Open Source vs. proprietär: Kontrolle, Abhängigkeit und der echte Kompromiss
Llama vs. GPT, Mistral vs. Claude, Open Weights vs. API: Die Unterscheidung ist nicht ideologisch, sie ist strategisch. Was Sie in jedem Fall tatsächlich kontrollieren.
Souveränität
On-Premise, Open Source, Hardware (GPU/APU), Unabhängigkeit von US-Anbietern.
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KI on-Premise betreiben: On-Premise, OSS, GPU und APU
Sie brauchen kein Rechenzentrum, um ein lokales LLM zu betreiben. Ein Server mit einer Consumer-GPU oder sogar ein Mac M-series kann Modelle von 7 bis 70 Milliarden Parametern hosten.