Open Source AI | Dr. Robert Freund

23. Juli 2026

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.

19. Juli 202622. Juli 2026

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

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

17. Juli 202617. Juli 2026

Der Nutzen von Open Source Software übersteigt die Kosten deutlich

Wenn es um Open Source Software geht (OSS) geht, muss natürlich auch über die anfallenden Kosten gesprochen werden. Dazu zählen beispielsweise Installations- und Supportkosten, Anforderungen an die Lizenzkonformität und um potenzielle Sicherheitslücken. Neben den anfallenden Kosten stellt sich natürlich auch die Frage, wie es mit dem Nutzen von Open Source Software aussieht. In einer Studie von Henry Chesbrough aus dem Jahr 2023 konnte nachgewiesen werden, dass der Nutzen diese Kosten deutlich übersteigt.

„However, the results of this survey are quite consistent with earlier survey research (Nagle, 2019; European Commission, 2021), which shows that the perceived benefits of utilizing OSS significantly exceed these costs for the large majority of organizations that use OSS“ (Chesbrough, H. (2023), Measuring the Economic Value of Open Source: A Survey and a Preliminary Analysi, The Linux Foundation | PDF).

Die wirtschaftlichen Vorteile gehen einher mit einer stärkeren Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und damit verbunden mit einer besseren Widerstandsfähigkeit (Resilienz) der Organisation.

Die in der Zwischenzeit eingetretene Unmündigkeit (Digitale Abhängigkeit) von US amerikanischen digitalen Angeboten, hat einzelne Personen, Organisationen und ganze Öffentliche Verwaltungen in eine Pfadabhängigkeit geführt, aus der viele einfach nicht mehr herauskommen. Denn es ist ja so bequem, unmündig zu sein.

Immanuel Kant schrieb schon 1784 in seiner Streitschrift: „Beantwortung der Frage: Was ist Aufklärung?“: „Unmündigkeit ist das Unvermögen, sich seines Verstandes ohne Leitung eines anderen zu bedienen. Faulheit und Feigheit sind die Ursachen, warum ein so großer Teil erwachsener Menschen, nachdem sie die Natur längst von fremder Leitung freigesprochen hat, dennoch gerne zeitlebens unmündig bleiben, und warum es anderen so leicht wird, sich zu deren Vormündern aufzuwerfen. Es ist so bequem, unmündig zu sein!“ (Fuchs, J.; Stolorz, C. (2001): Produktionsfaktor Intelligenz. Wiesbaden).

Die Zeit ist reif, sich auf seinen eigenen Verstand zu besinnen, und sich von den aufgebauten digitalen Abhängigkeiten zu lösen. Ganz im Sinne des Wahlspruchs der Aufklärung: „Habe Mut, Dich Deines eigenen Verstandes zu bedienen!“

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

16. Juli 2026

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

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.

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

14. Juli 202614. Juli 2026

Mit Open Source zu einer vernetzten Gesellschaft – der 4. Sektor

The meshed society model (Phillips 2026)

Unsere Gesellschaft ist traditionell in drei Bereiche gegliedert. Da ist zunächst der Öffentliche Sektor mit seinen verschiedenen Dienstleistungen. Der Private Sektor wiederum umschreibt alle geschäftlichen Aktivitäten in einer Gesellschaft. Scheinbar abschließend kommt noch der Nonprofit Sektor hinzu, der soziale Güter ohne Profitinteressen beschreibt.

Auf diese drei Sektoren sind auch alle regulatorischen Rahmenbedingungen ausgerichtet. Es wird davon ausgegangen, dass die Produktion von Gütern und Dienstleistungen zentral erfolgt und Bürger diese erwerben und nutzen, wobei diese Leistungen mit Geld bezahlt werden. Dieses Geld erhalten die Erwerbstätigen, indem sie für die Organisationen in den Sektoren arbeiten.

Interessant ist, dass sich in den letzten ca. 40 Jahren, seit dem es Open Source Software gibt, ein neuer Sektor mit Open Source Communities gebildet hat, der als Vierter Sektor – oder auch Meshed Society (Vernetzte Gesellschaft) – beschrieben wird. Die Abbildung zeigt deutlich, wie sich so eine Gesellschaft von der eher zentral ausgerichteten Gesellschaft unterscheidet.

