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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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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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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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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

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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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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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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.