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KI-Modelle: Kategorien im Vergleich

UN (2026) Preliminary Report of the Independent International Scientific Panel on AI
https://www.un.org/independent-international-scientific-panel-ai/en/preliminary-report

In dem Beitrag Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI hatte ich darauf hingewiesen, dass es zwischen den Polen Closed Source AI (Proprietary Models) und Open Source AI ein Kontinuum gibt. In der Abbildung ist dazu beispielhaft die Kategorie Open Weight AI Models positioniert.

Alleine der Vergleich dieser drei Kategorien zeigt, dass Open Source Models im Vergleich zu den dominierenden Proprietary Models und Open Weight Models erhebliche Vorteile haben. Es wundert daher nicht, dass in den letzten Jahren ein deutlicher Trend zu Open Source AI Models zu erkennen ist. Dominiert wird der Markt allerdings (noch) von den KI-Modellen, die von großen Unternehmen entwickelt wurden.

„Business-led development. The development of frontier, general-purpose AI models is dominated by a small number of private firms with massive computing resources. In 2025, 91% of notable AI models originated from the private sector. Consequently, many decisions about training data, safeguards, deployment thresholds, model access and capability release sit inside private firms“ (UN 2026).

Interessant an der Abbildung oben ist, dass noch eine weitere Spalte zu erkennen ist: Open Development AI Models. Diese Kategorie ist (noch) sehr selten, obwohl gerade dieser Ansatz die größten gesellschaftlichen Vorteile verspricht. In Europa haben wir in dieser Richtung mit EuroLLM, Teuken 7B oder auf SOOFI vielversprechende Entwicklungen. Siehe dazu auch Open Street Map: Europäische Open Source KI Modelle in den jeweiligen Landessprachen.

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

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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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Sovereignty Washing – was ist das denn schon wieder?

Bild generiert mit Mistral AI

Na ja, wir alle kennen das Green Washing, Dabei geht es darum, dass sich Unternehmen als unweltfreundlich und umweltbewusst darstellen, es allerdings nicht sind.

In der Zwischenzeit kommt noch das Open Washing bei KI-Modellen hinzu. Gemeint ist hier, dass sich Unternehmen das Attribut „Open Source AI“ geben, die Modelle allerdings eher Closed Source Modelle sind. Siehe dazu die veröffentlichte Definition zu Open Source AI.

Nun kommt noch das Sovereignty Washing hinzu. Nachdem in den letzten Jahren immer klarer wurde, dass wir uns in Europa in eine gefährliche digitale Abhängigkeit begeben haben, ist ein Trend in Richtung Digitale Souveränität auf dem Markt deutlich zu erkennen. Nun wollen (natürlich) Marktteilnehmer, die eher für Closed Source Angebote bekannt sind, von diesem Trend profitieren und verpassen ihren Angeboten das Label „Souveränität“ oder in englischer Sprache „Sovereignty“.

„Gemeint sind Angebote, die europäische Kontrolle versprechen, aber zentrale Abhängigkeiten fortschreiben. Anbieter werben mit Rechenzentren in der EU, lokalen Tochtergesellschaften oder souverän klingenden Produktnamen. Zugleich bleiben Konzernstrukturen, Administrationsrechte, technische Steuerung oder rechtliche Zugriffspfade außerhalb Europas bestehen“ (Myra Security GmbH, 2026).

Wie bei Greenwashing oder Open Washing ist auch hier keine Digitale Souveränität drin, wo Digitale Souveränität draufsteht. Wie können Sie das überprüfen, ob ein Angebot ein Höchstmaß an Digitaler Souveränität bietet?

„Ein Höchstmaß an Digitaler Souveränität bietet eine digitale Lösung dann, wenn sie:

rechtssicher/DSGVO-konform betrieben werden kann (bspw. ohne Zugriff durch ausländische Behörden auf Daten).

Wechselfähigkeit ermöglicht (d. h. kein Vendor-Lock-in besteht),

Kontrolle sichert (auch bei Ausfall, Sperrung oder Wechsel von Dienstleistern),

Transparenz bietet (z. B. durch einsehbaren Quellcode)

und anpassbar und gestaltbar ist (z. B. durch Weiterentwicklung in der Community oder durch Dienstleister).“

Quelle: Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS) GmbH (2025): Souveränitäts-Washing bei Cloud-Diensten erkennen. Warum Digitale Souveränität mehr ist als ein Standortversprechen | Whitepaper (PDF).

Siehe dazu auch Der Kill-Switch und Digitale Souveränität.

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

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Künstliche Intelligenz: Kostenlose, unabhängige Online-Kurse – auch für Open Source KI

https://ki-campus.org/

Durch die neuen Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz (KI, englisch AI) im privaten Umfeld, in Unternehmen und Öffentlichen Verwaltungen einsetzen zu können, entsteht natürlich ein riesiger Weiterbildungsbedarf.

In erster Linie versuchen die etablierten Anbieter proprietärer KI-Systeme durch „kostenlose“ Online-Lehrgänge mit firmeneigenem Zertifikat Personen und Organisationen an sich zu binden. Ich habe dabei das Wort „kostenlos“ absichtlich in Anführungszeichen gesetzt. Der Grund ist, dass diese Lehrgänge sich natürlich auf die KI-Modelle beziehen, die diese Unternehmen anbieten. Durch die Gewöhnung an die KI-Modelle entsteht eine Pfadabhängigkeit, die die Unternehmen dann später für die Kommerzialisierung nutzen. Die Nutzer solcher Angebote zahlen also mit ihrer KI-Abhängigkeit.

