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Open Source Software Country Intelligence Report Germany 2026

https://interoperable-europe.ec.europa.eu/sites/default/files/inline-files/germany-2026-osor-country-report.pdf

Deutschland entwickelt sich immer mehr zum Treiber beim Einsatz von Open Source Software in Europa. Der nun veröffentlichte Report der Europäischen Kommission stellt die verschiedenen Aktivitäten übersichtlich und strukturiert dar. Interessant dabei ist, dass gerade Öffentliche Verwaltungen als Vorbilder für den sinnvollen Einsatz von Open Source Software hervorgehoben werden.

„At the local level, states and cities have played a consistent role in advancing open source adoption, often ahead of the federal government. Schleswig-Holstein has been a leading example, developing a clear open source strategy that other states have drawn on. Thüringen and Munich are also significant actors. Munich’s trajectory is particularly notable: the city was an early adopter of open source software, before going back to proprietary software in 2017. Munich has since come back to open source software to reduce dependencies and strengthen its digital autonomy, reflecting a broader shift in political and practical conditions“
Source: European Commission (2026) Open Source Software Country Intelligence Report Germany 2026 | PDF

Die stärkere Nutzung von Open Source Software sollte der erste Schritt sein, sich von den kommerziellen Anwendungen etablierter Tech-Konzerne unabhängiger zu machen. Wie wir wissen, ist das schon für viele eine große Hürde, da sich Personen und Organisationen in eine Pfadabhängigkeit begeben haben. Der Aufwand, sich nun Open Source zuzuwenden, ist nicht wegzudiskutieren, doch übersteigt der Nutzen von Open Source Software die Kosten deutlich.

Weiterhin sollte berücksichtigt werden, dass Open Source Software auch bedeutet, mehr Open Source AI (Open Source Künstliche Intelligenz) einzusetzen. Es macht keinen Sinn, für die Standardabläufe in der Organisation auf Open Source Software zu setzen, und weiterhin proprietäre KI-Modelle zu nutzen. Siehe dazu auch Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte.

Es geht somit darum, auf der persönlichen Ebene, auf der Teamebene und auf der organisationalen Ebene ein auf Open Source basierendes Gesamtsystem zu nutzen, um Digitale Souveränität, und damit verbunden eine gewisse Resilienz gegenüber dem turbulenten Umfeld zu erzielen.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei Paper ein:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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MISSION KI: Wie vertrauenswürdig sind KI-Modelle?

Abstract structure and delineation of an AI system. Source: Fraunhofer IAIS Assessment Catalogue (2021) (MISSION AI 2025)

Es gibt Millionen von KI-Modellen bei denen manchmal nicht klar ist, ob man ihnen als Privatperson, als Unternehmen oder als Öffentliche Verwaltung trauen kann. Denn: It all starts with trust.

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Wenn dem so ist, stellt sich natürlich gleich die Frage, wie Vertrauenswürdigkeit bei KI-Modellen eingeschätzt und bewertet werden kann.

Zunächst einmal muss so eine Vorgehensweise von neutralen Stellen und nicht von den Unternehmen selbst durchgeführt werden. Auch die Kriterien sollten natürlich transparent und offen sein.

Solche Initiativen gibt es seit einigen Jahren auf internationaler und nationaler Ebene. International befasst sich die IEEE 8000.1 Working Group mit der Vertrauenswürdigkeit von Künstlicher Intelligenz. In Deutschland ist es seit 2023 die MISSION AI, die ein entsprechendes Rahmenwerk entwickelt.

„It combines established approaches (VDE SPEC 90012, Fraunhofer IAIS Prüfkatalog, Joint Specification for Trustworthy AI Systems) into an integrated assessment framework“ (MISSION KI).

In der Veröffentlichung MISSION KI (2025) Quality Standard for Low-Risk AI (PDF) werden Vorgehensweise, Kriterien usw. auf mehr als 100 Seiten ausführlich erläutert.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.

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Digitale Souveränität in Deutschland: Von der Einstellung zur Umsetzung – eine deutliche Kehrtwende in Zahlen

Es ist schon erstaunlich, wie schnell sich alles ändern kann. Vor mehreren Jahren, als ich auf Konferenzen die Digitale Abhängigkeit von amerikanischen Tech-Konzernen gerade bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz angesprochen hatte, wurde der Hinweis eher belächelt.

