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whatcanirun

whatcanirun ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Lokale LLMs von fiveoutofnine (fiveoutofnine/whatcanirun auf GitHub). Es hat 247 Sterne auf GitHub und 23 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 26. August 2026 auf GitHub aktualisiert.

Find the best local models for your hardware — and how to run them.

💎 Geheimtipp★ 247 Sterne⑂ 23 ForksMITaktualisiert Aug 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
247
Forks
23
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
26. August 2026
Kategorie
Lokale LLMs
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Get the project

    Clone the repo or visit the official site to get started.

  2. Follow the setup guide

    The README documents install requirements and configuration.

  3. Add your keys if needed

    Connect your own API keys where the project requires them.

  4. Run it

    Launch the app and start using it.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Hardware-matched picks

Recommends models that fit your RAM and chip — no VRAM guesswork.

llama.cpp and MLX

Focused on the two stacks that run best on consumer hardware.

Copy-paste commands

Get the exact run command for each recommended model.

Apple Silicon first

Tuned for M-series Macs where most local inference happens.

Honest speed notes

Sets expectations on tokens-per-second before you download gigabytes.

MIT licensed

Free and open — fork it or self-host the picker.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/fiveoutofnine/whatcanirun.git
    cd whatcanirun
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Is whatcanirun free?

Yes — MIT licensed and free to use.

Which hardware is supported?

Built primarily around Apple Silicon Macs and llama.cpp-compatible setups.

Does it download models for me?

It recommends and gives commands; you run them yourself.

llama.cpp or MLX — which is better?

MLX is fastest on Apple Silicon; llama.cpp runs almost anywhere. The tool covers both.

Can I contribute model data?

It is open source — check the repo for contribution notes.

// weiter entdecken

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