Lokal ausgeführt, klar eingegrenzt
Das KI-Modell auf dem Gerät ausführen, auf dem die Aufgabe stattfindet.
Lokale Inferenz ändert, wo eine Eingabe verarbeitet wird. Sie beweist nicht, dass die gesamte App offline, ohne Netzwerkverkehr oder öffentlich verfügbar ist.
- AI Inferenz läuft bei Nutzung des lokalen Modellpfads auf dem Gerät
- 0 lokale Inferenz muss ihre Eingabe nicht an einen entfernten Inferenzserver senden
- — Veröffentlichung, Käufe und Netzwerk sind getrennt zu prüfen
Lokale Inferenz bedeutet nicht null Netzwerkverkehr
On-Device-KI bedeutet, dass das Modell die Inferenz auf dem Endgerät ausführt. Bei Cloud-Inferenz wird die Eingabe an entfernte Infrastruktur übertragen, damit ein Modell dort das Ergebnis erzeugt. Ein lokaler Pfad kann genau diese Übertragung vermeiden: Die für diese Inferenz verwendete Eingabe muss nicht zum Modellserver gesendet werden. Google AI Edge dokumentiert Wege, Gemma auf Android auszuführen; LiteRT-LM stellt eine Android/JVM-Engine-API bereit. Das beschreibt Technik und Integrationspfade, ist aber keine unabhängige Prüfung des gesamten Netzwerkverhaltens von Cove.
Eine App kann für andere Aufgaben weiterhin das Netzwerk nutzen, etwa zum Herunterladen eines Modells vor der ersten Nutzung, zur Kaufprüfung, für einen ausdrücklich angeforderten E-Mail-Versand oder optionale Diagnosedaten. Dienste, Einstellungen und Daten hängen vom Produkt und seiner Implementierung ab. Ein lokal ausgeführtes Modell beweist weder, dass es keine anderen Anfragen gibt, noch dass alle Daten in jeder Cove-App auf dem Telefon bleiben. Lies vor deiner Entscheidung den aktuellen Datenschutzhinweis und die produktbezogenen Informationen.
Auch Netzwerkprüfungen haben Grenzen. Android Studio Network Inspector kann unterstützten Verkehr anzeigen, darunter unterstützte OkHttp- und HttpsURLConnection-Anfragen im untersuchten Prozess. Eine vollständige Erfassung aller Bibliotheken und Ausführungspfade ist nicht garantiert. Eine leere Ansicht beweist nicht, dass kein Verkehr stattfindet. Deshalb unterscheiden wir zwischen dem Inferenzpfad und der gesamten App sowie zwischen einer Architekturbeschreibung und einer geprüften Produktaussage.
Latenz hängt von Gerät, Modell und Aufgabe ab
Lokale Inferenz spart für diesen Schritt den Netzwerk-Roundtrip zu einem entfernten Modellserver, garantiert aber keine schnelle Antwort. Das Ergebnis hängt von der konkreten Modelldatei, Laufzeit, Hardware, Speicherauslastung, Eingabelänge und Aufgabe ab. CPU-, GPU- oder NPU-Unterstützung in einem Framework bedeutet, dass ein Ausführungspfad verfügbar ist; sie beweist nicht, dass ein bestimmtes Telefon ein bestimmtes Modell mit diesem Beschleuniger ausführt.
Für die früher genannten Geräte- und Antwortzeitangaben liegen keine validierten Rohdaten aus Benchmarks vor. Daher versprechen wir weder Übersetzungen unter einer Sekunde noch Zeitvergleiche mit der Cloud und nennen kein bestimmtes Gerät schnell oder unterstützt. Google AI Edge erklärt die Konfiguration einer LiteRT-LM-Engine, zertifiziert aber keine konkrete Cove-Modell-Gerät-Kombination. Ein sinnvoller Vergleich erfordert einen reproduzierbaren Test mit gleicher Aufgabe, gleichem Modell, App-Build, Einstellungen und Gerät sowie erhaltenen Rohdaten.
