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Welche KI wir einsetzen — und warum genau diese.
Ein Steckbrief pro Modell: wer es baut, unter welcher Lizenz, ob wir es selbst betreiben können, und was wir ehrlich davon halten. Wir bevorzugen, was auf dem Gerät oder auf unserer eigenen GPU läuft — fremde Cloud nur, wo es ein Modell sonst nicht schafft. Welches Modell eine konkrete Aufgabe wirklich gewinnt, messen wir separat unterMessungen; die langen Berichte über KI-Entwicklungen stehen unter Recherchen.
- lokaloffene GewichteGemma 4 12BUnser Standard-Modell für alles, was auf der eigenen GPU laufen soll. Offene Gewichte, läuft via Ollama auf unserer RTX 3090 — kein API-Call, keine Kosten je Aufruf, nichts verlässt das Haus.Steckbrief →
- on-deviceoffene GewichteQwen2.5 0.5BKlein genug fürs Smartphone. Läuft direkt auf dem Gerät — für leichte Aufgaben wie eine Überschrift vorschlagen, ohne dass je etwas hochgeladen wird. Apache-2.0 und frei verfügbar, also ohne Hürde.Steckbrief →
- lokaloffene GewichtePixtral 12BUnser lokales Modell, wenn ein Bild eingeschätzt werden soll. Multimodal, Apache-2.0, aus Europa — und self-hostbar auf der eigenen GPU. Erster gemessen-gepinnter Eintrag in unserem Operations-Routing.Steckbrief →
- lokaloffene GewichteIdeogram 4.0Ein Bildgenerierungs-Modell mit ladbaren Gewichten, das sogar auf unsere eigene GPU passt — und im Text-im-Bild führend ist. Der Haken steht im Lizenznamen: „Non-Commercial". Für eine Vereins-App ist das ein harter Blocker. Wir haben es geprüft, damit klar ist, warum nicht.Steckbrief →
Wir verfolgen mehr Modelle, als hier stehen — die ungetestete Vorstufe pflegen wir intern. Öffentlich wird ein Modell erst, wenn wir es geprüft haben. Jede Einschätzung steht mit Quellen daneben.