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Racka-4B – ein ungarisches KI-Modell

Image by Hermann Traub from Pixabay

In dem Blogbeitrag Für agglutinierende Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. reichen die üblichen KI-Modelle nicht aus wurde deutlich, dass es beispielsweise für die ungarische Sprache gut ist, ein spezielles Modell zu haben. So ein Modell (LLM) liegt nun mit Racka (Regionális Adatokon Célzottan Kialakított Alapmodell) vor.

„We present Racka-4B, a lightweight, continually pretrained large language model designed to bridge the resource gap between Hungarian and high-resource languages such as English and German. (…) The results also showcase that Racka-4B is capable of Hungarian chat with English reasoning even in the absence of explicit Hungarian post-training on these tasks“ (Csibi, Z. et al. (2026): Racka: Efficient Hungarian LLM Adaptation on Academic Infrastructure | PDF).

Das Modell Racka-4B basiert auf Qwen-3 und steht bei Huggingface zur Verfügung. Es ist also transparent und offen – ganz im Gegensatz zu den proprietären KI-Modellen der großen Tech-Konzerne. Diese suggerieren, dass es ausreicht, ein Modell für alles zu haben.

Dieser One Size Fits All – Gedanke ist zwar aus deren Sicht wirtschaftlich interessant, doch trifft dieser Ansatz immer weniger die Bedürfnisse der Menschen. Auch Racka-4B bestätigt eine Entwicklung zu europäischen Sprach-Modellen, die stärker regionale Besonderheiten berücksichtigen. Siehe dazu auch

Die MCP Community of Europe trifft sich in diesem Jahr vom 16.-19.09.2026 auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn. Neueste Entwicklungen zu Mass Customization and Personalization, auch in Zeiten von Künstlicher Intelligenz, werden auf der Konferenz vorgestellt und diskutiert. Die Konferenz findet seit 2004 durchgehend alle 2 Jahre statt – die MCP 2026 ist somit die 12. Konferenz ihrer Art.

Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Künstliche Intelligenz: Das polnische Sprachmodell PLLuM

Minerva AI LLM: Das italienischsprachige KI-Modell

Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

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Künstliche Intelligenz, Agiles Manifest, Scrum und Kanban

Bei Künstlicher Intelligenz denken aktuell die meisten an die KI-Modelle der großen Tech-Konzerne. ChatGPT, Gemini, Grok etc sind in aller Munde und werden immer stärker auch in Agilen Organisationen eingesetzt. Wie in einem anderen Blogbeitrag erläutert, sind in Agilen Organisationen Werte und Prinzipien mit ihren Hebelwirkungen die Basis für Praktiken, Methoden und Werkzeuge. Dabei beziehen sich viele, wenn es um Werte und Prinzipien geht, auf das Agile Manifest, und auf verschiedene Vorgehensmodelle wie Scrum und Kanban. Schauen wir uns einmal kurz an, was hier jeweils zum Thema genannt wird:

Agiles Manifest: Individuen und Interaktionen mehr als Prozesse und Werkzeuge
In der aktuellen Diskussion über die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz werden die Individuen eher von den technischen Möglichkeiten (Prozesse und Werkzeuge) getrieben, wobei die Interaktion weniger zwischen den Individuen, sondern zwischen Individuum und KI-Modell stattfindet. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

SCRUM: Die Werte Selbstverpflichtung, Fokus, Offenheit, Respekt und Mut sollen durch das Scrum Team gelebt werden
Im Scrum-Guide 2020 wird erläutert, was die Basis des Scrum Frameworks ist. Dazu sind die Werte genannt, die u.a. auch die Offenheit thematisieren, Ich frage mich allerdings, wie das möglich sein soll, wenn das Scrum Team proprietäre KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok etc. nutzt, die sich ja gerade durch ihr geschlossenes System auszeichnen? Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

KANBAN basiert auf folgenden Werten: Transparenz, Balance, Kooperation, Kundenfokus, Arbeitsfluss, Führung, Verständnis, Vereinbarung und Respekt.
Bei den proprietären KI-Modellen ist die hier angesprochene Transparenz kaum vorhanden. Nutzer wissen im Detail nicht, mit welchen Daten das Modell trainiert wurde, oder wie mit eingegebenen Daten umgegangen wird, etc.

In einem anderen Blogbeitrag hatte ich dazu schon einmal darauf hingewiesen, dass man sich mit proprietärer Künstlicher Intelligenz (KI) auch die Denkwelt der Eigentümer einkauft.

Um agile Arbeitsweisen mit Künstlicher Intelligenz zu unterstützen, sollte das KI-Modell den genannten Werten entsprechen. Bei entsprechender Konsequenz, bieten sich also KI-Modelle an, die transparent und offen sind. Genau an dieser Stelle wird deutlich, dass das gerade die KI-Modelle sind, die der Definition einer Open Source AI entsprechen – und davon gibt es in der Zwischenzeit viele. Es wundert mich daher nicht, dass die Open Source Community und die United Nations die gleichen Werte teilen.

Es liegt an uns, ob wir uns von den Tech-Giganten weiter in eine immer stärker werdende Abhängigkeit treiben lassen, oder andere Wege gehen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.