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title: "Kolibri-1, Clef, Strands Decider und Ling-3.1-flash: eine Woche offener Gewichte – und eines, das es noch nicht ist"
description: "Aleph Alpha veröffentlicht Kolibri-1 unter Apache 2.0, Cloudflare und Amazon bringen offene Entscheidungsmodelle, Ant verspricht die Gewichte von Ling-3.1-flash „nach der Testphase“. Was das für die Compliance eines Schweizer Unternehmens bedeutet."
date: 2026-10-05
tags: [Offene Modelle, Nachrichten, Datensouveränität]
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# Kolibri-1, Clef, Strands Decider und Ling-3.1-flash: eine Woche offener Gewichte – und eines, das es noch nicht ist

<!-- 2026-10-05 · Offene Modelle · Nachrichten · Datensouveränität -->

Ein souveränes deutsch-englisches Modell mit einer Million Token Kontext, zwei Familien von „Entscheidungsmodellen“ und ein Gewichte-Versprechen, das noch einzulösen ist: der Überblick über die Open-Weight-Releases von Anfang Oktober.

Nach einer Woche lauter Ankündigungen bringen die ersten Oktobertage 2026 leisere Open-Weight-Releases, die für den Aufbau einer konformen KI-Architektur aber weit nützlicher sind: ein europäisches Modell mit vollständigen Gewichten, zwei Familien von „Entscheidungsmodellen“ für Agenten, ein Übersetzungsmodell und eine große Ankündigung, die vorerst keine herunterladbaren Gewichte enthält.

## Kolibri-1: Aleph Alphas souveränes Modell, mit Apache-2.0-Gewichten

Am 3. Oktober 2026 hat Aleph Alpha Kolibri-1 auf Hugging Face veröffentlicht, ein Mixture-of-Experts-Modell mit 78,1 Milliarden Gesamtparametern und 3,46 Milliarden aktiven pro Token, zweisprachig Englisch und Deutsch, unter Apache-2.0-Lizenz. Der Kontext reicht bis etwa eine Million Token (bis 256k trainiert, per Konfiguration auf 1M erweitert), mit Reasoning-Modus und Tool-Calling. Das Unternehmen gibt an, es in Deutschland entwickelt und auf Infrastruktur in Deutschland und Finnland trainiert zu haben, nach europäischem und deutschem Recht, ohne ausländische Kontrolle, mit rund 20 Billionen Trainingstoken, davon etwa 4,3 Billionen deutsche. Mit nur 3,46 Milliarden aktiven Parametern kann es nach Angaben des Unternehmens 18 gleichzeitige 256k-Token-Anfragen auf zwei H100-GPUs bedienen: eine Größe, die für On-Premises-Infrastruktur oder eine Schweizer Sovereign Cloud erreichbar ist. Die Gewichte gibt es in FP8 und BF16.

## Cloudflare Clef und Amazon Strands Decider: Modelle, die Wahrscheinlichkeiten statt Text liefern

Am 1. Oktober hat Cloudflare Clef (27B) und Clef-flash (9B) veröffentlicht, mit Gewichten auf Hugging Face unter Apache 2.0, auch auf Workers AI verfügbar. Es sind „Entscheidungsmodelle“: Sie erhalten einen Zustand und eine Reihe typisierter Fragen und liefern für jede zulässige Antwort eine Wahrscheinlichkeit, sodass ein Agent ein Ticket weiterleiten, eine Anfrage blockieren oder an eine Person übergeben kann – nachvollziehbar. Am selben Tag veröffentlichte Amazon Strands Decider 2B, ein Entscheidungsmodell mit 2 Milliarden Parametern, lokal auf CPU oder GPU lauffähig, mit Gewichten, Trainingsdaten und Skripten, ebenfalls unter Apache 2.0. Für die Compliance ist das konkret interessant: Eine Entscheidung mit expliziten Wahrscheinlichkeiten lässt sich viel einfacher protokollieren und prüfen als Freitext.

## Index-Translate-35B-A3B: Übersetzung in 150 Sprachen, noch eine Vorschau

Am 2. Oktober veröffentlichte das Index-Team von Bilibili als Vorschau Index-Translate-35B-A3B, ein MoE mit 35 Milliarden Gesamt- und 3 Milliarden aktiven Parametern, 262.144 Token Kontext und Unterstützung für 150 Textsprachen, unter Apache 2.0. Die dichten Geschwister mit 2B und 9B waren bereits seit dem 28. September auf Hugging Face. Da es sich um eine Vorschau handelt, sollte es vor jedem Produktiveinsatz an den eigenen Dokumenten geprüft werden.

## Ling-3.1-flash: ein Gewichte-Versprechen ist kein Release

InclusionAI, die Einheit von Ant Group, hat zwischen Ende September und Anfang Oktober Ling-3.1-flash vorgestellt, ein Modell mit 560 Milliarden Gesamt- und etwa 25 Milliarden aktiven Parametern, gedacht für Agenten, Suche und Büroanwendungen, mit einem auf bis zu eine Million Token ausgelegten Kontext (während der zweiwöchigen kostenlosen Testphase auf 256k begrenzt). InclusionAI erklärt, das Modell nach der Testphase als Open Source veröffentlichen zu wollen. Solange die Gewichte aber nicht in einem Repository mit lesbarer Lizenz liegen, ist es für ein Unternehmen, das garantieren muss, wo seine Daten laufen, ein API-Dienst und kein offenes Modell.

## Was wirklich zählt, wenn Sie heute eine KI-Architektur bewerten

Das ist die Arbeit, die wir jede Woche mit unseren Kunden leisten: wirklich herunterladbare Gewichte von Ankündigungen unterscheiden, die Lizenz jedes einzelnen Releases lesen und eine Architektur bauen, in der das richtige Modell dort läuft, wo es laufen soll – und Ihre Daten Ihre bleiben.

### Quellen

- [alle Artikel](/de/markdown.md)
- [formatierte Version](/de/blog/kolibri-1-clef-strands-decider-ling-31-flash-ottobre-2026)

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