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Racka-4B – ein ungarisches KI-Modell

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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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Mistral Forge: Eigene Unternehmens-KI entwickeln

Quelle: https://mistral.ai/products/forge

Die Nutzung den bekannten KI-Modelle (GenAI) wie ChatGPT, Gemini, Grok, Anthropic, Claude etc ist weit verbreitet. Es ist auch möglich, diese Modelle mit eigenen Daten zu trainieren, doch ist der Großteil dann immer noch zu wenig unternehmensspezifisch. Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Mistral AI ist hier in den letzten Jahren einen eigenen Weg gegangen, indem es als europäische Modell Familie DSGVO-konform ist, und auch als Open Source AI zur Verfügung steht.

Mit dem nun veröffentlichten Mistral Forge können Unternehmen auf Basis der eigenen Daten und Expertise ihr eigenes KI-Modell entwickeln.

From your data to your model

Vorgehensweise bei Mistral Forge: https://mistral.ai/products/forge

Die einzelnen Schritte werden auf der genannten Webseite ausführlich dargestellt. Es wir spannend zu sehen, welche Organisationen diesen Weg gehen werden. Aktuell sind das immerhin so bekannte Namen wie ASML, Ericsson, ESA und DSO National Laboratories aus Singapur. Siehe dazu auch

Österreichische Verwaltung setzt bei Künstlicher Intelligenz auf Mistral

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

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Österreichische Verwaltung setzt bei Künstlicher Intelligenz auf Mistral

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Die vielfältigen Abhängigkeiten Europas, u.a. bei Energie und Digitalisierung sind in der Zwischenzeit allen leidvoll bewusst geworden. In den letzten Jahren wird daher immer mehr versucht, auf unabhängige Lösungen zu setzen.

Das bedeutet bei der Energie natürlich, erneuerbare Energie auszubauen. Bei der Digitalisierung geht es um eine weitgehende Digitale Souveränität. In vielen europäischen Verwaltungen werden auch schon erste erfolgreiche Schritte sichtbar.

Vielen Verwaltungen wird langsam aber sicher auch klar, wie viel Geld sie an Rahmenverträgen, Lizenzen und Software an Big-Tech gezahlt zahlen müssen. Es sind in Deutschland 13,6 Milliarden Euro pro Jahr (Quelle: Golem 04.07.2025).

In der Zwischenzeit gibt es viele Open Source Anwendungen die als Alternativen zur Verfügung stehen. Das dänische Digitalministerium ersetzt beispielsweise Microsoft Office durch Libre Office, Schleswig-Holstein setzt in der Verwaltung auf Nextcloud usw. usw.

Einen Schritt weiter geht die Österreichische Verwaltung, die in Zukunft verstärkt Künstliche Intelligenz einsetzen will. Dabei hat man sich im Sinne der genannten Überlegungen für ein europäisches (französisches) KI-Modell entschieden: DSGVO-konform und Open Source.

„Gerade beim Einsatz von KI im Staat ist digitale Souveränität entscheidend. Deshalb arbeiten wir an einer gemeinsamen Infrastruktur, die unsere Daten schützt und gleichzeitig Innovation ermöglicht.“ Deshalb laufen auf den GPUs im Bundesrechenzentrum auch bevorzugt europäische Modelle – also etwa Mistral AI aus Frankreich. Dies soll volle Souveränität über die Daten garantieren“ (Zellinger, P. (2026): Es wird ernst: Künstliche Intelligenz zieht in die österreichische Verwaltung ein, in Der Standard vom 10.03.2026.

In dem Beitrag wird auch erwähnt, dass für nicht so sicherheitsrelevante Bereiche auch andere KI-Modelle genutzt werden können. Doch was ist in Öffentlichen Verwaltungen nicht sicherheitsrelevant?

Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Mistral Le Chat: Ersten persönlichen Agenten zu User Innovation angelegt

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Wenn alle die selben KI-Workflows nutzen entsteht eine wissenschaftliche Monokultur

AI monoculture feedback loop (Traberg et al. 2026)

In allen möglichen Kontexten soll und wird Künstliche Intelligenz genutzt. Dabei dominieren in unserem Kulturkreis die von den amerikanischen Konzernen entwickelten GenAI-Modelle. Diese werden in allen privaten und organisatorischen Prozessen integriert. Ein Großteil der Personen und Organisationen nutzen dabei die gleichen KI-Workflows.

Das hat beispielsweise im wissenschaftlichen Kontext einen unschönen Effekt: Dadurch, dass alle Wissenschaftler mehr oder weniger stark die selben GenAI-Modelle für ihre Arbeiten nutzen, kommt es zu einer Art „wissenschaftlicher Monokultur„.

Traberg, C.S., Roozenbeek, J. & van der Linden, S. AI is turning research into a scientific monoculture. Commun Psychol 4, 37 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00428-5

In der Abbildung ist der Kreislauf mit seinen einzelnen Schritten dargestellt. Es wird deutlich, dass es sich hier um eine Art Generator handelt, also ein sich selbst verstärkender Wirkungskreislauf.

Auch hier wird deutlich, dass es gut ist, verschiedene KI-Modelle für wissenschaftliche Arbeiten zu nutzen, und die jeweiligen Ergebnisse zu bewerten.

Es stellt sich natürlich auch gleich die Frage, ob diese „wissenschaftliche Monokultur“ auch bei Innovationsprozessen vorkommt. Auch hier nutzen viele Personen und Unternehmen oftmals die gleichen KI-Modelle.

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KI-Agenten per Drag & Drop: Langflow for Desktop

https://www.langflow.org/desktop

Langflow ist Open Source basiert und bietet die Möglichkeit, einfache Flows oder auch komplexere KI-Agenten per Drag & Drop zu erstellen.

„Langflow is a powerful tool to build and deploy AI agents and MCP servers. It comes with batteries included and supports all major LLMs, vector databases and a growing library of AI tools“ (Langflow-Website).

Wir haben Langflow auf einem Server installiert, und einige Tests dazu durchgeführt – inkl. der Nutzung von Ollama. Unser Ziel ist es mit einfachen Tools, die Open Source basiert sind und kleine, frei verfügbare Trainingsmodelle (Small Language Models) zu nutzen. Siehe dazu unsere Blogbeiträge zu Langflow.

In diese Richtung geht nun auch die Möglichkeit, Langflow auf dem eigenen Desktop zu nutzen. Dazu kann man sich auf dieser Website die App herunterladen und installieren.

Der Vorteil liegt auf der Hand: Es ist kein Server erforderlich, auf dem Langflow installiert werden muss. Der Nachteil ist allerdings auch klar: Je nach Hardware-Ausstattung des eigenen Desktops sind die Möglichkeiten zur Nutzung größerer Modelle (Large Language Models) noch begrenzt. Wir werden es auf jeden Fall einmal ausprobieren.

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Künstliche Intelligenz und das Herkunftsproblem – provenance problem

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

In meinen Konferenz-Paper der letzten Jahrzehnte habe ich natürlich immer darauf geachtet, die jeweilige Quelle anzugeben. Damit ist aus wissenschaftlicher Sicht gewährleistet, dass deutlich wird, was von einem anderen Autor, und was von mir stammt.

Mit der gleichen Vorgehensweise erstellen wir auch unsere Blogbeiträge. Da wir dafür keinen KI-generierten Content nutzen, kann der Leser darauf vertrauen. Das ist besonders wichtig, da Vertrauen die Basis für die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz ist – it all starts with trust.

Sollte also jemand Künstliche Intelligenz für seine Blogbeiträge, oder sogar für seine wissenschaftlichen Veröffentlichungen nutzen, steht er vor mehreren Herausforderungen, denn das jeweils verwendete KI-Modell zeigt nicht immer auf, welche Quelle es verwendet hat.

