NameQuick komplett lokal nutzen

NameQuick kann vollständig auf Ihrem Mac laufen. Verbinden Sie es mit einem lokalen Modell über Ollama, LM Studio oder MLX, und Dateiinhalte werden auf Ihrer eigenen Hardware analysiert — nichts wird an einen Cloud-Anbieter gesendet. Kein API-Key, keine Kosten pro Umbenennung, funktioniert offline.

Das ist das richtige Setup, wenn Sie vertrauliches Material umbenennen (Verträge, medizinische oder finanzielle Dokumente, Kundendateien) oder einfach einen Einmalkauf ohne laufende Kosten wollen.

Was Sie erwarten können: Lokale Modelle sind langsamer als Cloud-Modelle, und kleine Modelle erzeugen einfachere Dateinamen. Auf Apple Silicon mit einem mittelgroßen Modell ist die Qualität für Dokumente gut brauchbar; für bildlastige Arbeit brauchen Sie ein Vision-fähiges Modell. Testen Sie Ihre echten Dateien während der Testphase und urteilen Sie selbst.

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Option 1: Ollama (empfohlener Start)#

Ollama ist der einfachste Weg, lokale Modelle auf einem Mac zu betreiben.

1. Laden Sie Ollama von ollama.com herunter und installieren Sie es.
2. Laden Sie im Terminal ein Modell. Für Dokumente und Bilder wählen Sie ein Vision-fähiges Modell — zum Beispiel: ollama pull gemma3 (Vision-fähige Modelle können Scans und Fotos lesen; reine Textmodelle verarbeiten nur Dokumente).
3. Öffnen Sie NameQuick → Einstellungen → AI und wählen Sie Ollama. Die Standard-Serveradresse (http://127.0.0.1:11434) entspricht Ollamas Standardkonfiguration — Sie müssen meist nichts ändern.
4. Wählen Sie das geladene Modell und benennen Sie eine Testdatei um.

Ist Ihr Modell rein textbasiert, kann NameQuick Dokumente weiterhin über extrahierten Text umbenennen, aber Bilder und gescannte PDFs brauchen ein Vision-Modell — eine Meldung weist Sie darauf hin.

Option 2: LM Studio#

LM Studio bietet eine grafische App zum Durchsuchen und Betreiben von Modellen.

1. Installieren Sie LM Studio, laden Sie darin ein Modell herunter und starten Sie den lokalen Server (LM Studios Server läuft standardmäßig auf localhost:1234).
2. Wählen Sie in NameQuick → Einstellungen → AI LM Studio und bestätigen Sie die Serveradresse.
3. Wählen Sie das geladene Modell und testen Sie mit einer Datei.

Option 3: MLX (Apple Silicon)#

MLX ist Apples Machine-Learning-Framework, optimiert für M-Chips. Wählen Sie MLX unter Einstellungen → AI, und NameQuick verwaltet die Laufzeitumgebung für Sie — keine separate Server-App nötig. Erfordert einen Apple-Silicon-Mac.

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Lokal vs. Cloud auf einen Blick#

Sie können den Anbieter jederzeit unter Einstellungen → AI wechseln — viele nutzen ein lokales Modell für sensible Ordner und ein Cloud-Modell für alles andere. Was in jedem Modus genau Ihren Mac verlässt, steht unter Datenschutz & Ihre Daten.

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Häufige Probleme#

NameQuick erreicht das Modell nicht — stellen Sie sicher, dass Ollama läuft (Menüleisten-Symbol) bzw. LM Studios Server gestartet ist und die Adresse unter Einstellungen → AI übereinstimmt.

Bilder oder Scans werden nicht umbenannt — Ihr Modell ist rein textbasiert. Laden Sie ein Vision-fähiges Modell und wählen Sie es aus.

Umbenennungen sind langsam — größere Modelle sind langsamer; probieren Sie ein kleineres, oder schließen Sie andere rechenintensive Apps. Apple Silicon ist hier deutlich schneller als Intel.

Mehr unter Fehlerbehebung.