Veröffentlicht am

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

Veröffentlicht am

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.

Veröffentlicht am

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.

Veröffentlicht am

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.

Veröffentlicht am

Open Street Map: Europäische Open Source KI Modelle in den jeweiligen Landessprachen

Eigene Open Street Map: https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154

In den letzten Monaten habe ich über viele Open Source KI-Modelle in Europa geschrieben, die in der (oder den) spezifischen Landessprachen trainiert wurden. Die Links zu den jeweiligen Modellen habe ich nun zusammen mit dem Hinweis auf meinen dazugehörenden Blogbeitrag in Open Street Map (bewusst nicht in Google Maps) in einer eigenen Karte eingetragen (Abbildung).

Den Marker für ein Modell ist der Landeshauptstadt zugeordnet. Modelle, die alle europäischen Sprachen berücksichtigen, sind mit einem Marker auf Brüssel versehen.

Klicken Sie auf das Bild und Sie kommen direkt zu meiner angelegten Open Street Map.

Die erste Übersicht zeigt deutlich, wie vielfältig die Landschaft für Open Source KI-Modelle in Europa geworden ist. Ich bin sicher, die Modelle werden in Zukunft immer mehr von Privatpersonen, Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU), oder Öffentlichen Verwaltungen genutzt, da Transparenz (Offene Modelle), kulturelle Bezug (Landestypische Sprache) und die geringen Kosten (frei verfügbar) starke Argumente sind.

Wenn bei der Auswahl der KI-Modelle noch hinzukommt, dass Digitale Souveränität und Resilienz immer wichtiger werden, geht kein Weg an europäischen Open source KI-Modellen vorbei.

Auf der internationalen Konferenz 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

Veröffentlicht am

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?

Veröffentlicht am

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

Veröffentlicht am

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

Veröffentlicht am

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

Image by SAMUEL GABRIEL from Pixabay

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.

Veröffentlicht am

Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte

Performance of top models on the Arena by select providers.
Source: Arena, 2026 | Chart: 2026 AI Index report (Stanford University 2026)

Open Source Software (OSS) nutzen wir alle schon in vielen Bereichen, da OSS auch in vielen der bekannten kommerziellen, proprietären Angebote enthalten ist. Bei Künstlicher Intelligenz ist das aktuell noch etwas anders. Zu Beginn der Entwicklung gab es einfach nur die bekannten kommerziellen, proprietären KI-Modelle – Open Source KI-Modelle waren gerade einmal bei Freaks bekannt und in standardisierten Tests in ihrer Leistungsfähigkeit unterlegen.

In dieser Zeit haben sich viele an die angebotenen proprietären (kommerziellen) KI-Modelle gewöhnt und es ist zu einer Art Lock-in, zu einer Pfadabhängigkeit gekommen. Aus dieser wieder herauszukommen, fällt vielen Privatpersonen, aber auch Unternehmen, Organisationen schwer, obwohl es sich lohnen würde. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Es ist so bequem, unmündig zu sein.

Wie das Beispiel Mistral AI in der Abbildung zeigt, sieht es bei der Leistungsfähigkeit von Open Source KI-Modellen n der Zwischenzeit ganz anders aus – und das bei gleichzeitig weniger Abhängigkeiten, mehr Datenschutz und mehr Transparenz (Digitale Souveränität) Wenn man sich die Entwicklung von Open Source KI ansieht, wird deutlich, wie dynamisch diese seit 2022 ist.

„The historical development of open-source AI demonstrates a shift from closed corporate systems towards distributed, collaborative innovation on a global scale. A landmark precedent was the development of the BLOOM open-source model in 2022, produced by the BigScience consortium, followed by the publication of the powerful open-weight Llama family of models and the release of the Gemma series. A powerful impetus came from Chinese developers’ highly competitive alternative ecosystem Qwen and the release of DeepSeek-V3 and R1. At present, entire regions are also actively contributing to the development of open-weight AI: Mistral in Europe, Falcon in the United Arab Emirates, GigaChat and YandexGPT in the Russian Federation, alongside projects in India, Japan, Republic of Korea and others“ (UN 2026).

Der weltweite Trend zu immer mehr Open Source KI-Modellen zeigt, dass es in Zukunft darauf ankommt, transparente KI-Modelle zu nutzen – it all starts with trust. Um das bekannte open-washing bei KI-Modellen zu erkennen, bietet sich im ersten Schritt die Definition zu Open Source AI an.

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