4 Linux-Alternativen zu Microsoft Copilot, die genauso gut sind (wenn nicht sogar besser)

In diesem Artikel werden 20 getestete Linux-AI-Begleiter vorgestellt, von denen einige Microsoft Copilot übertreffen. Neue Alternativen wie Newelle, LM Studio, PyGPT und Jan.ai bieten vielfältige Funktionen.

Zusammenfassung

• Ich habe über 20 Linux-Desktop-AI-Begleiter getestet – mehrere erreichen das Niveau von Copilot oder übertreffen es, abhängig vom Anwendungsfall.
• Newelle, LM Studio, PyGPT und Jan.ai stechen hervor durch Unterstützung lokaler Modelle, Offline-Nutzung und mehr Integrationen.
• Die meisten gängigen AIs haben keine offiziellen Linux-Desktop-Apps.

Als leidenschaftlicher Nutzer von AI-Tools war ich sofort interessiert, als ich ein Gespräch über AI-Assistenten hörte, auf die Linux-Nutzer über eine Desktop-App zugreifen können. Die Diskussion weckte meine Neugier, weil ich mir bewusst wurde, dass ich, obwohl ich Copilot unter Windows nutze, normalerweise keinen AI-Begleiter unter Linux verwende, da Linux-Distributionen im Gegensatz zu Windows in der Regel keine integrierten AI-Begleiter bieten.

Als meine Neugier überhandnahm, tat ich das, was jeder Technikbegeisterte in einer ähnlichen Situation tun würde: Ich installierte und testete über 20 AI-Begleiter mit offiziellen Linux-Desktop-Apps. Nach wochenlangem Testen reduzierte ich meine Liste auf diese Copilot-Alternativen, die genauso gut sind, wenn nicht sogar besser, basierend auf euren AI-Anwendungsfällen und Linux-Workflows.

Alle AI-Tools haben Stärken und Schwächen, weil sie darauf trainiert sind, bei spezifischen Aufgaben gut abzuschneiden. Daher ist diese Liste unordered. Nutzt eure AI-Anwendungsfälle, um zu entscheiden, welcher Linux-AI-Begleiter am besten zu euren Bedürfnissen passt.

Newelle

Willst du einen Open-Source-AI-Begleiter mit tiefer GNOME-Nutzerraum-Integration? Dann sollte Newelle an oberster Stelle deiner Liste der Microsoft Copilot-Ersatzangebote für Ubuntu, Pop!_OS und andere Linux-Distributionen stehen, die GNOME als Standard-Desktop verwenden.

Newelle ist eine gute Copilot-Alternative, denn es ist ebenso leistungsfähig. Wie Copilot ist seine Desktop-App und UI sauber und modern, da es die GTK4- und Adwaita-Bibliothek nutzt. Du kannst auch deine Stimme verwenden, um mit seinen multimodalen Funktionen zu interagieren. Weitere Funktionen umfassen Vibe-Coding, reichhaltiges Text-Rendering und konversationelle AI.

Allerdings fand ich Newelle leistungsfähiger und besser als Copilot, weil es verschiedene LLM-Modelle lokal ausführen kann, was im Wesentlichen bedeutet, dass du es mit Groq, Google Gemini, GPT4Free, Anthropic Claude und anderen gängigen LLMs, die API-Verbindungen unterstützen, verwenden kannst. Es unterstützt auch das Model Context Protocol und bietet Terminalunterstützung, Profilverwaltung und Erweiterungen.

Installiere Newelle mit flatpak:

flatpak install flathub io.github.qwersyk.Newelle

LM Studio

Die LM Studio-Desktopanwendung ist für Linux, Windows und Mac verfügbar. Sie unterstützt LLMs, die das GPT-Generated Unified Format (GGUF) verwenden. Beispiele solcher Modelle sind Gemma 2 und 3, DeepSeek-R1, GPT-OSS, Meta Llama, benutzerdefinierte GPTs und viele andere LLMs, die in der Hugging Face-Bibliothek verfügbar sind.

Als AI-Begleiter ist LM Studio ebenso leistungsfähig wie Copilot, und seine Benutzeroberfläche ist ebenso sauber. Im Gegensatz zu Copilot kannst du es jedoch verwenden, um große Sprachmodelle vollständig offline und privat auf deinem Computer herunterzuladen und zu laden. Es übertrifft Microsofts Copilot, indem es dir ermöglicht, einen selbstgehosteten AI-Server zu erstellen. Weitere wichtige Funktionen sind CLI-Integration über den LMS-Chat und Unterstützung für den Headless-Modus über llmster. Es akzeptiert auch benutzerdefinierte Parameter und mehrere Anfragen über die llama.cpp-Engine.

