MacPaw und Liquid AI bringen Offline-KI-Assistenten auf jeden Mac
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Der in der Ukraine ansässige Softwarehersteller MacPaw, das Unternehmen hinter CleanMyMac und der App-Abo-Plattform Setapp, ist eine langfristige strategische Partnerschaft mit Liquid AI eingegangen, dem in Boston ansässigen Startup, das für seine kompakten, hardwareeffizienten Foundation-Modelle bekannt ist. Die am 5. August 2026 um 9:00 Uhr US-Ostküstenzeit angekündigte Vereinbarung zielt darauf ab, einen gemeinsamen On-Device-KI-Stack für macOS aufzubauen, der es Mac-Apps ermöglicht, intelligente Assistenten und agentische Workflows vollständig offline auszuführen, ohne Nutzerdaten in die Cloud zu senden.
Was angekündigt wurde
Die Partnerschaft kombiniert die Liquid Foundation Models (LFMs) von Liquid AI mit zwei proprietären Technologien, die MacPaw intern entwickelt hat: Elix, eine On-Device-Inferenz-Engine, die für Apple-Silicon optimiert ist, und Mnemos, eine lokale Speicherschicht, die es einem KI-Assistenten ermöglicht, Kontext über Sitzungen hinweg zu behalten und mit der Zeit nützlicher zu werden. Liquid AI wird zukünftige LFM-Varianten speziell für macOS-Hardware anpassen, während MacPaw die bereits in Produktion laufende Inferenz- und Speicherinfrastruktur beisteuert.
Liquid-AI-CEO Ramin Hasani sagte, der Ansatz des Unternehmens beginne mit der Hardware, nicht mit dem Modell: „Bevor wir unsere Modelle trainieren, wählen wir eine Architektur, die anders und auf die Hardware zugeschnitten ist, auf der sie laufen wird.“ MacPaw-CEO Oleksandr Kosovan stellte den Nutzen für Endnutzer als Unabhängigkeit von der Netzwerkverbindung dar und sagte, lokale Modelle gäben „Nutzern die Möglichkeit, Assistenten und agentische Workflows offline auszuführen.“
Eney erhält den ersten lokalen Build
Eney, MacPaws KI-Assistent für macOS, ist das erste Produkt, das von der Zusammenarbeit profitiert. Eney hatte bereits begonnen, sich in Richtung lokaler Verarbeitung zu bewegen und hält Schlussfolgern, kontextuelle Suche, Skill-Ausführung und Gesprächsverlauf wann immer möglich auf dem Gerät. Die Partnerschaft mit Liquid AI soll diesen Übergang beschleunigen, wobei ein vollständig lokaler Build von Eney für später im Jahr 2026 geplant ist. MacPaw sagt, das Ziel sei ein Assistent, der schnell reagiert, persönliche Daten auf dem Mac behält und auch ohne Internetverbindung weiterhin Kernaufgaben erledigt.
Öffnung des Stacks für Entwickler
Über Eney hinaus plant MacPaw, den gemeinsamen KI-Stack über Setapp, seine Abo-Plattform mit mehr als 150.000 zahlenden Nutzern, für Drittentwickler zu öffnen. Sobald die On-Device-Architektur mit Liquid AI finalisiert ist, können Entwickler, die für Setapp bauen, lokale Inferenz für ihre eigenen Apps nutzen, anstatt ähnliche Infrastruktur von Grund auf neu aufzubauen. MacPaw beabsichtigt außerdem, teilnehmenden Apps zu ermöglichen, Fähigkeiten und Kontext für Eney bereitzustellen, damit der Assistent verstehen kann, was in anderen Apps passiert, und gezieltere Hilfe anbieten kann.
Um zu vermeiden, dass Entwickler an einen einzigen Modellanbieter gebunden werden, bietet die Plattform zusätzlich Zugang zu cloudgehosteten Modellen von Unternehmen wie Google und positioniert sich so als Komplettlösung für Entwickler, die je nach Aufgabe lokale und Cloud-Inferenz mischen möchten. MacPaw hat angedeutet, dass KI-Operationen in Setapp mit wachsender Nutzung auf eine kreditbasierte Preisstruktur umgestellt werden.
Warum On-Device-Inferenz wichtig ist
Der Vorstoß zur lokalen KI-Verarbeitung spiegelt einen breiteren Branchentrend wider, da Foundation-Modell-Hersteller daran arbeiten, Modelle so weit zu verkleinern, dass sie effizient auf Consumer-Hardware laufen. Die kürzlich veröffentlichte LFM2-Modellfamilie von Liquid AI verdeutlicht den Trend: Das neueste Flaggschiff des Unternehmens, LFM2-24B-A2B, ist als Mixture-of-Experts-Modell konzipiert, das Workloads von der Cloud auf KI-PCs und Edge-Geräte verlagern soll. In Benchmark-Tests auf einem Apple-M4-Pro-Chip mit INT8-Quantisierung erreichte das Modell etwa 229 Token pro Sekunde bei der Prompt-Verarbeitung und etwa 27 Token pro Sekunde bei der Generierung, während Tests auf einem Qualcomm-Snapdragon-8-Elite-Chip etwa 35 Token pro Sekunde beim Decodieren zeigten.
Liquid AI hat ein breiteres Partnernetzwerk aufgebaut, um diese Richtung zu unterstützen, und arbeitet mit Cloud-Anbietern wie Together AI und Modal, Chipherstellern wie Intel, AMD und Qualcomm sowie Inferenz-Tooling-Projekten wie Ollama, LM Studio, Cactus und Nexa AI zusammen. AMDs Ramine Roane sagte, das Unternehmen sei „stolz darauf, Day-zero-Support für das neueste Liquid Foundation Model von Liquid AI zu bieten“, und verwies auf seine Prozessor-Palette mit GPU- und NPU-Unterstützung als passend für effiziente On-Device-Bereitstellung. Cactus-Mitbegründer Henry Ndubuaku hob insbesondere die Code-Leistung hervor und sagte, eines der Modelle von Liquid AI „zeichnet sich beim Programmieren aus“, und er sei „gespannt darauf, On-Device-Coding-Agenten zu sehen, die damit gebaut werden.“
Was als Nächstes kommt
Keines der beiden Unternehmen hat ein genaues Veröffentlichungsdatum für die entwicklerorientierte Version des Stacks oder Details zur zugrunde liegenden Modellarchitektur, die in Eney zum Einsatz kommen wird, bekannt gegeben. MacPaw hat gesagt, dass Ergebnisse der Partnerschaft später im Jahr 2026 erwartet werden, beginnend mit der lokalen Version von Eney vor dem breiteren Entwickler-Rollout über Setapp. Für die Millionen von Mac-Nutzern weltweit, die auf datenschutzsensible Workflows angewiesen sind, signalisiert die Zusammenarbeit einen Schritt hin zu KI-Assistenten, die vollständig offline arbeiten können und sich gleichzeitig durch On-Device-Lernen im Laufe der Zeit verbessern.