„However, open source communities operate within a Fourth Sector or meshed society, distinct from these traditional models. The Fourth Sector consists of decentralised, community-driven initiatives where individuals and organisations collaborate to develop, maintain, and improve non-rivalrous digital goods. These initiatives do not conform to the conventional corporate structure assumed by regulatory frameworks“ (Philipps, S. (2026): Open Source and the Emerging Fourth Sector, in Eclips Foundation (2026): The Vital Role of Open Source in Europe, Whitepaper).

Diese Entwicklung hat sich von den Bürgern aus Bottom-Up entwickelt und sollte in den gesellschaftlichen Strukturen stärker berücksichtigt werden. Aktuell dominieren immer noch die Organisationen aus den ersten drei Sektoren, doch wird der Einfluss des 4. Sektors in Zukunft immer größer. Der Grund ist: Open Source bietet Möglichkeiten, sich aus den vielfältigen Abhängigkeiten zu lösen und dadurch z.B. eine Digitale Souveränität zu erreichen und als Gesellschaft resilienter zu werden. Wie das aussehen kann, skizziere auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn.

Die Titel meiner beiden Paper:

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

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

13. Juli 202613. Juli 2026

KI-Sprachmodelle können nicht zuverlässig zwischen Überzeugungen einerseits und Wissen sowie Fakten andererseits unterscheiden

Es ist immer wieder erstaunlich, was wissenschaftliche Studien so ans Tageslicht bringen. Diesmal geht es darum, ob KI-Modelle gut zwischen dem unterscheiden können, was bekannt ist, und dem, was lediglich geglaubt wird. Dazu habe ich folgendes gefunden:

Die untersuchten Sprachmodelle können nicht zuverlässig zwischen Überzeugungen einerseits und Wissen sowie Fakten andererseits unterscheiden.
Quelle: Suzgun, M., Gur, T., Bianchi, F. et al. Language models cannot reliably distinguish belief from knowledge and fact. Nat Mach Intell 7, 1780–1790 (2025). https://doi.org/10.1038/s42256-025-01113-8

Das kann wiederum in sensiblen Bereichen schwerwiegende Auswirkungen haben. Gerade wenn es um gesundheitliche oder auch rechtliche Fragen geht:

„The distinction between knowledge and belief is important in practice. For example, a model used to support a medical diagnosis based on a patient’s mistaken belief, as opposed to an established fact, could reinforce an inaccurate diagnosis and treatment plan. In a legal setting, a model summarizing testimony that cannot tell the difference between what a witness believes and what is known could misrepresent evidence“ (Stanford University, AI Report 2026).

Es ist gut, wenn wir weiterhin positiv kritisch gegenüber Künstlicher Intelligenz bleiben und darauf bestehen, dass KI-Systeme transparent und nachvollziehbar sind. Die aktuellen proprietären KI-Modelle bieten das nicht, und sollten daher – wenn überhaupt – nur mit Vorsicht gerade in kritischen gesellschaftlichen und Unternehmens-Bereichen eingesetzt werden.

In der Zwischenzeit gibt es gute Alternativen. Die erfolgreiche Geschichte von Open Source KI zeigt, dass immer mehr Personen und Organisationen erkennen, dass dieser Weg ein Möglichkeit darstellt, leistungsfähige und dabei gleichzeitig auch transparente KI-Systeme einzusetzen.

12. Juli 202612. Juli 2026

Künstliche Intelligenz: Der Kill Switch und Digitale Souveränität

Die Abhängigkeiten von US amerikanischen KI-Systemen führt zwangsläufig zu der berechtigten und aktuellen Frage: Was passiert, wenn der Zugang zu wichtigen und modernen KI-Systemen reduziert, oder gar verwehrt wird. Dass dieses Szenario nicht nur theoretisch, sondern praktisch besteht, hat die Anweisung der US Regierung den Zugang zu zu Fable 5 und Mythos 5 auszusetzen gezeigt.

