meinGPT ist eine KI-Plattform aus Deutschland, die GPT, Claude, Gemini und Mistral in einer DSGVO-konformen Oberfläche bündelt – gehostet bei Hetzner in deutschen Rechenzentren und zertifiziert nach ISO 27001. Wir zeigen dir, was meinGPT kann, was es kostet und wie es sich gegen Langdock, innoGPT und ChatGPT Business schlägt.
LLM
Large Language Models (LLM) sind die Grundlage moderner KI-Chatbots und -Anwendungen und werden auf riesigen Textmengen trainiert. Sie verstehen und erzeugen Sprache, beantworten Fragen und unterstützen bei komplexen Aufgaben. Hier findest du Hintergründe, neue Modelle und Vergleiche zu LLMs.
Kimi K3: Erstes Open-Source-LLM mit 2,8 Billionen Parametern
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
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)
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
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
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?
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: Architektur, Kosten und Pilotplan
Ein RAG-System verbindet die Suche in eigenen Dokumenten mit einem Sprachmodell. Für eine verlässliche Implementierung brauchst du freigegebene Datenquellen, passende Suchverfahren, prüfbare Antworten und einen betreuten Betrieb. Dieser Leitfaden zeigt einen Pilotplan mit konkreten Abnahmekriterien. Ob daraus ein produktives System wird, entscheidet die Prüfung – nicht ein pauschales 30-Tage-Versprechen. RAG implementieren: die wichtigsten Entscheidungen Use … Weiterlesen
Azure: KI-Modelle GDPR-konform hosten
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
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.