Souveräne LLMs, SLMs und Kontextplattformen
Sprachmodelle, die aus Ihren eigenen Daten antworten und sie nie außerhalb Ihrer Kontrolle senden
Ihre Daten dürfen nicht zu einem öffentlichen KI-Dienst
Banken, Ministerien und andere regulierte Institutionen dürfen Kunden- oder Bürgerdaten nicht an öffentliche KI-Dienste im Ausland senden. Gesetze zum Datenstandort verbieten es, und die meisten Risikoausschüsse ebenso.
Doch dieselben Institutionen brauchen Assistenten, Suche und Textentwürfe, die ihre eigenen Dokumente verstehen, oft auf Arabisch wie auf Englisch. Ein Modell, das die Daten nicht sieht, nützt wenig, und eines, das Berechtigungen ignoriert, ist ein Risiko.
Was Sie erhalten
Daten bleiben im Land
Modelle, die in Ihrem eigenen Rechenzentrum, einer privaten Cloud oder einer regionalen souveränen Cloud laufen, sodass die Daten im Land bleiben.
Kein Training auf Ihren Daten
Kein Dritter trainiert auf Ihren Prompts, Dokumenten oder Antworten.
Berechtigungen respektiert
Antworten nur aus dem, was die fragende Person sehen darf.
Arabisch und regionale Dialekte
Modelle, abgestimmt auf Arabisch und regionale Dialekte, wo Ihre Nutzer sie brauchen.
Was wir liefern
Air-gapped, On-Premises und souveränes Cloud-Hosting
Modelle, bedient in einer air-gapped Umgebung, auf Ihren eigenen GPU-Servern oder in einem privaten Netz auf einer regionalen Cloud, dimensioniert nach Ihrem Workload.
Frontier- und Open-Weight-Modelle
Das richtige Modell für jede Aufgabe, von OpenAI, Claude und Gemini bis zu Open-Weight-Modellen wie Llama, Qwen, DeepSeek und Mistral, hinter einer Schnittstelle, damit es austauschbar bleibt.
Arabic-first und regionale Feinabstimmung
Kleine Sprachmodelle wie Jais, Falcon und ALLaM sowie europäische und asiatische Modelle, feinabgestimmt auf Ihr Vokabular, Ihre Dialekte und Dokumente.
Kontextplattformen und berechtigungsbewusstes GraphRAG
Eine semantische Schicht und ein Wissensgraph über Ihren Inhalten, mit Retrieval, das Zugriffsregeln auf Zeilen- und Rollenebene anwendet, bevor das Modell Text sieht.
Wie es läuft
Das Hosting der Modelle läuft auf On-Premises-GPU-Clustern oder air-gapped privaten Clouds mit Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek oder Llama, und Zugriffsregeln greifen vor der Inferenz.
Aufgabe und Grenze wählen
Wir vereinbaren, wer das Modell nutzt, welche Aufgaben es übernimmt, welche Daten es lesen darf und wo es laufen darf.
Daten vorbereiten
Wir bringen die Quellen in eine gesteuerte Datenschicht und ordnen die Berechtigungen zu, die bis in jede Antwort durchgereicht werden müssen.
Modell wählen und abstimmen
Wir vergleichen Modelle anhand Ihrer eigenen Fragen nach Qualität, Sprache, Geschwindigkeit und Kosten und stimmen ein kleines Modell ab, wo es sich lohnt.
Innerhalb Ihrer Grenze deployen
Wir installieren Modell und Retrieval in Ihrer Umgebung, mit Zugriffskontrolle, Protokollierung und Sicherheitsprüfung.
Messen und betreiben
Wir verfolgen Qualität, Kosten und Nutzung, prüfen markierte Antworten mit Ihrem Team und erweitern die Evaluierungsfragen laufend.
Technologien und Standards
Die Daten fließen aus Ihren Quellen über eine Schicht auf Apache Iceberg oder Databricks und berechtigungsbewusstes GraphRAG in ein Modell in einem air-gapped privaten Netz. Daten verlassen das Unternehmen nie.
- KI und maschinelles Lernen
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Daten und Analytik
- Databricks
- Methoden und Verfahren
- Berechtigungsbewusstes GraphRAG
- Semantische Schichten
- Air-gapped private Netze
- Kleine Sprachmodelle (SLMs)
So beginnen
Die meisten Kunden beginnen mit dem souveränen agentischen Proof of Concept: ein funktionsfähiger, berechtigungsbewusster GraphRAG- oder Agenten-Workflow, angebunden an Ihre internen Werkzeuge in einem privaten Netz.