„In der öffentlichen Diskussion ist der „Kill Switch“, also die Einschränkung oder Abschaltung digitaler Dienste für einzelne Personen, Organisationen oder sogar ganze Staaten, ein viel beachtetes Thema. Eine zentrale Rolle spielt dabei US-Präsident Donald Trump, der öffentlich damit gedroht hat, den Zugang zu US-Digitaldiensten, wie denen der Hyperscaler, einzuschränken oder vollständig zu sperren“ (Lünendonk-Studie 2026).

Wenn andere entscheiden, was wir tun dürfen ist das Fremdbestimmung, mit allen Konsequenzen. Wenn wir alles selbst machen könnten, wären wir autark. Zwischen beiden Polen ist die Souveränität (hier: Digitale Souveränität) anzusiedeln:

„Wir sind handlungsfähig und entscheiden selbst, was wir tun“ (ebd.).

Der oben erwähnte Kill Switch, oder auch die Möglichkeit eines Kill Switchs, sollten Treiber für einen selbstbestimmten, an europäischen Werten ausgerichteten offenen Zugang zu digitalen Systemen sein. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Wie so etwas für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in Europa in Bezug auf Künstliche Intelligenz aussehen kann, stelle ich in zwei Paper auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, vor:

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

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

11. Juli 202611. Juli 2026

FSFE: Free Software Foundation Europe

Auf dem Weg zu mehr Digitaler Unabhängigkeit, oder Digitaler Souveränität, kommt Open Source Software eine besondere Rolle zu. Neben der amerikanischen Free Software Foundation hat sich dazu in 2001 die Free Software Foundation Europe e. V. gegründet (Quelle: Wikipedia). Der europäische Blick auf Open Source Software ist wichtig, da dieser sich von der US amerikanischen und der chinesischen Perspektive unterscheidet. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergle i c h.

„Software ist in allen Aspekten unseres Lebens tief verankert. Freie Software gibt allen das Recht, Programme für jeden Zweck zu verwenden, zu verstehen, zu verbreiten und zu verbessern. Diese Rechte stärken andere Grundrechte wie die Redefreiheit, die Pressefreiheit und das Recht auf Privatsphäre“ (FS F E-Website).

Interessant ist, dass die FSFE ganz bewusst von Freier Software ausgeht und sich damit von Open Source etwas abgrenzen möchte. Der Grund ist, dass der Begriff Open Source in den letzten Jahren immer wieder missbräuchlich verwendet wurde, und es zu einer Art „Verwässerung“ oder „Open Washing“ kam – wie das Beispiel von OpenAI zeigt.

In unseren Beiträgen geht es oft um Open Source, da dieser Begriff den meisten Lesern besser bekannt ist – auch wenn der Hinweis von der FSFE natürlich berechtigt ist.

Open Source Software bietet nicht nur aus wirtschaftlichen Gründen Möglichkeiten, sondern stärkt auch demokratische Grundrechte in Gesellschaften – was gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger wird. Siehe dazu auch Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte.

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

9. Juli 20269. Juli 2026

Kosten der Künstlichen Intelligenz: Anteil US amerikanischer KI-Modelle geht weltweit zugunsten von Open Source AI zurück

Wir haben uns daran gewöhnt, dass die amerikanischen Tech-Konzerne mit ihren KI-Modellen den Ton angeben, doch in den letzten 12 Monaten hat sich weltweit erstaunliches getan. Nach Howard Yu (auf LinkedIn) ist der Anteil amerikanischer KI-Modelle in diesem Zeitraum von 70% auf 30% gefallen (routed traffic).

Der Grund ist, dass immer mehr Nutzer – auch aus Kostengründen – Open Source AI nutzen. Dazu haben beispielsweise chinesische Anbieter neben DeepSeek auch Qwen als erfolgreichstes Open Source AI Modell weltweit etabliert.

