LLM Archive - ai-rockstars.de

Kimi K3: Erstes Open-Source-LLM mit 2,8 Billionen Parametern

12. August 202629. Juli 2026 von Florian Schröder

Moonshot AI stellt mit Kimi K3 das größte Open-Weight-LLM vor. 2,8 Billionen Parameter, 1 Mio. Token Kontext und native Multimodalität setzen neue Maßstäbe.

Diese Quellen nutzen LLMs für ihre Antworten – Ergebnisse der blinq-Studie 2026

7. Juli 2026 von Ralf Schukay

Balkendiagramm: Woher LLMs ihre Quellen beziehen - Quellenverteilung bei ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity laut blinq-Analyse

Eine Analyse von rund 70.000 KI-Antworten zeigt: ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity ziehen ihre Quellen nicht zufällig aus dem Netz. Über die Hälfte stammt von Unternehmensseiten – und wer in KI-Antworten auftauchen will, muss wissen, wo die Modelle nachschauen.

LiteLLM erklärt: Das Open-Source AI-Gateway für alle LLMs (2026 Setup-Guide)

27. August 20267. Juli 2026 von Ralf Schukay

LiteLLM im Überblick (Quelle: litellm.ai)

LiteLLM ist das Open-Source AI-Gateway, mit dem du über 100 LLMs – OpenAI, Claude, Gemini, Bedrock und Co. – über eine einzige, OpenAI-kompatible API ansprichst. Statt für jeden Anbieter eigenen Code zu schreiben, bekommst du Cost-Tracking, Load-Balancing, Fallbacks und Guardrails aus einer Hand.

Agentic Reasoning: Der ultimative LLM-Guide

13. August 202623. Februar 2026 von Florian Schröder

Die Agentic-AI-Community markiert mit dem Release von Claude 3.7 und OpenAI o3 den Übergang zu „Reasoning-Modellen“, die Aufgaben durch aktive Planung und Selbstkorrektur lösen. Doch die technische Realität zeigt, dass Frameworks wie CrewAI oft in teuren Endlosschleifen enden, wenn die „Reflection“-Strategie nicht präzise gesteuert wird. Hier sind die harten Specs und Architektur-Patterns, die im Jahr 2026 abseits des Hypes wirklich funktionieren.

Qwen3.5: Der neue native Multimodal-Standard

13. August 202616. Februar 2026 von Florian Schröder

Alibaba Cloud veröffentlicht heute mit Qwen3.5 ein hocheffizientes Open-Weights-Modell, das mit nur 17 Milliarden aktiven Parametern und einer hybriden Architektur direkt gegen die rigiden Strukturen von OpenAIs GPT-5.2 antritt. Während die Konkurrenz auf langsame „Thinking“-Prozesse setzt, optimiert Qwen für Geschwindigkeit und das neue „Vibe Coding“-Paradigma, um echten Entwickler-Flow selbst auf lokaler Hardware zu ermöglichen. Wir analysieren die technischen Daten und zeigen, wo das Modell die Nase vorn hat – und wo die aggressive Speicher-Strategie Risiken birgt.

Kimi k2.5 Release: Der neue KI-Konkurrent für GPT-4o & Claude?

13. August 202628. Januar 2026 von Florian Schröder

Moonshot AI veröffentlicht Kimi k2.5, ein 1,04 Billionen Parameter schweres MoE-Modell, das mit nativer Multimodalität und massiver Skalierung GPT-5.2 herausfordert. Das System setzt auf eine aggressive „Agent Swarm“-Architektur, die bis zu 100 Sub-Agenten parallel arbeiten lässt, und unterbietet die US-Konkurrenz preislich deutlich. Wir analysieren die technischen Daten und zeigen, wo der neue Benchmark-König im Coding-Alltag an seine Grenzen stößt.

RAG-Systeme implementieren: Von der Theorie zur produktiven AI-Anwendung in 30 Tagen

20. August 202612. November 2025 von Florian Schröder

Du möchtest RAG-Systeme nicht nur verstehen, sondern produktionsreif umsetzen? Dieser Guide führt dich in 30 Tagen von der Datenstrategie bis zum Live-Betrieb – mit konkreten Kosten, bewährten Tool-Entscheidungen und einem realen Case-Beispiel aus dem Mittelstand.

Azure: KI-Modelle GDPR-konform hosten

20. Januar 202630. Oktober 2025 von Ralf Schukay

Mit Microsoft Foundry (Azure AI Foundry) können Unternehmen moderne KI-Modelle wie GPT-4.1 in der eigenen Azure-Region DSGVO-konform betreiben, mit vollständiger Kontrolle über Datenresidenz, Sicherheit und Governance. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Azure AI Foundry.

Finetuning von OpenAIs GPT-Modell – Vorteile und Coding-Anleitung

20. August 20269. Mai 2025 von Ralf Schukay

Finetuning ermöglicht, dass ein Sprachmodell eigene Daten dazuzulernt. Dies verbessert die Antwortqualität enorm. Hier zeigen wir, wie man OpenAIs GPT-Modell (3.5 Turbo oder GPT-4o) mit Finetuning deutlich verbessert. Dies geht via OpenAI-API oder Microsoft Azure. Highlight: Das komplette Jupyter-Notebook haben wir euch verlinkt.

RAG-Technologie von ElevenLabs: KI-Assistenten mit präzisen Wissensdatenbanken

20. August 20261. April 2025 von Florian Schröder

Die neue RAG-Funktion (Retrieval-Augmented Generation) von ElevenLabs ermöglicht KI-Assistenten, präzise Antworten durch effiziente Informationsgewinnung aus umfangreichen Wissensdatenbanken zu liefern. Diese bahnbrechende Integration verbessert die Genauigkeit und Relevanz virtueller Assistenten erheblich.