Auswählen Ihrer Windows AI-Lösung

Die Windows KI-Landschaft ist schnell gewachsen, und die Terminologie kann schwer zu navigieren sein. Diese Seite durchschneidet es: Suchen Sie Ihr Szenario, wählen Sie Ihren Ausgangspunkt aus.

Entscheidungstabelle

Optionen im Detail

Windows AI APIs — Copilot+ PCs

Am besten geeignet für: Neue Windows-Features mit möglichst wenig Code auf Copilot+ PCs.

Windows AI APIs sind Teil des Windows App SDK und gewähren verpackten Apps Zugriff auf KI-Modelle, die auf Geräten installiert und von Windows verwaltet werden. Sie liefern das Modell nicht, verwalten seinen Lebenszyklus nicht, und es wird über alle Apps hinweg geteilt. Inference wird auf der NPU ausgeführt, um nahezu sofortige, private, akkueffiziente Ergebnisse zu erzielen.

Verfügbare KI-Funktionen sind: Textgenerierung (Phi Silica), Bildbeschreibung, Bildgenerierung, Bildsegmentierung, Bildauflösung, Objektlöschung, OCR, semantische Suche und Video-Superauflösung. Sehen Sie sich die vollständige API-Liste an.

Anforderungen: Copilot+ PC (NPU mit 40+ TOPS — Snapdragon X-Serie, Intel Core Ultra 200V-Serie, AMD Ryzen AI 300 Serie). Ihre App muss verpackt werden (MSIX oder Sparse-Paket).

Foundry Local

Ideal für: LLM- oder Sprache-zu-Text-Funktionen auf jeder Windows-Hardware (kein erforderlich).

Foundry Local führt 20+ Open-Source-Modelle lokal über eine openAI-kompatible REST-API aus. Sie können vorhandenen KI-Code ohne jegliche Änderungen wiederverwenden – richten Sie einfach OpenAIClient auf Ihren lokal bereitgestellten Foundry Local OpenAI-kompatiblen Endpunkt anstelle der Cloud aus (siehe die Foundry Local Dokumentation für Details zum Endpunkt). Modelle werden von Foundry Local (nicht Ihrer App) verwaltet und je nach Gerät auf CPU, GPU oder NPU ausgeführt.

winget install Microsoft.AIFoundry.Local
foundry model run phi-4-mini

Anforderungen: Windows 10 und höher. Leistungsskala mit verfügbarer GPU/NPU.

Windows ML

Am besten geeignet für: Das Ausführen von benutzerdefinierten, fein abgestimmten oder Hugging Face-Modellen mit voller Kontrolle über die Inferenz-Pipeline.

Windows ML (mit der neuen ONNX-Runtime-basierten Version) können Sie Ihr eigenes Modell im ONNX-Format bereitstellen und lokal mit Hardwarebeschleunigung auf CPU, GPU oder NPU ausführen. Es ist die richtige Wahl, wenn die vorhandenen Modelle in Windows AI APIs und Foundry Local Ihr Szenario nicht abdecken oder wenn Sie ein proprietäres Modell integrieren müssen.

Anforderungen: Windows 10 und höher. Modellkompatibilität und -leistung variieren je nach Hardware.

Azure AI (Cloud und Hybrid)

Am besten geeignet für: Große Grenzmodelle (GPT-4o, DALL-E, Claude, Gemini), Szenarien, die die neuesten Modellfunktionen erfordern, oder Apps, bei denen lokale Hardware nicht angenommen werden kann.

Azure AI bietet Ihnen Zugriff auf die gesamte Palette gehosteter KI-Modelle über standardmäßige REST-APIs. Es ist die richtige Wahl, wenn Ihr Szenario Funktionen erfordert, die über das Angebot von Gerätemodellen hinausgehen oder wenn Sie einen Dienst anstelle einer Client-App erstellen.

Sie können Azure AI mit Foundry Local in derselben App kombinieren – schnelle, private Inferenz lokal ausführen, wenn das Gerät es unterstützt, und auf Azure zurückgreifen, wenn dies nicht der Fall ist.

Terminologiedecoder

Der Windows AI-Bereich hat ein schnelles Rebranding durchlaufen. Hier ist eine Übersetzungstabelle für Ausdrücke, auf die Sie möglicherweise stoßen:

Kombinieren von Optionen in derselben App

Diese Optionen schließen sich nicht gegenseitig aus. Ein typisches Muster für ein robustes KI-Feature:

// 1. Try Windows AI APIs (fastest — Copilot+ only)
var readyState = LanguageModel.GetReadyState();
if (readyState == AIFeatureReadyState.EnsureNeeded)
{
    var deploymentResult = await LanguageModel.EnsureReadyAsync();
    if (deploymentResult.Status == PackageDeploymentStatus.CompletedSuccess)
    {
        readyState = LanguageModel.GetReadyState();
    }
    else
    {
        // Optional: inspect deploymentResult.ExtendedError for diagnostics.
        // Treat as unavailable so we fall through to Foundry/Azure.
        readyState = AIFeatureReadyState.NotSupportedOnCurrentSystem;
    }
}

if (readyState != AIFeatureReadyState.NotSupportedOnCurrentSystem)
{
    // Use Phi Silica via Windows AI APIs
    using LanguageModel languageModel = await LanguageModel.CreateAsync();
}
// 2. Fall back to Foundry Local (any hardware)
else if (await foundryClient.IsModelAvailableAsync("phi-4-mini"))
{
    // Use Foundry Local OpenAI-compatible API
}
// 3. Fall back to Azure AI (always available)
else
{
    // Use Azure OpenAI
}

Dieses Muster bietet Copilot+ Benutzern die beste Erfahrung, während das Feature auf der gesamten Hardware funktioniert.

Sind Sie noch nicht sicher?

• Microsoft Foundry on Windows Übersicht – Entscheidungsstruktur und vollständige Vergleichstabelle
• AI Dev Gallery – Durchsuchen von Arbeitsbeispielen für jede API
• Stack Overflow – Windows-AI-Tag