„The cause is, of course, price. Anthropic’s Claude costs $4,811 for a standard evaluation suite. OpenAI costs $3,357. DeepSeek costs $1,071. Zhipu’s GLM costs $544. The premium American model runs nearly 9 times the cheapest Chinese one for equivalent work. When AI shifted from chat to agents, that gap became impossible to ignore. An overnight coding run calls a model thousands of times“ (Yu, W. via LinkedIn, 08.07.2026).

Natürlich kommen zu so einer Meldung gleich (mindestens) zwei Einwände:

(1) Open Source AI Modelle sind nicht so Leistungsstark wie die proprietären, kommerziellen AI Modelle der amerikanischen Tech-Konzerne.
Das stimmt in der Zwischenzeit nicht mehr. Ausführlich hat das der AI Report 2026 von der Stanford University analysiert und dargestellt. Siehe dazu Die erfolgreiche Open Source KI Geschich t e.

(2) Chinesische Modelle sind mit Vorsicht zu genießen, da sie auch den Vorgaben der chinesischen Regierung entsprechen müssen.
Ja, das ist der Fall. Ähnlich sieht es allerdings auch mit den amerikanischen Modellen aus, die den Mindsets der Tech-Konzerne entsprechen. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Was also tun? Es bietet sich an, Open Source AI aus und für Europa zu nutzen. In der Zwischenzeit gibt es neben Mistral AI noch viele weitere Modelle, die schon genutzt werden können. Open Source AI mit europäischen Werten zu nutzen ist ein Weg zu mehr Digitaler Souveränität und sogar zur Kostenreduzierung.

Siehe dazu auch Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?

7. Juli 20267. Juli 2026

Es ist möglich, leistungsfähige KI-Sprachmodelle zu trainieren, die ausschließlich auf gemeinfreien und offenen Texten basieren

In den letzten Jahren gibt es sehr viele Content-Entwickler aus allen möglichen Bereichen, die sich gegen die Übernahme ihrer Inhalte als Trainingsdaten in den bekannten, kommerziellen KI-Modellen wehren.

Dabei kommt es einem so vor, als ob die großen KI-Unternehmen das wohl schon irgendwie „eingepreist“ haben und langwierige Gerichtsverfahren eingehen. Darüber hinaus muss auch die folgende Frage gestellt werden

Ist es möglich ist, leistungsfähige KI-Sprachmodelle zu trainieren, die ausschließlich auf gemeinfrei und offenen Texten basieren?

Die Antwort: Ja, es ist möglich.

In ihrem Paper hat eine Forscher-Gruppe nicht nur ausführlich dargelegt, welche Quellen sie dafür ausgewählt haben, sondern auch gleichzeitig ein entsprechendes Modell entwickelt und auf Hugging Face veröffentlicht:

„We release Common Pile v0.1, an 8TB corpus that—to our knowledge—constitutes the largest dataset built exclusively from openly licensed text. Alongside our dataset, we release Comma v0.1-1T and -2T, two performant 7-billion-parameter LLMs trained on text from the Common Pile, as well as the filtered and rebalanced data mixture we used for training. Our results demonstrate that not only is the Common Pile the strongest dataset for pretraining under an open-license constraint, but also that it produces models comparable to those trained on an equivalent amount of unlicensed data. This positive result holds promise for future of open-license pretraining, especially if the research community invests in collecting larger quantities of openly licensed text data in the future. Ultimately, we believe that the Common Pile v0.1 represents the first step on the path towards a more ethical language model ecosystem, where performance need not come at the cost of creator rights and legal transparency.“ (Kandpahl et al. (2025): The Common Pile v0.1: An 8TB Dataset of Public Domain and Openly Licensed Text).

Natürlich dominieren die proprietären KI-Modelle den Markt, und es fällt den Marktteilnehmer wegen dem in der Zwischenzeit eingetretenen Lock-in schwer, sich an andere KI-Modelle zu gewöhnen (Pfadabhängigkeit). Dennoch überlegen viele Einzelpersonen, Unternehmen, Not for Profit Organisationen oder auch Öffentliche Verwaltungen, ob sie sich nicht von der eingetretenen Abhängigkeit lösen sollten, ja müssen.

Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Es ist so bequem, unmündig zu sein.