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Glossar

Qwen

Qwen

Auf einen Blick Qwen ist Alibabas Modell-Familie, die 2026 in DACH besonders für Code und mehrsprachige Aufgaben empfohlen wird. Die Modelle eignen sich hervorragend für lokale KI und Self-Hosting. KategorieKI-Modell-FamilieLesezeit8 MinZielgruppeEntwickler, KI-Enthusiasten, UnternehmenSchwierigkeitFortgeschrittenStand2026-05QuellenHerstellerdokumentation, Community-Berichte Lokale KI & Self-Hosting Qwen — Alibabas Modell-Familie — in 2026 oft die DACH-Empfehlung für Code und Mu

Mistral

Mistral

Auf einen Blick Mistral ist ein französisches Open-Weights-Sprachmodell, das sich durch hohe Effizienz und starke Leistung auszeichnet. Es eignet sich besonders für lokale KI-Anwendungen und Self-Hosting, da es auf Verbraucherhardware läuft und eine EU-konforme Alternative zu US-Modellen bietet. KategorieKI-ModellLesezeit8 MinZielgruppeKI-Entwickler, Technikinteressierte, DatenschutzbewussteSchwierigkeitFortgeschrittenStand2026-05QuellenDokumentation, Benchmark-Studien Lokale KI & Self-

Llama

Llama

Auf einen Blick Llama ist eine Familie offener, großer Sprachmodelle von Meta, die als Grundlage für viele lokale KI-Setups und Self-Hosting-Lösungen dient. Die Modelle zeichnen sich durch hohe Leistung bei vergleichsweise geringen Ressourcenanforderungen aus und sind in verschiedenen Größen verfügbar. KategorieKI-ModelleLesezeit8 MinZielgruppeKI-Entwickler, Selbst-Hoster, TechnikinteressierteSchwierigkeitFortgeschrittenStand2026-05QuellenDokumentation, Community-Ressourcen Lokale KI &

Parameter

Parameter

Auf einen Blick Parameter sind die Gewichte eines KI-Modells, die während des Trainings optimiert werden. Ein Modell mit 7B Parametern hat 7 Milliarden solcher Gewichte. Je mehr Parameter, desto leistungsfähiger, aber auch rechenintensiver ist das Modell. KategorieKI-GlossarLesezeit5 MinZielgruppeKI-Einsteiger und FortgeschritteneSchwierigkeitEinsteigerStand2026-05QuellenFachartikel Lokale KI & Self-Hosting Parameter — Die Gewichte eines Modells — 7B

VRAM

VRAM

Auf einen Blick VRAM (Video Random Access Memory) ist der dedizierte Speicher einer Grafikkarte, der für lokale KI-Modelle entscheidend ist. Je mehr VRAM, desto größere Modelle können ausgeführt werden. Bei zu wenig VRAM kommt es zu Abstürzen oder extrem langsamer Verarbeitung. KategorieHardware-GlossarLesezeit8 MinZielgruppeKI-Enthusiasten, Self-Hoster, EntwicklerSchwierigkeitFortgeschrittenStand2026-05QuellenTechnische Dokumentation, Benchmark-Daten Lokale KI &

Quantisierung

Quantisierung

Auf einen Blick Quantisierung reduziert die Modellgröße durch Verwendung weniger präziser Zahlen, was zu schnellerer Ausführung und geringerem RAM-Bedarf führt. Besonders nützlich für lokale KI und Self-Hosting. KategorieTechnikLesezeit8 MinZielgruppeKI-Entwickler und Self-HosterSchwierigkeitFortgeschrittenStand2026-05QuellenFachartikel Lokale KI & Self-Hosting Quantisierung — Modell-Größe reduzieren durch weniger genaue Zahlen — schneller, weniger RAM. Beispiel Ein 70B-Mod

GGUF

GGUF

Auf einen Blick GGUF ist ein Dateiformat zur Speicherung quantisierter KI-Modelle, das sich als Standard für lokale Inferenz etabliert hat. Es wird von Tools wie Ollama und LM Studio unterstützt und ermöglicht effizientes Self-Hosting. KategorieTechnologieLesezeit8 MinZielgruppeKI-Entwickler und Self-Hosting-EnthusiastenSchwierigkeitFortgeschrittenStand2026-05QuellenDokumentation und Community-Ressourcen Lokale KI & Self-Hosting GGUF — Dateiformat für quantisierte Modelle — der

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