Analysen und praktische Einordnung zu künstlicher Intelligenz
Neuigkeiten
Gemma AI Modelle im Überblick: Welches Gemma-Modell eignet sich für wen?
Gemma hat sich in vier Generationen zur vollständigsten Open-Weight-Modellfamilie von Google entwickelt. Welches Modell auf welcher Hardware sinnvoll läuft, erklärt dieser Überblick.
Lokale LLM-Inferenz: vLLM, llama.cpp, Ollama, TensorRT-LLM im Vergleich
Vier Frameworks, vier Welten. Welcher Serving-Stack wirklich passt, entscheidet sich an Hardware, Last und Betriebsdisziplin.
LLM-Inferenz, Quantisierung und lokale KI: Wo Qualität wirklich verloren geht
Lokale Modelle laufen schneller und billiger, wenn man sie quantisiert. Was dabei still verloren geht, zeigen drei Studien mit einer Metrik, die Standard-Benchmarks systematisch übersehen.
FP4 auf Blackwell: Was NVFP4 für lokale KI wirklich ändert
NVFP4 macht FP4 auf Blackwell erstmals praktisch relevant. Entscheidend sind Scaling, Layer-Profil und Deployment-Disziplin.
DGX Spark in der Praxis: Was lokale KI auf eigener Hardware wirklich bringt
Lokale KI-Hardware verspricht Kontrolle und Unabhängigkeit. Was DGX Spark und ASUS GX10 im echten Betrieb leisten, ist komplizierter als jede Produktseite.
DeepSeek AI Modelle: V4, R1, API und Hardware im Vergleich
DeepSeek ist 2026 API-Linie, Open-Weight-MoE und lokale Distill-Familie zugleich. Entscheidend ist das Betriebsmodell.
KI findet mehr Schwachstellen, als Teams fixen können
Mehr Findings sind kein Fortschritt, wenn Triage und Patches nicht mithalten. Drei Stufen KI-Sicherheit, drei neue Versagensmodi.
Was sind KI World Models?
World Models sollen KI-Systemen ein inneres Modell der Welt geben. Was V-JEPA 2, Sora und Robotik über diese Idee zeigen und wo die Grenzen liegen.
KI-Reasoning erklärt: Warum Denkprozesse von KI kein Sicherheitsbeweis sind
Reasoning-Modelle zeigen ihre Denkschritte und wirken dadurch prüfbar. Diese Lesbarkeit ist trügerisch, sobald man fragt, wofür sie als Beleg tauglich sein soll.
Mistral AI Modelle 2026: Hardware, VRAM und Anwendungsfälle
Mistral hat seine Modellfamilie neu sortiert. Entscheidend ist jetzt, welche Klasse lokal sinnvoll läuft und welche ins API- oder Server-Setup gehört.
Vector Database erklärt: Warum RAG ohne gute Suche scheitert
RAG-Systeme versprechen, KI mit eigenem Wissen zu füttern. Doch die meisten scheitern an der Suche darunter, lange bevor das Sprachmodell antwortet.
Model Context Protocol: Der Standardkampf um KI-Agenten-Infrastruktur
Alle grossen KI-Labore haben sich auf ein Protokoll geeinigt. Das sollte beruhigen. Stattdessen entsteht eine der wichtigsten strukturellen Angriffsflächen der aktuellen KI-Infrastruktur.