Aleph Alpha veröffentlicht Kolibri: 78B-Parameter-Modell mit souveränem Anspruch

Danke an das Aleph Alpha Team, dass ihr es offen zugänglich macht.

Wir waren, wie viele andere, neugierig, es auszuprobieren und zu benchmarken.

In diesem Sinne, als kleine Geste der Unterstützung, haben wir Kolibri-1 gehostet und für die nächsten Tage für alle kostenlos zum Ausprobieren bereitgestellt.

Keine GPU. Kein Setup. Einfach ausprobieren.

tesseracted.com/kolibri-1-chat/

https://x.com/konarkmodi/status/2106373678589960260?s=46

>Wir haben Kolibri mit Abstention-Daten und unserem Merlin-Arthur-Protokoll trainiert. Dadurch ist es darauf trainiert, „Ich weiß es nicht“ zu sagen, wenn die Antwort nicht im Kontext steht.

https://aleph-alpha.com/en/blog/bounding-hallucinations-merl...

Was hier zu beachten ist, neben der Transparenz und der Tatsache, dass es tatsächlich ein gutes Modell ist, das auch bei Coding- und agentischen Aufgaben gut funktioniert, ist, dass es der erste Release eines Teams ist, das vor weniger als einem Jahr gegründet wurde, mit starkem Fokus auf Iterationsgeschwindigkeit. Da kommt noch mehr.

disclaimer: Ich bin Teil des Trainingsteams, beantworte gerne Fragen

Bei einem Beitrag, der so ein großes Thema aus Souveränität macht, ist es etwas irreführend, nicht zu erwähnen, dass das Unternehmen mit Cohere, einem kanadischen Unternehmen, fusionieren soll.

Und das ist eine gute Sache – kein Grund, es zu verbergen. Angesichts der steigenden Kosten, mitzuhalten, müssen diese wenigen nicht-US-amerikanischen, nicht-chinesischen Unternehmen wirklich mehr Anstrengungen und Kosten teilen.

Auch Kanada braucht dringend souveräne KI-Optionen, aber das allein zu finanzieren, wäre ziemlich sicher Geldverschwendung. Ich würde es begrüßen, wenn dieses neue deutsch-kanadische Unternehmen auch mit Mistral zusammenarbeiten würde, oder vielleicht mit einem der koreanischen KI-Unternehmen.

Qwen3.8 27B schlägt Kolibri mit 79,9 zu 70,8 im Deutschen in Kolibris eigenem Harness auf Kolibris eigenem Benchmark.

Außerdem: Können sie nach Abschluss der Cohere-Übernahme diesen „souveränen“ Anspruch noch aufrechterhalten, obwohl sie zu 90 % in Toronto besessen und zu 100 % von dort aus betrieben werden?

Ich denke, im Moment ist das Wichtigste, worin ein souveränes KI-Modell gut sein muss, die Prüfung der Ergebnisse anderer Modelle.

Momentan könnte man für die meisten Regierungsanwendungen ein offenes Modell laufen lassen, und es wäre gut genug – man kann diesen Dingern nur nicht trauen.

Wenn also ein souverän kontrolliertes Modell das erste prüft, würde das im Grunde wie ein „Trust-Adapter“ wirken.

Wenn das zweite Modell billig und schnell genug ist, gibt es ein Geschäftsmodell.

Man muss nicht einmal alle Zwischenschritte prüfen, nur Tool-Aufrufe und Endergebnisse.

Das Fehlen jeglichen Vergleichs mit Qwen3.8 Flash, einem weiteren MoE-Modell mit einer eher kleinen (6B) Anzahl aktiver Parameter, ist ziemlich auffällig. Stattdessen wird es mit Qwen3-Next 80B-A3B verglichen, einem Modell, das vor fast einem ganzen Jahr veröffentlicht wurde.

Ich verstehe, dass das den eigentlichen „Sinn“ des Modells nicht entkräftet, aber...

Ich habe gerade versucht, auf meinem RTX pro 6000 Setup damit herumzuspielen; es verbraucht viel zu viele Tokens mit Überdenken von Zeug, selbst wenn es den richtigen Ansatz erkennt.

Die Geschwindigkeit ist andererseits ziemlich gut – mit nur 3B aktiven Parametern komme ich auf etwa 170 tkn/s bei fp8

Verwandter laufender Thread:

Aleph Alpha Kolibri: How the sovereign German LLM works – https://news.ycombinator.com/item?id=49943034 – Okt 2026 (162 Kommentare)