Es hat eine integrierte GPU-Beschleunigung für schnellere Antragsbearbeitung und Antwortzeiten (das ist großartig, wenn du eine Grafikkarte/GPU mit hoher Kapazität hast) sowie Unterstützung für Software-Entwicklungs-Kits für Python und TypeScript/JavaScript. Es kann dir auch beim Programmieren helfen, und die verfügbaren LM Studio-Plug-ins können seine Funktionalität erweitern.

Installiere die LM Studio-Desktop-App unter Linux, indem du das App-Image herunterlädst.

Nach dem Herunterladen des App-Images klicke mit der rechten Maustaste darauf, wähle Eigenschaften und aktiviere die Ausführung als ausführbares Programm. Andernfalls wird es nicht starten.

PyGPT

Suchst du nach einer Copilot-Alternative, die mehr wie Google AI Studio aussieht und funktioniert? Verwendest du Microsoft Copilot, um das Beste aus deinem Computer und den Microsoft Suite-Tools herauszuholen?

Wenn du mindestens eine Frage mit Ja beantwortet hast.

Eine Frage? Schau dir PyGPT an, einen Open-Source-Personal-Desktop-Assistenten, der mit Linux, Windows und Mac kompatibel ist. Wie Copilot unterstützt es Chat, Text, Bild- und Videoerstellung, Datei-Uploads für Kontext (auch bekannt als Retrieval-Augmented Generation oder RAG) sowie sprachbasierte Interaktionen.

Nach Tests wurde klar, dass PyGPT kontextuell besser als Copilot ist, da es die Fähigkeit hat, sich mit verschiedenen Webdiensten für die Automatisierung von Aufgaben zu verbinden. Es unterstützt auch die API-Integration mit Google Gemini, GPT-4 und 5, Anthropic Claude und anderen LLMs, was hervorragend ist, um über die Linux-Desktop-App auf dein bevorzugtes LLM zuzugreifen. Neben der Generierung und Ausführung von Python-Code ermöglichen integrierte Plugins die Ausführung von Terminalcode, den Aufbau von Agenten und vieles mehr.

Installiere PyGPT mit Snap:

sudo snap install pygpt

Jan.ai

Jan.ai ist ein weiterer Open-Source-, allgemeiner AI-Assistent, der entwickelt wurde, um LLMs lokal auszuführen. Wie Copilot kannst du es für allgemeine Konversations-AI-Anforderungen, Medienproduktion, Kontextverankerung, Codegenerierung und mehr verwenden. Im Gegensatz zu Copilot kann Jan.ai jedoch offline arbeiten. Es unterstützt auch beliebte LLMs wie ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek und andere GGUF-Modelle.

Da es entwickelt wurde, um mit AI-Agenten Aufgaben zu erledigen, kannst du es mit Tools wie Notion, Jira, Google Drive, Slack und ähnlichen Tools für agentenbasierte AI-Workflows verbinden.

Installiere Jan.ai auf Linux, indem du die .deb-Datei herunterlädst und dann dpkg verwendest, um sie zu installieren.

Du hast wahrscheinlich bemerkt, dass die Linux-AI-Begleiter auf dieser Liste nicht so mainstream sind wie Copilot und andere beliebte Desktop-AI-Begleiter. Wenn du nach etwas allgemeinerem suchst, habe ich gute und schlechte Nachrichten.

Die schlechte Nachricht ist, dass die meisten mainstream AIs es nicht auf diese Liste geschafft haben, da sie keine offiziellen Linux-Desktop-Apps haben. Die gute Nachricht ist, dass die meisten der genannten Tools mit verschiedenen LLMs arbeiten. Zusätzlich kannst du ChatGPT, Claude und ähnliche AI-Tools unter Linux verwenden, aber nur über inoffizielle oder von der Community entwickelte Desktop-Clients und Web-Wrapper. Wenn ChatGPT dein bevorzugter AI-Assistent ist, kannst du Joshua Redmonds inoffiziellen ChatGPT-Desktop-Client für Linux verwenden.

Wenn du mit diesen und anderen Copilot-Alternativen für Linux experimentierst, denke daran, dass einige LLM-Modelle und -Versionen Einschränkungen hinsichtlich der Funktionen haben. Einige zum Beispiel können Medien nicht direkt generieren. Stelle daher sicher, dass das Modell, das du in eine Desktop-AI-Begleit-App wie Jan AI herunterlädst und lädst, deinen Anforderungen entspricht.

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