Interactive
TCO-Rechner
Geben Sie Korpusgröße, Trainingsrhythmus und Parallelität ein. Sehen Sie Drei-Jahres-Gesamtkosten für Hardware, Cloud und Hybrid im Vergleich zur aktuellen Preisliste.
ÖffnenSäule 2 · Compound · Schichten · Verbessern · Mitnehmen
Bauen Sie KI auf, die auf Ihrem geistigen Eigentum aufbaut — ohne Hyperscaler.
Sie möchten, dass Ihre KI Ihren Dealflow, Ihr Produkt, Ihre Kunden und Ihre Sprache kennt. Hyperscaler bieten das nicht — und selbst wenn, lässt sich der GPU-Aufwand gegenüber einem ungewissen Business Case nicht rechtfertigen. Ihre heutigen Optionen: generische KI dauerhaft mieten oder selbst bauen und scheitern.
Nachweise
Jede Aussage mit einem Beleg.
Keine reinen Screenshot-Seiten. Jeder Punkt unten wird gegen eine Sandbox ausgeführt, kann als reales Artefakt heruntergeladen werden oder verweist auf einen extern überprüfbaren Nachweis.
Interactive
Compound-Kurven-Diagramm
Bewegen Sie einen Regler durch Jahr 1, 2 und 3 und beobachten Sie den Leistungszuwachs gegenüber einer Basismodell-plus-RAG-Baseline auf Ihrem Entscheidungsklassen-Benchmark.
ÖffnenLoRA-Fallstudie
Eine anonymisierte 18-monatige Reise: von der RAG-Baseline zum wöchentlichen LoRA-Zyklus bis zum monatlichen DPO. Verbesserungswerte, Trainingsset-Zusammensetzung, was funktioniert hat.
ÖffnenCode
Entscheidungsjournal-Datenmodell
Wie die Reinforcement-Schleife über Jahre Präferenz- und Ergebnisdaten akkumuliert — ohne dass etwas Ihre Appliance verlässt.
ÖffnenFünfjahres-Asset-Trajektorie
Wie sieht Jahr 5 des Compounding aus? Ehrliche Einordnung, ab wann das geistige Eigentum messbar von einem generischen Grundlagenmodell plus RAG abweicht.
ÖffnenSo funktioniert es
Die architektonischen Entscheidungen hinter dem Versprechen.
Tag 1: RAG über Ihren Korpus — das Modell ruft ab und antwortet. Tag 30: strukturierter Evaluations-Harness bewertet Ausgaben anhand Ihrer Präferenzen. Tag 90: Trainings-Pipeline (LoRA, DPO, fortgesetztes Pretraining) läuft auf Ihren kuratierten Daten. Ab Jahr 1: Der Präferenzdatensatz akkumuliert Ergebnisbewertungen; Reward-Modelling greift ein. Die Pipeline ist portabel — wenn ein stärkeres Basismodell erscheint, werden Ihre LoRA- und RL-Adapter darauf neu trainiert.
Vollständige Systemübersicht lesenWas es kostet
Preise
Compounding ist eine Funktion des für Training aufgewendeten Rechenaufwands. Stufenpreise skalieren mit dem Hardware-Footprint. Cloud-Burst-Training ist verfügbar, wo die Datenresidenz es erlaubt. Sprechen Sie mit dem Discovery-Agenten für eine dimensionierte Empfehlung.