Texte, die originalgetreu von anderen übernommen wurden, werden zwar bei einigen KI-Modellen gekennzeichnet, doch andere Texte sind möglicherweise von der KI selbst zusammengestellt worden. Earp et al. (2025) haben das in einem veröffentlichten Paper als Herkunftsproblem (provenance problem) bezeichnet:

„Suppose the LLM trained on, but does not mention, Smith’s text. And suppose we have never read it or even heard of Smith or her work. So, we don’t cite the paper either. Still, our essay now inherits — via nebulous, machine-mediated means — a distinctive insight that Smith developed but for which she receives no credit“

Source: Earp, B.D., Yuan, H., Koplin, J. et al. LLM use in scholarly writing poses a provenance problem. Nat Mach Intell 7, 1889–1890 (2025). https://doi.org/10.1038/s42256-025-01159-8.

Es handelt sich dabei also nicht um Plagiate, sondern um eine subtilere Art der Verschleierung der Herkunft.

Im wissenschaftlichen Kontext wird das thematisiert, doch wie sieht es mit der privaten Nutzung der allseits eingesetzten KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Anthropix, Grok etc. aus, die man als Black Box bezeichnen kann?

Da deren Trainingsdaten nicht transparent sind, ist das Herkunftsproblem natürlich auch hier vorhanden, doch die einzelnen Nutzer reflektieren über die Ergebnisse nicht so, wie es Wissenschaftler tun, die auf Qualität achten.

Dadurch werden alle möglichen und unmöglichen KI-Resultate weitergegeben und sind dann wiederum Bestandteil der nächsten Ergebnisse. In dem gesamten System entsteht so eine Unschärfe, die auch zu Manipulationen genutzt werden kann.

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Minerva AI LLM: Das italienischsprachige KI-Modell

https://minerva-ai.org/

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren.

Die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen, spiegeln nicht die vielfältige europäische Kultur mit ihren vielen Nuancen wieder. Kulturelle Bereiche, definieren sich oftmals über die jeweilige Sprache.

Es ist daher nicht verwunderlich, dass es in den jeweiligen europäischen Ländern einen Trend gibt, KI-Modelle zu entwickeln, die die jeweilige sprachlichen Besonderheiten beachten – wie z.B. Minerva AI LLM:

Minerva AI LLM is the first family of Large Language Models pretrained from scratch in Italian developed by Sapienza NLP in collaboration with Future Artificial Intelligence Research (FAIR) and CIN AIECA. The Minerva models are truly-open (data and model) Italian-English LLMs, with approximately half of the pretraining data composed of Italian text. You can chat with Minerva for free directly through the app — it’s easy, fast, and open to everyone.

Es handelt sich also um eine Modell-Familie, die offen für jeden nutzbar ist. Es zeigt sich auch hier wieder, dass Künstliche Intelligenz auf Vertrauen basieren muss, damit sie den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht werden kann. Siehe dazu auch beispielhaft

Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust

Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe

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

Schwedisch: GPT SW3

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OpenProject Version 17.2: Künstliche Intelligenz in Projekte einbinden

Quelle: https://www.openproject.org/de/blog/openproject-17-2-0-released/

OpenProject ist schon lange eine Alternative zu den proprietären Projektmanagement-Tools wie MS Project oder Jira etc. Die Integration von OpenProject in Nextcloud führt zu einer Kollaborationsplattform, bei der alle Daten auf dem eigenen Server bleiben und alle Anwendungen Open Source basiert sind. Siehe dazu unsere verschiedenen Blogbeiträge zu OpenProject.

Mit der Integration von OpenProject mit Nextcloud (Alternative zu Microsoft Sharepoint), inkl. TALK als Videokonferenzsystem (Alternative zu Microsoft Teams) etc. wurde schon ein wesentlicher Schritt in Richtung Digitale Souveränität am Arbeitsplatz gemacht.

Bei der Version OpenProject 17.2 gibt es eine Weiterentwicklung die es ermöglicht, Künstliche Intelligenz (Large Language Models oder Small Language Models) über einen sicheren MCP Server in die eigenen Projekte einzubinden.

MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard von Anthropic über den LLM und externe Tools via APIs oder eigene Datenquellen eingebunden werden können.

