Codemodelle auf eigener Hardware mit OpenAI-kompatibler Schnittstelle. Quelltext, Konfigurationen und Zugangsdaten bleiben im Rechenzentrum in Deutschland.
Wer einen Codeassistenten benutzt, schickt mehr weg als eine Funktion. Er schickt Variablennamen, Verzeichnisstruktur, Abhängigkeiten, gelegentlich eine Verbindungszeichenfolge, die jemand versehentlich im Ausschnitt gelassen hat. Bei einem Auftragsprojekt ist das nicht nur peinlich, sondern häufig ein Verstoß gegen die Geheimhaltungsvereinbarung mit dem Kunden.
Die großen kommerziellen Modelle sind beim Programmieren derzeit besser als die besten offenen. Wer die absolute Spitze braucht und keine Geheimhaltungspflichten hat, ist dort richtig. Der Unterschied ist in den letzten zwei Jahren allerdings deutlich kleiner geworden, und für die häufigsten Aufgaben – Testfälle schreiben, Fehlermeldungen einordnen, Code erklären, Umbenennungen – reichen offene Modelle inzwischen aus.
Was offene Modelle auf eigener Hardware sicher besser können: sie ändern ihre Bedingungen nicht zum Quartalsende, sie schalten keine Version ab, und sie kennen Ihren Quelltext nach dem Feierabend nicht mehr.
Der Durchsatz ist begrenzt und wird es bleiben, solange die Hardware in einem Rechenzentrum in Sachsen-Anhalt steht und nicht in einem Hyperscaler-Verbund. Wer Dauerlast für ein Team fährt, braucht den Dedicated-Tarif. Wer zu Stoßzeiten Wartezeiten nicht akzeptieren kann, ebenso.
Erschienen am 16. April 2026 unter Apache 2.0. Ein Mixture-of-Experts-Modell mit 35 Milliarden Parametern insgesamt, von denen je Token nur rund drei aktiv sind. Das ist der Grund, warum es hier im Start-Tarif steht und nicht in der zweiten Ausbaust…
Das nicht-reasoning-Gegenstück zu R1 aus demselben Haus: dieselbe Architektur, aber ohne vorgeschaltete Gedankenkette und damit erheblich schneller. Bei Programmieraufgaben gehört es zu den stärksten frei verfügbaren Modellen überhaupt und schließt …
Ein Einbettungsmodell erzeugt aus Text einen Zahlenvektor, über den sich inhaltliche Ähnlichkeit berechnen lässt. Das ist die Grundlage jeder semantischen Suche und jedes RAG-Aufbaus: Erst wird gesucht, welche Absätze zur Frage passen, dann bekommt …