Ein kostenloses Befehlszeilentool zeigt Ihnen jetzt, was ein Modell denkt, und kommuniziert mit fast jedem Modell

Simon Willison hat Version 0.32 von LLM veröffentlicht, dem kostenlosen Open-Source-Tool, das er seit Jahren entwickelt, und er nennt es das bedeutendste Update seit dem Start des Projekts. LLM ist ein Befehlszeilendienstprogramm: Sie geben eine Eingabeaufforderung in ein Terminal ein, es sendet sie an das von Ihnen konfigurierte Modell und protokolliert alles in einer lokalen Datenbank. Betrachten Sie es als eine einfache, skriptfähige Version eines Chat-Fensters, das zufällig mit jedem großen Anbieter gleichzeitig funktioniert.

Das Hauptmerkmal ist, dass Argumentationsmodelle jetzt ihre Argumentationsspuren zeigen. Reasoning-Modelle sind diejenigen, die ein Problem Schritt für Schritt durcharbeiten, bevor sie eine Antwort geben. Bisher waren diese Schritte verborgen. LLM gibt sie in der Standardfehlerausgabe aus. Das ist die technische Methode, um zu sagen, dass sie auf Ihrem Bildschirm erscheinen, aber nicht in der Ausgabe landen, wenn Sie die Antwort an ein anderes Programm weiterleiten. Wenn Sie sie lieber nicht sehen möchten, lautet die Flagge -R. Das Standardmodell für eine bloße Eingabeaufforderung ist jetzt GPT-5.6 Luna, das ausgewählt wurde, weil es günstig und leistungsfähig ist und nicht weil es das größte ist.

Zwei weitere Änderungen sind wichtiger als sie klingen. Das erste sind serverseitige Tools: Der Modellanbieter führt das Tool auf seiner eigenen Infrastruktur aus, sodass ein einziger Befehl OpenAI nun auffordern kann, Python in seinem Code-Interpreter auszuführen oder eine Websuche auszuführen, und das begleitende llm-anthropic-Plugin fügt Websuche, Webabruf, Codeausführung und einen MCP-Connector hinzu. Der zweite ist ein neuer llm openai endpoint-Befehl, der als Einzeiler eine Eingabeaufforderung an jede OpenAI-kompatible Adresse auslöst. Dazu gehört ein Modell, das lokal auf Ihrem eigenen Computer über LM Studio ausgeführt wird, was bedeutet, dass dasselbe Tool mit fast demselben Befehl mit einem Frontier-Modell in der Cloud und einem Open-Weight-Modell auf Ihrem Laptop kommuniziert.

Darunter wurde die Protokollierung als inhaltsadressierbarer Nachrichtenspeicher nach dem Vorbild von Git umgebaut, so dass eine lange Konversation nicht mehr bei jeder Runde erneut den gesamten Verlauf speichert. Willison stellt außerdem halb ironisch fest, dass LLM stillschweigend zu einem Agenten-Framework geworden ist: Toolketten können jetzt nach menschlicher Genehmigung pausieren und von einem gespeicherten Verlauf aus fortfahren. Ein Agent ist nach seiner eigenen Arbeitsdefinition nur ein Modell, das Werkzeuge in einer Schleife auf ein Ziel hin ausführt.

Was das für dich bedeutet: Wenn Sie noch nie ein Terminal geöffnet haben, ist dies nicht Ihr Einstiegspunkt, und das ist in Ordnung. Wenn Sie mit einer Befehlszeile vertraut sind, ist LLM eine der wenigen wirklich nützlichen Methoden, um nicht mehr an das Chat-Fenster eines Anbieters gebunden zu sein: gleiche Befehle, gleiches lokales Protokoll, unterschiedliche Modelle. Die Unterstützung des lokalen Modells ist einen Versuch wert, wenn Sie Daten auf Ihrem eigenen Computer behalten möchten. Eine ehrliche Einschränkung: Vorhandene Plugins funktionieren weiterhin, aber Plugins, die Modelle hinzufügen, müssen auf 0.32 aktualisiert werden, bevor sie die neuen Streaming-Ereignisse unterstützen. Überprüfen Sie also Ihr Plugin, bevor Sie sich auf sie verlassen.

Quellen

• Simon Willison: Neue Version von LLM bietet Unterstützung für Reasoning Traces, OpenAI Responses, serverseitige Tools und intelligentere Protokollierung
• LLM 0.32 Versionshinweise
• llm-anthropic 0.26