Wie Sie wissen, schlagen wir in unseren Blogbeiträgen immer vor, Open Source AI und Open Source Software zu verwenden – möglichst auf dem eigenen Server. Dann bleiben alle Daten bei Ihnen und werden nicht von anderen genutzt – ganz im Sinne der Digitalen Souveränität.

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Mistral Le Chat: Ersten persönlichen Agenten zu User Innovation angelegt

Eigener Screenshot: Meine Agenten in Le Chat (Angemeldet)

In den Blogbeitrag Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT hatte ich schon einen ersten Test der Version thematisiert, die man ohne Anmeldung und kostenlos nutzen kann (Europäisch und DSGVO-konform).

Im nächsten Schritt habe ich mich bei Mistral Le Chat angemeldet, wodurch weitere Optionen kostenlos zur Verfügung stehen. Darunter ist auch die Möglichkeit, Agenten zu nutzen. Die obere Abbildung zeigt einen Screenshot, mit einem von mir angelegten Agenten „User Innovation„.

Das Ziel des Agenten ist es, meinen persönlichen Innovationsprozess zu unterstützen. Dabei möchte ich (natürlich) Open Source AI und frei verfügbare Daten nutzen.

Die folgende Grafik zeigt einen Ausschnitt aus den generierten Abfragen. Ich muss zugeben, dass ich durchaus von der Qualität der Antworten überzeugt bin. Mal sehen, wie weit ich mit meinen Überlegungen und Le Chat komme.

Eigener Screenshot – Mistral Le Chat, angemeldet, Agent anlegen
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Lernen ist die Barriere für das Skalieren von Künstlicher Intelligenz

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, wird oft über die KI-Modelle, die technische und organisatorische Infrastruktur, oder auch über Regulation oder Talent (Kompetenzen) gesprochen.

Diese Punkte sollen helfen, KI-Systeme zu skalieren und dadurch besser und profitabler zu machen. Wenn es um die Skalierung von KI-Systemen geht, hat sich allerdings ein ganz anderer Bereich als Barriere entpuppt: Das Lernen.

„The core barrier to scaling is not infrastructure, regulation, or talent. It is learning. Most GenAI systems do not retain feedback, adapt to context, or improve over time“ (MIT NANDA 2025).

Die hier angesprochene Kritik richtet sich also darauf, dass die meisten GenAI Systeme kein Feedback speichern, sich nicht dem Kontext anpassen und sich nicht im Laufe der Zeit verbessern.

Natürlich gibt es GenAI-Systeme, die ein Feedback anbieten, doch geben nicht alle Nutzer ihr Feedback zu den Antworten, obwohl es manchmal ganz einfach mit „Daumen hoch“ oder „Daumen runter“ möglich ist.

Die Anpassung an den Kontext ist da schon für GenAI schwieriger, das es für das spezielle Erfahrungswissen (Expertise) viel mehr benötigt, als das, was GenAI aktuell anbietet. An diesen Stellen kommt der Mensch ins Spiel. Siehe dazu Rent a Human: KI-Agenten bieten Arbeit für Menschen an.

Natürlich verbessern sich die GenAI Systeme über die Zeit. Das machen sie, aufgrund ihrer vorliegenden Daten auch selbständig, selbstorganisiert, autopoietisch. GenAI-Systeme verbessern sich allerdings nur so lange selbst, bis ihr System infrage gestellt wird – dann ist Schluss. Allerdings sind die Daten, auf denen die Verbesserung basiert nicht so vollständig. Das wiederum bedeutet möglicherweise, dass auch die Verbesserung nicht optimal ist.

Wenn also Lernen der Flaschenhals beim Skalieren von GenAI ist, sollte sich jeder mit Lernen befassen. Ich bezweifle allerdings, dass diejenigen, die sich mit KI-Systemen und deren Nutzung in Organisationen befassen, etwas von Lernen verstehen. Siehe dazu auch

Künstliche Intelligenz macht Lebenslanges Lernen zur Pflicht.

Künstliche Intelligenz und Lernen.

Das Netzwerk vom Lernen.

Lernen des Entscheidens statt Lernen von Wissen?