In der Zwischenzeit ist in Europa der Gedanke einer Digitalen Souveränität nicht nur als neue Einstellung angekommen, sondern ist in vielen Bereichen schon zu erkennen, dass die Einstellung in Handlungen umgesetzt werden. Das ist nicht eine von mir formulierte Wunschvorstellung, sondern kann in der Zwischenzeit durch aktuelle Zahlen bestätigt werden.

„Digitale Souveränität wandelt sich innerhalb eines Jahres von einer Frage der Einstellung zu einer Frage der Umsetzung. Fast doppelt so viele Unternehmen in Deutschland befinden sich 2026 aktiv in der Einführung europäischer Software-Lösungen: 39,7 Prozent gegenüber 20,4 Prozent im Vorjahr. Der Anteil derer, die einen Wechsel innerhalb der nächsten sechs Monate planen, steigt von 3,9 Prozent auf 20,4 Prozent um über 400 Prozent. Gleichzeitig bricht der Anteil der Entscheider, die keine europäische Software einführen wollen, von 47,7 auf 4,6 Prozent fast komplett ein. Die Zahl der Unentschlossenen sinkt von 17,4 auf 3,9 Prozent. Eine klare Kehrtwende“  MYRA Security GmbH (2026) Unchartered Waters. State of Digital Sovereignty 2026 (PDF).

Siehe dazu auch  Open Street Map: Europäische Open Source KI Modelle in den jeweiligen Landessprachen und Skill shortage: Es fehlen Kompetenzen zu Open Source Software und Open Source Hardware.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.

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SOOFI S: Ein souveränes Open-Source Foundation Model für Deutsch und Englisch

English and German aggregate performance versus decode throughput (Droste, 2026)

In dem Beitrag Open Street Map: Europäische Open Source KI Modelle in den jeweiligen Landessprachen hatte ich verschiedene, in den jeweiligen europäische Landessprachen entwickelten KI-Modelle in einer Map positioniert, inkl. der jeweiligen Links.

Ein Sonderfall stellt SOOFI (Sovereign Open Source Foundation Models) dar. Hier geht es zwar auch um den Open Source Ansatz, doch speziell für die Industrie. Weiterhin liegt der Schwerpunkt auf den Sprachen Englisch und Deutsch.

Da wir in Deutschland stark industriell-technologisch ausgerichtete Branchen haben, stößt diese Entwicklung auf reges Interesse. Von dem SOOFI-Team wurde von Anfang an kommuniziert, dass es einen Vprab-Test des Modells in der Industrie geben wird, und die Community Verbesserungen vorschlagen kann – genau das ist passiert. Das Erkennen von Schwachstellen durch die Community ist also keine Schwäche des Modells, sondern eine Stärke des Open Source Ansatzes.

Eine Veröffentlichung des SOOFI-Teams aus dem Juli 2026 zeigt die aktuelle Performance des Modells im Vergleich mit anderen Open Source Modellen (Abbildung). Für mich interessant ist, dass sich diese Modelle zu 90% in der von mir erstellen MAP wiederfinden.

https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154#4/41.141631/-1.134656

Das SOOFI-Modell ist (1) offen, (2) fokussiert auf die deutsche Sprache im industriellen Kontext, und (3) wirtschaftlich. Alle drei Faktoren machen SOOFI für deutsche Unternehmen aus der Industrie so wertvoll.

„Soofi S 30B-A3B addresses all three at once: It is a Mixture-of-Experts (MoE) hybrid Mamba Transformer trained to excel in both German and English and will be released radically open: not weights alone, but the full set of artifacts required to audit every stage of training and, where source licenses permit, rebuild the data mixture, in the spirit of recent fully open efforts“

Source: Droste et al. (2026) A Sovereign, Open-Source Foundation Model for German and English. Available from https://arxiv.org/abs/2607.09424 [Accessed 03.08.2026].

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.

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Künstliche Intelligenz und das Internationale Seerecht: Vom Mare Clausum zum Mare Liberum

Image by Christine JAMIN from Pixabay

In der Veröffentlichung MYRA Security GmbH (2026) Unchartered Waters. State of Digital Sovereignty 2026 (PDF) habe ich eine interessante Analogie gefunden, die ich hier in eigenen Worten wiedergeben möchte, obwohl Analogien / Vergleiche immer etwas hinken.

