Kimi (Moonshot AI)
Hervorragendes Kontextfenster von bis zu 128K Token – ideal für die Analyse langer Dokumente, Code-Reviews und umfangreiche RAG-Pipelines.
On-Premise · Datenschutzkonform · Enterprise-ready
Lokale KI, die
wirklich funktioniert.
Wir konfigurieren und deployen Kimi, GLM und Qwen direkt in Ihrer Infrastruktur – ohne Datenweitergabe, ohne Cloud-Abhängigkeit, ohne Kompromisse.
Unsere Leistungen
Drei Modelle. Ein Partner.
Wir begleiten Sie von der Modellauswahl bis zum produktiven Einsatz – vollständig auf Ihrer eigenen Hardware oder Ihrem lokalen Server.
GLM (Zhipu AI)
Starkes multimodales Modell mit erstklassiger Deutsch-/Chinesisch-Kompetenz. Bestens geeignet für strukturierte Workflows und Enterprise-Integrationsszenarien.
Qwen (Alibaba)
Effiziente Parameterdichte und herausragende Code-Fähigkeiten. Optimal für automatisierte Agenten, API-Integrationen und ressourcenschonende Deployments.
Weiteres Modell?
Wir unterstützen auch weitere Open-Source-LLMs wie LLaMA, Mistral oder Phi. Sprechen Sie uns auf Ihre spezifischen Anforderungen an.
Modellvergleich
Kimi vs. GLM vs. Qwen
Alle drei Modelle lassen sich vollständig lokal betreiben. Die Tabelle hilft Ihnen, das optimale Modell für Ihren Anwendungsfall zu finden.
| Kriterium |
Kimi (Moonshot)
|
GLM (Zhipu AI)
|
Qwen (Alibaba)
|
|---|---|---|---|
| Hersteller | Moonshot AI (CN) | Zhipu AI (CN) | Alibaba Cloud (CN) |
| Kontextfenster | 128K Token Führend | 32K–128K Token | 32K–128K Token |
| Modellgrößen | 7B – 72B | 6B – 130B | 0.5B – 72B |
| Lokal deploybar | Ja | Ja | Ja |
| Multimodal (Bild) | Nein | Ja | Ja |
| Code-Kompetenz | Gut | Gut | Sehr gut |
| Deutsch | Gut | Sehr gut | Sehr gut |
| Quantisierung (GGUF/AWQ) | Ja | Ja | Ja |
| llama.cpp / Ollama | Ja | Ja | Ja |
| OpenAI-kompatibler Endpoint | Ja | Ja | Ja |
| VRAM Minimum (7B, Q4) | ~5 GB | ~5 GB | ~4 GB Effizient |
| Ideal für | Lange Dokumente, RAG | Multimodale Workflows | Agenten, Code, APIs |
| Lizenz | Proprietär | Apache 2.0 / custom | Apache 2.0 Open |
Unser Prozess
Vom Briefing zum produktiven Betrieb.
Transparent, schnell und ohne Lock-in – wir übergeben Ihnen nach dem Deployment vollständige Dokumentation und Wissen.
Anforderungsanalyse
Gemeinsame Bestandsaufnahme: Hardware, Netzwerkinfrastruktur, Anwendungsfälle und Datenschutzanforderungen.
Modellauswahl
Wir empfehlen das passende Modell (Kimi / GLM / Qwen) und die optimale Quantisierungsstufe für Ihre Ressourcen.
Konfiguration & Setup
Installation, GGUF- oder AWQ-Quantisierung, llama.cpp / Ollama / vLLM – je nach Ihrem Stack. Inkl. Inference-API-Endpoint.
Integration & Tests
Anbindung an Ihre bestehenden Systeme, Lasttests, Feintuning der Sampling-Parameter und Sicherheitsreview.
Übergabe & Schulung
Vollständige Dokumentation, Administrator-Schulung und optionaler Wartungsvertrag. Sie bleiben unabhängig.
Langfristiger Support
Model-Updates, Monitoring-Dashboards und Optimierungsrunden – auf Wunsch auch als laufendes Retainer-Modell.
Jetzt starten
Bereit für Ihre lokale KI?
Schreiben Sie uns eine E-Mail oder nutzen Sie das Kontaktformular – wir melden uns innerhalb eines Werktages.