspeicher je nach Modell finden Sie in unserem Leitfaden wie viel VRAM für ein lokales LLM; für das Gesamtbudget einer gemeinsam genutzten Maschine lesen Sie unseren Artikel über die Kosten eines lokalen KI-Servers.
Bei Radiance Systems, einem auf lokale KI spezialisierten Systemintegrator in Auriol (Bouches-du-Rhône), ist Open WebUI die Schnittstelle, die wir am häufigsten installieren. Wir liefern die Maschine inklusive des Motors, der gemeinsam mit Ihnen ausgewählten Modellen und einem bereits konfigurierten Open WebUI: Team-Konten, Gruppen, Dokumentendatenbanken, angepasster Kontext und der Zugriff von Ihren Arbeitsplätzen gemäß der gewählten Option. Sollte eine Fachanwendung mit der KI verbunden werden müssen, können wir das fehlende Tool entwickeln.
Einsatzbereites Open WebUI auf Ihrer Maschine
Wir montieren die Hardware in Auriol, installieren die Engine, die Modelle sowie Open WebUI und richten die Konten für Ihr Team ein. Hardware und Software aus einer Hand. Ihr Angebot erhalten Sie innerhalb von 48 h.
Häufig gestellte Fragen
Ist Open WebUI kostenlos?
Ja. Der Quellcode ist öffentlich und die Lizenz ist gebührenfrei, selbst bei hunderten internen Nutzern. Die einzige Einschränkung betrifft das Branding: Über 50 Nutzern innerhalb eines rollierenden Zeitraums von 30 Tagen müssen der Name und das Logo von Open WebUI sichtbar bleiben. Um diese zu entfernen oder zu ersetzen, ist eine Enterprise-Lizenz oder eine schriftliche Genehmigung des Herausgebers erforderlich.
Ist Open WebUI Open Source?
Nicht im strengen Sinne. Seit der Version 0.6.6 (April 2025) enthält die Lizenz eine Marktklausel zusätzlich zur BSD-Lizenz, und die Projekt-Lizenzseite gibt an, dass sie nicht von der OSI genehmigt wurde. Der Code bleibt öffentlich, und der bis zur Version 0.6.5 integrierte Code unterliegt weiterhin der BSD-3-Lizenz.
Funktioniert Open WebUI ohne Internetverbindung?
Ja, sofern es mit einer auf derselben Maschine oder im selben Netzwerk installierten Engine wie Ollama oder vLLM verbunden ist: Das Repository gibt an, dass es für den Betrieb vollständig offline konzipiert ist. Nur Funktionen, die externe Daten abrufen, wie die Websuche oder ein Online-Modell, benötigen eine Internetverbindung.
Benötige ich Ollama, um Open WebUI zu nutzen?
Nein. Ollama ist zwar die am einfachsten anzubindende Engine, aber Open WebUI funktioniert auch mit vLLM, llama.cpp, LM Studio oder jedem anderen Server, der die OpenAI-API unterstützt. Zudem lassen sich Online-Dienste wie OpenAI, Anthropic oder Mistral integrieren.
Unterstützt Open WebUI MCP?
Ja, seit Version 0.6.31 wird MCP nativ für Server in Streamable HTTP unterstützt. Server über stdio oder SSE werden über mcpo abgewickelt, ein Relay, das diese als OpenAPI bereitstellt. Nur ein Administrator kann einen MCP-Server hinzufügen und diesen anschließend für bestimmte Nutzer oder Gruppen freigeben.
Wie viele Nutzer kann Open WebUI bedienen?
Die Lizenz sieht keine Beschränkungen vor, solange die Marke sichtbar bleibt. In der Praxis hängt die Kapazität von der Grafikkarte ab, auf der das Modell läuft: Nach unseren Schätzungen können 3 bis 5 Personen gleichzeitig auf einer CoreIA RTX 5060 Ti, 10 bis 15 Personen auf einer CoreIA RTX 5090 und 50 bis 200 Personen auf einem Server mit 8 Grafikkarten arbeiten. Für Teams, die über eine kleine Gruppe hinausgehen, empfiehlt die Dokumentation zudem die Verwendung von PostgreSQL anstelle von SQLite.
Was ist der Unterschied zwischen Open WebUI und LM Studio?
LM Studio ist eine Desktop-Anwendung, die kostenlos ist, aber keinen Open-Source-Code hat und für die Nutzung durch eine einzelne Person konzipiert wurde. Open WebUI hingegen ist eine gemeinsam genutzte Weboberfläche mit Konten, Gruppen und Dokumentendatenbanken. Die beiden Tools lassen sich kombinieren: LM Studio kann als Engine für Open WebUI dienen.
Quellen
- Open WebUI, Funktionsliste
- Open WebUI, Installation (Docker, pip, Images)
- Open WebUI, Anbieter anbinden und Start mit Ollama (Kontext)
- Open WebUI, Wissensdatenbanken und Modelle und Agenten
- Open WebUI, MCP-Unterstützung
- Open WebUI, Web-Suche und Transkription
- Open WebUI, Rollen und Gruppen
- Open WebUI, Skalierbarkeit
- Open WebUI Lizenztext (GitHub) und Lizenzseite der Dokumentation
- Open WebUI, veröffentlichte Versionen
- LibreChat (GitHub) und AnythingLLM (GitHub)
- LM Studio, kostenlos im Unternehmen und Entwicklerdokumentation
Funktionen und Einstellungen wurden Anfang November 2026 in der offiziellen Dokumentation und im GitHub-Repository von Open WebUI (Version 0.12.5) geprüft. Da sich das Projekt schnell weiterentwickelt, ist die offizielle Dokumentation maßgeblich. Maschinenkapazitäten sind Schätzungen von Radiance Systems und keine Messwerte. Die Erwähnung der Lizenz stellt keine Rechtsberatung dar.