Wenn man sich mit dem Begriff der Souveränität beschäftigt, kann man bis zum 16. Jahrhundert zurückgehen. Dabei ging es zunächst um die Rolle des Souverän als Gewaltmonopol, mit Bodin (1530–1596) als Vordenker. Doch gibt es auch einen Bezug zu Souveränität, wenn wir uns die Entwicklung des Seerechts ansehen.

Durch die globale Vernetzung über die Weltmeere kam es schon im 15. Jahrhundert immer wieder zu Auseinandersetzungen, obwohl sich Spanien und Portugal in dieser Zeit im Vertrag von Tordesillas (1494) die Weltmeere aufgeteilt hatten. Es waren dabei zwei souveräne Meere entstanden, die von dem jeweiligen Land beansprucht wurden. In diesem Sinne kam es also zu jeweils geschlossenen Meeren: Lateinisch: Mare Clausum – Englisch: Closed Sea.

Um die dadurch immer wieder auftretenden Konflikte zu lösen, schlug Hugo Grotius vor, die Meere als offene Meere zu sehen, die allen zur Verfügung stehen sollten. Er veröffentlichte „1609 die Schrift Mare Liberum, die das niederländische Begehren eines freien Handels zur See unterstützt und juristisch begründet“ (Quelle: Wikipedia). Lateinisch: Mare Liberum – Englisch: Open Sea. „Der Teil der Weltmeere, der außerhalb einer Dreimeilenzone lag (Seemeile, 1852 m), galt als internationales Gewässer“ (Internationale Gewässer).

„Damals stand Mare Clausum – das geschlossene Meer – gegen Mare Liberum. Europa will keine Isolation und keinen „Konflikt“ gegen amerikanische oder asiatische Technologie. Es will verhindern, dass kritische digitale Infrastruktur faktisch in fremden Hoheitszonen gefangen bleibt. Die Forderung Europas nach digitaler Souveränität bedeutet in diesem Sinne dasselbe, was Grotius damals forderte: offene Räume, faire Regeln und echte Wahlfreiheit. Freiere digitale Weltmeere für eine neue Generation von Händlern“ (MYRA Security GmbH, 2026).

Ich kann mir hier die Analogie zu Closed Source AI und Open Source AI nicht verkneifen, auch wenn der Vergleich etwas hinkt. Dennoch: Open Source AI ist der zukunfsträchtigere Weg, Künstliche Intelligenz für alle Nationen und ihren Menschen nutzbar zu machen.

Es sollte nicht sein, dass das Machtmonopol nur bei einigen Wenigen liegt, die rein kommerzielle und kaum gesellschaftliche Interessen verfolgen. Das Beispiel des Seerechts zeigt auf, dass es sinnvoll ist, geschlossene Räume zu öffnen. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.

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KI-Modelle berücksichtigen nur wenige der weltweit über 7000 Sprachgemeinschaften

Image by Tumisu from Pixabay

Die Übersetzungen der bekannten closed source KI-Modelle sind schon richtig gut und können beispielsweise für Touristen sehr hilfreich sein. Bei unserer Reise nach Taiwan, Japan und Singapur 2025 haben wir das selbst erlebt.

Wenn es allerdings um sensible Bereiche wie Gesundheit, Recht usw. geht, kommt es oftmals auf sprachliche Nuancen an. Diese Texte/Situationen können die gängigen KI-Modelle recht gut, aber nicht immer sehr gut bewältigen. Für agglutinierende Sprachen, wie Ungarisch, Baskisch, etc. reichen die üblichen KI-Modelle beispielsweise nicht aus

So kann es in Regionen der Welt im Gesundheitsbereich zu lebensbedrohlichen Situationen kommen, da der Input und die Ergebnisse der KI-Modelle geographisch und linguistisch sehr unterschiedlich sind. Genau das haben die United Nations (UN) in einer aktuellen Veröffentlichung noch einmal bestätigt.

„The inputs and outcomes of artificial intelligence are geographically and linguistically uneven
Most of the world’s languages and cultures remain underserved. More than 7,000 languages are spoken worldwide, yet AI model development and evaluation infrastructure reflects only a small fraction of them“
UN (2026): Preliminary Report of the Independent International Scientific Panel on AI

Es wundert daher nicht, dass es immer mehr Länder und Regionen in der Welt gibt, die ihre eigenen KI-Modelle entwickeln und veröffentlichen – natürlich als Open Source Modelle. Für Europa habe ich in unserem Blog schon auf einige interessante Open Source KI-Modelle hingewiesen: TEUKEN 7B (Alle europäischen Sprachen), EURO LLM (Alle europäischen Sprachen), MINERVA AI LLM (Italienisch), PLLuM (Polnisch), RAKA 4B (Ungarisch), GPT-SW3 (Schwedisch), ALIA (Spanisch), AMALIA (Agente Multimodal Automático de Linguagem com IA).

