In Kürze: Open-Source KI-Modelle sind frei verfügbar. Gewichte, Code und Training sind öffentlich. Vorteil: Keine API-Kosten, volle Kontrolle.
Was bedeutet Open-Source KI?
Open-Source Modelle können Sie herunterladen. Die Gewichte sind frei verfügbar. Sie hosten selbst - keine Cloud nötig.
Beispiel: Meta Llama 3 (70B) ist kostenlos. Sie können es auf eigener Hardware laufen lassen. Keine API-Gebühren. Unbegrenzte Nutzung.
Vorteile von Open-Source
Volle Kontrolle: Open-Source Modelle laufen auf Ihrer Hardware. Kein Vendor Lock-in. Keine API-Limits.
Datenschutz: Sensible Daten bleiben intern. Perfekt für Medizin, Recht, Banken.
Anpassbarkeit: Fine-Tuning für spezifische Aufgaben. Ein Kunde trainierte Llama 3 mit 10.000 technischen Dokumenten. Genauigkeit stieg von 70% auf 95%.
Kosten: GPT-4 API kostet $30 per 1M Tokens. Open-Source kostet nur Server-Miete (~$200/Monat).
Die Top Open-Source Modelle
Meta Llama 3 (70B Parameter):
Beste Open-Source Alternative zu GPT-4. Kostenlos für kommerzielle Nutzung.
Mistral (7B, 8x7B):
Französisches Startup. 8x7B MoE-Modell schlägt GPT-3.5.
DeepSeek Coder (33B):
Coding-Spezialist. Übertrifft GPT-4 bei Python mit 89% vs. 86%.
Qwen (72B):
Alibabas Modell. Beste Performance bei chinesischen Texten. Auch Englisch sehr stark.
Open-Source vs. Closed-Source
Geschlossene Modelle (GPT-4, Claude) sind oft stärker. Aber Open-Source holt auf. Llama 3 (70B) erreicht 85% der GPT-4 Leistung.
Für Unternehmen sind Open-Source Modelle oft besser: Datenschutz + Kosten schlagen marginal bessere Qualität.