In der Zwischenzeit gibt es auf dem Weiterbildungsmarkt auch wieder sehr viele Angebote, die sich mit Künstlicher Intelligenz befassen. Dabei wird in den Ausschreibungen nicht immer angegeben, um welche KI-Modelle es sich handelt. Auch verwenden diese Angebote oftmals die gewohnten KI-Modelle, die die führenden Tech-Unternehmen anbieten. Es handelts sich hierbei um seine subtilere Art, seine Produkte in den Markt zu bringen, und die Nutzer auch über diesen Weg in die KI-Abhängigkeit zu führen.

Weiterbildungen im Bereich Open Source KI-Modelle findet man nicht so oft. Es besteht hier allerdings ein großer Bedarf, da viele Personen, Unternehmen und Öffentliche Verwaltungen gar nicht wissen, was mit Open Source KI möglich ist. Siehe dazu Skill shortage: Es fehlen Kompetenzen zu Open Source Software und Open Source Hardware.

Es freut mich daher, dass der KI-Campus hier eine Alternative bietet. Die vom Bund geförderte, gemeinwohlorientierte Initiative bietet kostenlose Online-Kurse (auch mit Zertifikat) für jeden und jede Organisation an. Dabei wird auch die strategische Bedeutung von Open Source KI (Closed Source AI – Open Source AI), Datensouveränität (Digitale Souveränität) durch Open Source KI thematisiert.

„Der KI-Campus ist die Lernplattform des Stifterverbandes für Künstliche Intelligenz. Mit kostenlosen Onlinekursen, Videos, Podcasts und Tools stärken wir als gemeinwohlorientierte Initiative KI-Kompetenzen in der Gesellschaft. Kooperation und Offenheit sind dabei Leitprinzipien für unsere Arbeit.“

Wenn es Ihnen also um Digitale Souveränität, Datenschutz und Transparenz bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz geht, sollten Sie sich überlegen, ob Sie sich nicht einmal mit Open Source AI befassen – am besten mit einem der vom KI-Campus dazu angebotenen kostenlosen Online-Kursen.

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KI-Modelle berücksichtigen nur wenige der weltweit über 7000 Sprachgemeinschaften

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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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Eigene Schuhe herstellen? Warum nicht mit KI-Unterstützung?

https://www.footwearology.online/course/3d-ai-footwear-workshop

Auf der Seite footwareology wird ein zweitägiger Online-Workshop für 75€ angeboten, in dem mit Unterstützung von Experten gezeigt wird, wie man selbst eigene Schuhe entwickeln und herstellen kann (Customization).

Die Unterstützung ist erforderlich, da es in dem komplexen Prozess immer wieder kleine Hürden gibt, die zu bewältigen sind. Vor dem Workshop sind einige Programme zu installieren, die auf der Website angegeben werden.

Insgesamt finde ich es spannend zu sehen, dass es immer mehr Möglichkeiten gibt, sein eigenes Produkt, seine eigenen Schuhe nicht nur zu entwickeln, sondern auch mit modernen technologischen Möglichkeiten herzustellen.

Dennoch halte ich es für zukunftsfähiger, wenn der gesamte Prozesses – nicht nur einzelne Elemente – zur Herstellung seiner eigenen Schuhe von Künstlicher Intelligenz unterstützt wird. Wir empfehlen dafür natürlich Open Source AI, wie z.B. Mistral 7b (open weight) und Open Source Software.

Diese beiden Punkte heben den Entwicklungs- und Herstellungsprozess auf ein neues Niveau.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf ein:

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

Mein zweites Paper:

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

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Künstliche Intelligenz: Von Präferenzen zu Werten – doch zu welchen Werten?

Herauszufinden, welche Präferenzen (Vorlieben, Neigungen) ein Nutzer üblicherweise hat, ist für Unternehmen wichtig. Es wird aus diesen Präferenzen oft interpretiert, welche Produkte und Dienstleistungen den Nutzer möglicherweise auch noch interessieren könnten. Die im 20. Jahrhundert entstandenen philosophischen und ökonomischen Theorien hatten dabei das Ziel, Präferenzen möglichst zu befriedigen. In den Anfängen solcher Überlegungen wurden zwei Präferenzen unterschieden:

„From these early theories emerges the distinction between revealed preferences and ideal preferences (Samuelson, 1948). Revealed preferences refer to how people’s desires are acted upon in real life through the choices they make (Samuelson, 1948). Ideal preferences refer to people’s desires that would manifest if they were rational and informed in an ideal world (Samuelson, 1948). This distinction importantly points to the idea that people’s actions may or may not reflect their actual desires“ (Li, J. (2026) Beyond Preference-based Value-alignment, IEAI Research Brief – Q2 2026).

Das Konzept der Präferenzen wurde auf Methoden zur Werteausrichtung (Value Alignment) ausgeweitet, bei denen der Schwerpunkt darauf liegt, Informationen beispielsweise über das bevorzugte Verhalten von KI-Systemen anhand offenbarter Präferenzen zu extrapolieren.

An dieser Stelle stellt sich allerdings die Frage, ob sich das KI-Modell an die Präferenzen und Werte des Nutzers anpasst, oder ob nicht das KI-Modell den Nutzer so beeinflussen will, dass er die in dem KI-Modell hinterlegten Werte adaptiert. Da die Werte der proprietären KI-Modelle oft nicht transparent sind, kann es daher zu unerwünschten Manipulationen kommen. Siehe dazu auch 

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

Interaktion zwischen Mensch und KI-Modell: Welche Rolle spielen dabei Werte?