Wie es weitergeht
Terminabstimmung
Unser Team schreibt Ihnen, um einen Termin für das Gespräch zu vereinbaren.
Beratungsvorgespräch
Ein kostenlose 30-minütige Online-Vorberatung: Wir gehen Ihre Ziele, Systeme und Rahmenbedingungen durch.
Readiness-Review
In einer kostenlose 48-stündige Readiness-Review prüft ein Principal Architect Ihr Projekt gegen die 6-Punkte-Definition of Ready und empfiehlt den passenden Track.
Wahl des Tracks
Projekte mit klarem Leistungsumfang erhalten innerhalb von 3–5 Werktagen ein verbindliches Angebot. Projekte in der Konzeptphase starten im Blueprint Studio. Ein laufendes System, das ausfällt, nicht dokumentiert ist oder integriert werden muss, beginnt mit einer Diagnose von 1–2 Wochen. Blueprint Studio und Diagnose haben jeweils ein festes Honorar, das im Angebot genannt wird.
KI-native Produktteams
Geführte, funktionsübergreifende Pods aus Senior-Ingenieuren, ausgestattet mit agentischen Coding- und QA-Harnesses.
Projekte mit festem Ergebnis und Managed Services rund um die Uhr
Lieferung mit festem Umfang und Meilensteinen unter benannten Delivery-Leads sowie Application Managed Services rund um die Uhr unter SLA-Governance.
Der schnellste Einstieg ist das Paket Souveräner agentischer POC (MCP, A2A, GraphRAG), eines unserer schnellen Zusammenarbeitspakete.
Wo Sie startenFragen und Antworten
Kann das Modell laufen, ohne dass Daten unser Land verlassen?
Ja. Wir hosten das Modell in einer air-gapped Umgebung, auf Ihren eigenen Servern oder in einem privaten Netz auf einer regionalen souveränen Cloud. Prompts, Dokumente und Antworten bleiben innerhalb dieser Grenze, und kein Dritter trainiert auf ihnen.
Mit welchen Sprachmodellen arbeiten Sie?
Wir wählen je Aufgabe. Zu den Optionen gehören Frontier-Modelle von OpenAI, Claude und Gemini, Open-Weight-Modelle wie Llama, Qwen, DeepSeek und Mistral sowie regionale Modelle wie Jais, Falcon und ALLaM. Müssen Daten im Land bleiben, nutzen wir Modelle, die in Ihrer Umgebung laufen können.
Funktioniert es auf Arabisch und in regionalen Dialekten?
Ja. Wir stimmen Arabic-first kleine Sprachmodelle wie Jais, Falcon und ALLaM auf Ihr Vokabular und Ihre Dokumente ab. Dann testen wir sie mit den Fragen, die Ihre Nutzer stellen, in den Dialekten, die sie verwenden.
Wie verhindern Sie, dass das Modell Menschen Dinge zeigt, die sie nicht sehen dürfen?
Retrieval wendet Ihre Zugriffsregeln auf Zeilen- und Rollenebene an, bevor Text das Modell erreicht. Eine Antwort entsteht nur aus Inhalten, die die fragende Person lesen darf, nach Ihren bestehenden Identitäts- und Zugriffsregeln.
Was ist berechtigungsbewusstes GraphRAG?
Retrieval-Augmented Generation findet die Passagen, die eine Frage beantworten, und gibt sie dem Modell. GraphRAG ergänzt einen Wissensgraphen darüber, wie Ihre Entitäten zusammenhängen, sodass Antworten diesen Verknüpfungen folgen können. Berechtigungsbewusst bedeutet, dass jede Passage zuerst nach den Rechten des Fragenden gefiltert wird.
Brauchen wir ein großes Modell, oder genügt ein kleines?
Oft genügt ein kleines. Klassifizierung, Extraktion und Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten funktionieren meist gut mit einem abgestimmten kleinen Sprachmodell, das auf weniger GPUs läuft und weniger kostet. Große Modelle behalten wir für Aufgaben, die tieferes Schlussfolgern brauchen.
Wem gehört das feinabgestimmte Modell?
Ihnen. Code, Prompts, Evaluierungssets und alle feinabgestimmten Modellgewichte, die wir für Sie erstellen, gehören Ihnen, sobald der jeweilige Meilenstein bezahlt ist. Kommerzielle und Open-Weight-Basismodelle bleiben unter ihren eigenen Lizenzbedingungen, die wir Ihnen auflisten.
Beginnen Sie mit einem Gespräch, nicht mit einem Vertrag.
Sagen Sie uns, was Sie bauen, verbinden oder absichern möchten. Ein Architekt geht es mit Ihnen durch und empfiehlt dann, wo Sie beginnen sollten.