Was ohne Verbindung funktionieren kann
Sobald ein kompatibles Modell vorhanden und der lokale Inferenzpfad initialisiert ist, benötigt dieser Inferenzschritt keinen entfernten Modellserver. Deshalb kann lokale Verarbeitung in einem Tunnel, im Flugzeug oder bei instabiler Verbindung nützlich sein. Das beschreibt einen Architekturvorteil und behauptet nicht, dass heute jede Cove-Funktion im Flugmodus funktioniert.
Beim ersten Einsatz kann ein Modelldownload nötig sein; andere App-Funktionen können eigene Netzwerkabhängigkeiten haben. Trenne Einrichtung und Nutzung: Lade das Modell, lies die aktuellen Produktanweisungen und teste die konkrete Funktion ohne Verbindung. Halte fest, welche Schritte gelingen und welche nicht. Übertrage ein Ergebnis nicht auf andere Produkte, Betriebssystemversionen oder Modelle. Wir versprechen nicht, dass heute die gesamte Cove-Familie offline funktioniert.
Kosten und Grenzen gehören zum Entwurf
Ein lokales Modell muss auf das Gerät gelangen und belegt Speicherplatz sowie Arbeitsspeicher. Der erste Download kann groß sein; die Größe hängt von Modelldatei und Version ab. Maßgeblich sind die aktuellen Produktangaben, nicht eine veraltete Zahl. Die Inferenz beansprucht außerdem Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Akku und thermische Reserven des Telefons. Dass ein Framework CPU, GPU oder NPU nutzen kann, verrät nichts über Geschwindigkeit, Energieverbrauch oder Dauerleistung auf deinem Gerät.
Ein kleineres oder lokal gebündeltes Modell erreicht einen entfernten Dienst nicht zwingend in jeder Sprache, bei langen Dokumenten oder Fachaufgaben. Cove veröffentlicht keine Benchmark-Reihe, die eine allgemeine Qualitäts- oder Geschwindigkeitsrangfolge belegen würde. Berücksichtige Aufgabe, Sprache, verfügbares Modell und die Möglichkeit einer gelegentlichen Verbindung. Bei wichtigen Entscheidungen solltest du Ergebnisse mit einer geeigneten Quelle oder Fachperson prüfen. Lokale Verarbeitung kann eine bestimmte Übertragung vermeiden, garantiert aber weder Vertraulichkeit aller App-Funktionen noch Richtigkeit oder Eignung für eine bestimmte Entscheidung.
Produktpläne sind nicht dasselbe wie bestätigte Verfügbarkeit
Cove umfasst mehrere Produkte, doch ein gemeinsames Designziel bedeutet nicht, dass jede App fertig oder öffentlich herunterladbar ist. Bei der Prüfung am 27. September 2026 führten die Download-Karten der Website zu einer Benachrichtigung bei Veröffentlichung; eine verifizierte öffentliche APK-URL oder Prüfsumme gab es nicht. Für Travel und Photo liegen veröffentlichungsbereite Quellen und Anleitungen vor, doch das belegt keine öffentliche Veröffentlichung. Voice ist noch in Arbeit, und Health benötigt weiterhin Sicherheitsprüfungen auf realen Geräten.
Diese Seite erklärt die Architektur lokaler Inferenz und den Umfang der verfügbaren Belege. Sie erweitert keine Datenschutzgarantie auf sämtliche Daten aller Produkte und stellt geplante Apps nicht als verfügbar dar. Verfügbarkeit, Modellkompatibilität, Netzwerkverhalten, Preise und Leistung solltest du anhand aktueller Produktinformationen und eines überprüfbaren Release-Artefakts bestätigen. Wenn sich die Belege ändern, aktualisieren wir diese Aussagen. Bis dahin beschreibt „für lokale Inferenz entwickelt“ einen Ausführungspfad, kein vollständiges, geprüftes Offline-Produkt, das bereits heruntergeladen werden kann.
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