Ich halte solche Modelle auch für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) spannend, da sie sich dadurch von dem was alle anderen machen (Ein KI-Modell für alles – One size fits all), unterscheiden können. Dazu habe ich ein Paper für die internationale Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) geschrieben:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Siehe dazu auch:

KI-Modelle: Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen

Künstliche Intelligenz: Was ist unter einer Mixture of Experts (MoE) Architektur zu verstehen?

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AMALIA: Portugiesisches Open Source KI-Modell

https://amaliallm.pt/

Die bekannten proprietären KI-Modelle lassen oft die kulturellen Besonderheiten außen vor. Am Beispiel von agglutinierender Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. kann das deutlich aufgezeigt werden. Es ist daher nur zwingend, dass es in der Zwischenzeit weltweit sehr viele regionale und länderspezifische Open Source KI-Modelle gibt.

Beispielhaft sollen hier nur einige wenige KI-Modelle genannt werden, die sich auf europäische Sprachen konzentrieren: TEUKEN 7B (Alle europaischen Sprachen), EURO LLM (Alle europäischen Sprachen), MINERVA AI LLM (Italienisch), PLLuM (Polnisch), RAKA 4B (Ungarisch), GPT-SW3 (Schwedisch), ALIA (Spanisch).

Nun kommt mit AMALIA (Agente Multimodal Automático de Linguagem com IA) ein weiteres Open Source KI-Modell hinzu, das mit den Besonderheiten der portugiesischen Sprache trainiert wurde, und frei zur Verfügung steht. Auf der Website werden folgende Ziele formuliert:

Förderung der portugiesischen Sprache

Souveränität über die Daten der Bürger

Die kulturelle Repräsentation Portugals bewahren

Förderung von Forschung und Innovation im Bereich der Künstlichen Intelligenz

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Künstliche Intelligenz: Von Output über Outcome zu Impact

Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten (PHINEO 2021)

Die Abbildung zeigt zwar die Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten, doch möchte ich daran verschiedene Aspekte der heutigen KI-Diskussion aufzeigen. Wie zu erkennen ist, geht es bei der Entwicklung und Anwendung der verschiedenen KI-Modelle meistens darum, dass sich Künstliche Intelligenz rechnet – die Kosten also niedriger sind als der Nutzen. In den Anfängen der KI-Nutzung sind dazu sehr viele Beispiel veröffentlicht worden die zeigen, wie wirtschaftliche der KI-Einsatz sein kann. In der Zwischenzeit wird allerdings immer öfter auch darüber diskutiert, welche immensen Kosten entstehen können. Siehe dazu auch Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks? Diese Zusammenhänge gehören in die Kategorie Output oder Outcome.

Entscheidender für mich ist allerdings die Frage: Welchen Impact generiert Künstliche Intelligenz? Die großen US amerikanischen Tech-Konzerne wollen die Gesellschaft nach ihren wirtschaftlichen Vorstellungen ändern. Chinesische Modelle wollen das auch, doch haben diese einen anderen, eher politischen Ansatz. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, sollten wir uns zunächst die Frage nach dem Impact stellen, da die KI-Modelle gravierende Auswirkungen auf unsere Gesellschaft haben. Es sollte nicht so sein, dass KI-Unternehmen unsere Daten für ihre Geschäfte nutzen und auch noch bestimmen, welche Werte in der Gesellschaft vertreten werden sollen.

In Europa wird nach und nach erkannt, dass es Zeit ist, europäische Werte als Rahmen für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zu setzen. Solche Grenzen werden die Tech-Konzerne nicht akzeptieren. Sie werden politischen Druck und ihre Lobbyarbeit nutzen, diesen europäischen Ansatz zu verwässern. Ich hoffe, dass die Europäische Union den eingeschlagenen Weg der sinnvollen Regulierung von Künstlicher Intelligenz weitergeht – zum Wohle der Menschen. Siehe dazu auch SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century.

