// Manifest

Warum wir auf offene Modelle setzen.

Nicht aus Ideologie. Aus einem konkreten Grund: Bei sensiblen Daten zählt, wer das Modell besitzt und kontrolliert, mehr als ein paar Leistungspunkte in einem Benchmark.

Definition

Offene Modelle, kurz erklärt.

Ein offenes (oder Open-Weight-)Modell ist ein KI-Modell, dessen Gewichte — das trainierte "Gehirn" — öffentlich verfügbar sind und auf einer Infrastruktur Ihrer Wahl betrieben werden können. Die Alternative sind geschlossene Modelle, die nur über die APIs eines Anbieters zugänglich sind: leistungsstark, aber "Blackboxes", an die Sie Ihre Daten senden müssen, um eine Antwort zu erhalten.

// der praktische Unterschied

Bei einem geschlossenen Modell gehen die Daten zum Modell; bei einem offenen Modell kommt das Modell zu den Daten.

Vier Gründe, warum das zählt.

1 · Datensouveränität

Bei einem intern betriebenen offenen Modell verlassen sensible Daten nie Ihren Perimeter. Kein Versand an ausländische APIs, kein Transit über Clouds ausserhalb der Schweiz, kein Risiko, dass Ihre Inhalte das Training eines Modells eines Drittanbieters speisen.

2 · Kein Lock-in

Ein Modell, das Ihnen gehört, ist portabel und stabil. Sie sind nicht von den Entscheidungen eines einzigen Anbieters abhängig: Preiserhöhungen, geänderte Bedingungen, veraltete Funktionen oder plötzliche Dienstunterbrechungen betreffen Sie nicht. Das System, das Sie heute bauen, gehört Ihnen auch morgen noch.

3 · Transparenz und Kontrolle

Offene Modelle sind überprüfbar. Sie können ihr Verhalten kontrollieren, sie an Ihre Domäne anpassen, Sicherheitsprüfungen unterziehen und für ein Audit dokumentieren. In einem regulierten Kontext ist es genauso wichtig, erklären zu können, wie ein System funktioniert, wie die Tatsache, dass es funktioniert.

4 · Wirtschaftlichkeit im Massstab

Ab einem gewissen Nutzungsvolumen wird eine eigene Infrastruktur planbarer und günstiger als ein Kosten-pro-Aufruf-Modell, das grenzenlos steigt. Die Kosten gehören Ihnen, sind kontrollierbar und planbar.

// Intellektuelle Ehrlichkeit

Und geschlossene Modelle? Wir tun nicht so, als hätten sie keine Vorteile.

Es wäre unehrlich zu sagen, dass offene Modelle immer gewinnen. Bei einigen besonders komplexen Aufgaben liegen die besten geschlossenen Modelle heute noch vorn, und ihre Einführung erfolgt sofort, da keine Infrastruktur erforderlich ist.

Deshalb ist unser Ansatz pragmatisch, nicht dogmatisch:

Standard

Offen als Standard für alles, was sensible, vertrauliche oder regulierte Daten betrifft.

hybrid

Hybrid, wo eine unkritische Aufgabe wirklich von der Leistungsfähigkeit eines Frontier-Modells profitiert — und immer mit anonymisierten oder nicht sensiblen Daten.

Grenze

Die Entscheidung über die Grenze liegt bei Ihnen, gemeinsam mit uns auf Basis von Fakten getroffen, nicht standardmässig hingenommen.

Es geht nicht um "offen gegen geschlossen". Es geht darum, jede Art von Daten dort zu platzieren, wo es richtig ist.

Möchten Sie wissen, welcher Mix für Sie richtig ist?

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