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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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SOOFI S: Das erste Modell für industrielle KI in Europa – Open Source

Quelle::.https://www.soofi.info/

Auf das Projekt SOOFI (Sovereign Open Source Foundation Models) hatte ich schon am 26.11.2025 hingewiesen. Zu der Zeit wurde das Projekt in einer Pressemitteilung erst angekündigt. In der Zwischenzeit ist mit SOOFI S das erste Modell für industrielle KI in Europa veröffentlicht worden.

Das Modell ist auf englische und deutsche Texte ausgelegt und ein 30B Mixture-of-Experts-Modell. Dabei wird für den jeweiligen Input das geeignete Experten-Modell ausgewählt, um einen qualitativ hochwertigen Output zu generieren. Die folgende Abbildung zeigt die Intergration des Souvereign Foundation Models in das Gesamtkonzept.

Quelle: https://www.soofi.info/

Aktuell wird das SOOFI S Modell in industriellen Anwendungen getestet. Die dabei gemachten Erfahrungen fließen in das Modell ein. Eine Veröffentlichung zur allgemeinen Nutzung ist daher noch nicht erfolgt.

SOOFI S ist ein weiteres positives Beispiel für ein europäisches Open Source Foundation Model, das es Unternehmen in der Zukunft ermöglichen wird, ihre Abhängigkeiten von US amerikanischen oder chinesischen Modellen zu reduzieren. Dadurch werden die Organisationen digital souveräner und letztendlich auch resilienter.

Siehe dazu auch Die erfolgreiche Geschichte von Open Source KI zeigt, wie dieser Weg aussehen kann. Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auch 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

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

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Wenn es um die bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (GenAI) verwendeten Trainingsmodellen geht, stellt sich oft die Frage, ob ein großes Modell (LLM: Large Language Model) für alles geeignet ist – ganz im Sinne von „One size fits all“. Eine andere Herangehensweise ist, mehrere spezialisierte kleinere Trainingsmodelle (SLM: Small Language Models) zu verwenden, die verschiedene Vorteile bieten.

Doch es gibt noch eine andere Möglichkeit, und das ist eine Mixture of Experts (MoE) Architektur.

„In January of 2025, the MoE architecture got broad attention when DeepSeek released its 671 billion MoE model. But DeepSeek wasn’t the first to release an MoE model. The French AI Lab, Mistral AI, made headlines with the release of one of the first high-performing MoE models: Mixtral 8x7B (we think the name is great, Mistral + mixture) all the way back in December of 2023″ (Thomas et al. 2025).

Es geht also im Prinzip darum, für den jeweiligen Input das geeignete Modell auszuwählen, um einen qualitativ hochwertigen Output zu generieren. Das erinnert mich stark an meinen Blogbeitrag Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren.

Doch es gibt einen Unterschied: Bei dem Konzept eines AI-Routers, sind es verschiedene Modelle (LLM, SLM), die für den jeweiligen Input ausgewählt werden. Bei einer Mixture of Experts (MoE) Architektur ist das prinzipielle Vorgehen zwar ähnlich, doch es sind hier speziell trainierte Modelle mit Expertenstatus, die dann zur Auswahl stehen.

Es zeigt sich in solchen Beiträgen immer mehr, dass ein Unternehmen ein dynamisches, eigenes KI-System konfigurieren sollte, damit die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz genau zu den Anforderungen und dem Kontext passt.

Aus meiner Sicht, sollten die Modelle alle der Definition einer Open Source AI entsprechen – das ist aktuell noch nicht überall gegeben. Siehe dazu auch Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?