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Open Source AI: Mistral AI – eine Erfolgsgeschichte muss skalieren

In den letzten Jahren wurden Open Source AI Modelle noch etwas belächelt, da sie zugegebenermaßen nicht an die Leistungsfähigkeit der proprietären AI-Modelle heranreichten. Wie die Beispiele DeepSeek R1, KIMI K3 oder auch Mistral AI zeigen, hat sich das geändert.

Hinzu kommt noch, dass neben der Leistungsfähigkeit noch andere Aspekte wichtig geworden sind: Digitale Souveränität und Resilienz. Betrachtet man alle Dimensionen, so wird klar, dass Open Source AI eine wichtige Rolle bei der modernen Transformation von Unternehmen und Gesellschaften spielen kann – besonders in Europa.

Am Beispiel Mistral AI, einem französischen Start-Up (2023 gegründet) wird deutlich, in welchem Spannungsfeld sich Open Source AI befindet. Mistral AI ist sehr erfolgreich und wird in Europa von immer mehr Privatpersonen, Unternehmen und Öffentlichen Verwaltungen genutzt. Das führt unweigerlich zu der Frage, wie Mistral AI die große Nachfrage bedienen kann. Das geht nur mit einer Skalierung, die Zeit und Geld kostet.

Um also den Markt schnell bedienen zu können braucht es Kapital und technologische Infrastruktur. Es wundert daher nicht, dass sich wohl Samsung an Mistral AI beteiligen möchte, und auch Microsoft KI-Infrastruktur bereitstellen will. Beides ist erst einmal positiv, doch hat das Beispiel OpenAI gezeigt, dass Microsoft Unternehmen, die zunächst Open Source AI angeboten haben, zu kommerziellen Unternehmen umwandeln kann. OpenAI entspricht nicht den Anforderungen, die in der Open Source AI Definition formuliert wurden.

Wir arbeiten schon länger mit Mistral AI Modellen und setzen darauf, dass das Unternehmen trotz der notwendigen Schritte zur Skalierung seine Unabhängigkeit und europäischen Ansatz beibehält. Wir werden den Weg von Mistral AI weiter beobachten.

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KIMI 3: Open Source AI – sehr leistungsfähig, allerdings mit regulativen chinesischen Einschränkungen

Das bild ist mit Mistral AI generiert

Am 12. November 2025 habe ich in einem Blogbeitrag auf KMI 2 Thinking hingewiesen. Nach DeepSeek R1 war KIMI 2 ein weiteres chinesisches Modell das aufgezeigt hatte, dass es möglich ist ein leistungsfähiges Open Source KI-Modell zu entwickeln, das viel weniger Ressourcen – und damit Kosten – erfordert. Der Schwerpunkt des von KIMI 2 Thinking liegt dabei auf „Coding“.

Nun ist mit KIMI 3 ein weiteres Open Source KI-Modell für den 27.07.2026 angekündigt. Wenn man es genau nimmt, ist es ein Open Weight Modell, da die Trainingsdaten nicht frei verfügbar sind. Der Schwerpunkt liegt bei dem Modell wieder auf Coding, allerdings auch auf Knowledge Work (Wissensarbeit).

„Kimi K3 is the first open-source model to reach 2.8 trillion parameters.“ Source: KIMI Platform, accessed 19.07.2026).

In dem Beitrag Moonshot AI zeigt Kimi K3: Open- Source-KI aus China (IT Business vom 17.07.2026 wird auf die Leistungsfähigkeit des Modells hingewiesen („Vorsprung der USA auf chinesische KI-Labore mittlerweile auf nur noch sechs bis neun Monate geschmolzen“).

Weiterhin musss allerdings auch kritisch angemerkt werden, dass chinesische KI Modell (Open Source AI oder nicht) den Vorgaben der chinesischen (und amerikanischen ) Administration unterliegen. In China sind beispielsweise Beiträge zu Taiwan oder zum Tiananmen-Platz usw. reglementiert. Solche Restriktionen schränken die Qualität der generierten Antworten deutlich ein.

Die Chance von Europa ist, Open Source KI-Modelle zu entwickeln, die auch einen niedrigen Ressourcenbedarf haben, ein ähnliches oder bessres Leistungsniveau wie die chinesischen open source Modelle haben, und letztendlich den europäischen Werten entsprechen.

Auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf solche Entwicklungen ein:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs