ALEPH ALPHA - AI for Enterprises and Governments
Aleph Alpha GmbH · Sonstiges
Aleph Alpha ist das deutsche Unternehmen hinter dem offenen Modell Kolibri und einer souveränen KI-Plattform für Behörden, Verteidigung und regulierte Branchen in Europa.
Über ALEPH ALPHA - AI for Enterprises and Governments
About
Was ist Aleph Alpha
Aleph Alpha ist eine Heidelberger Firma aus dem Jahr 2019, die spezialisierte Sprachmodelle und die dazugehörige Software verkauft. Alles dreht sich um Kontrolle: Die Modelle laufen auf Hardware, die der Kunde besitzt oder mietet, die Plattform steht in einer souveränen Cloud oder in einem abgeschotteten Netz, und jede Antwort soll auf ein Quelldokument zurückführen.
Den Wettlauf um die Spitzenplätze in allgemeinen Ranglisten hat das Unternehmen vor einiger Zeit aufgegeben. Die aktuelle Strategie ist enger und praktischer. Ein deutsches KI-Modell, das auf Deutsch denkt, ist für diese Kunden mehr wert als ein Spitzenplatz in einem englischen Benchmark. Ein Ministerium, eine Bank oder ein Maschinenbauer braucht nicht den besten Chatbot des Marktes, sondern ein System, das Akten innerhalb der eigenen Mauern hält, auf Deutsch antwortet und bei einer Prüfung zeigt, woher jede Aussage stammt.
Dieser Zuschnitt hat klare Grenzen. Kolibri, das aktuelle Modell, deckt nur Deutsch und Englisch ab. Es gibt keinen Selbstbedienungskauf und keine öffentliche Preisliste, erst recht kein kostenloses Angebot für Privatnutzer. Wer etwas Ernsthaftes testen will, spricht zuerst mit dem Vertrieb. Wer selbst hostet, kauft GPUs, denn die Gewichte belegen rund 78 GB Speicher, bevor die erste Anfrage beantwortet wird.
Erste Schritte
- Sprechen Sie mit dem Vertrieb und beschreiben Sie die Arbeitslast, denn Preis und Umfang werden pro Projekt kalkuliert.
- Legen Sie fest, wo das System läuft: souveräne Cloud, eigener Cloud-Mandant, eigene Server oder ein abgeschottetes Netz ohne Internetzugang.
- Binden Sie die Dokumentquellen an, die der Assistent lesen soll, und setzen Sie Zugriffsregeln, damit Antworten den bestehenden Rechten folgen.
- Stellen Sie den Denkmodus je Aufgabe ein, hoch für die Prüfung eines Antrags, niedrig für eine schnelle Auskunft.
- Testen Sie mit einem Team, vergleichen Sie jede Antwort mit der zitierten Stelle, und weiten Sie den Zugang aus, sobald die Qualität trägt.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von ALEPH ALPHA - AI for Enterprises and Governments.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- IT-Teams im öffentlichen Sektor
- Stark regulierte Unternehmen
- Industrial-Engineering-Teams
Aufgaben
- Fragen an deutsche Dokumente
- Anforderungsanalyse in Ausschreibungen
- Agentengestützte Büroarbeit
- Suche in unordentlichen Archiven
Szenarien
- Betrieb im abgeschotteten Netz
- Assistent für eine ganze Verwaltung
- Erster Test ohne Risiko
Wichtigste Funktionen
Ein 78B-Modell, das sich wie ein kleines verhält
Kolibri hat 78 Milliarden Parameter, aktiviert aber pro Token nur etwa 3 Milliarden, weil die Architektur auf Mixture-of-Experts setzt. Praktisch heißt das: die Bandbreite eines großen Modells bei deutlich weniger Rechenzeit pro Antwort. Aleph Alpha sieht das Modell an der Effizienzgrenze seiner Klasse, und prüfen lässt sich das für die eigene Arbeitslast nur mit eigenen Aufgaben.
Deutsch ist eingebaut, nicht angeklebt
Rund 23 % des Vortrainingstexts sind deutsch, und der Tokenizer wurde so gebaut, dass deutsche Wörter weniger Token verbrauchen als in einem englisch geprägten Modell. Sichtbar wird das bei langen Komposita und Juristensprache, wo übersetzte Modelle an Präzision verlieren oder die Tokenzahl aufblähen. Das Denken auf Deutsch war Trainingsziel, kein Nebeneffekt.
Antworten mit Quelle, manchmal mit Absage
Document AI liest Dateien, Tabellen, Diagramme und schlechte Scans und hält die Suche an die Zugriffsrechte gebunden. Jede Antwort zitiert die Stelle, aus der sie stammt. Fehlt der Beleg im Bestand, ist das Modell darauf trainiert, sich zu enthalten und das zu sagen. Wer schon erlebt hat, wie ein Chatbot eine Vertragsklausel erfunden hat, schätzt dieses Verhalten höher ein als einen Benchmarkpunkt.
Denkleistung nach Bedarf
Kolibri bringt einen steuerbaren Denkmodus mit. Höher drehen für die mehrstufige Prüfung eines Genehmigungsantrags, niedriger für eine Auskunft, die eine Sekunde dauern soll. Tool-Aufrufe sind nativ, das Modell übergibt also an interne Systeme, statt zu beschreiben, was ein Mensch als Nächstes tun sollte.
Betrieb auf eigener Infrastruktur
Die Plattform läuft als souveräne Cloud, im Hybridbetrieb oder vollständig selbst verwaltet, abgeschottete Netze eingeschlossen. Identitätsverwaltung, Mandantentrennung und Admin-Konsole gehören zum Paket. Im strengsten Modus ist das ein LLM on-premises, bei dem Gewichte, Prompts und Protokolle im eigenen Netz bleiben. Aleph Alpha gibt an, dass der komplette Weg von null bis zur laufenden Anwendung samt Hardware in unterstützten Setups etwa 45 Minuten dauert.
Agenten mit Freigabe und Prüfpfad
Die Orchestrierung baut Agenten aus wiederverwendbaren Fähigkeiten, und die Laufzeit erzwingt eine Freigabe bei Schritten mit echten Folgen. Jede Aktion wird protokolliert und einem Nutzer zugeordnet. Governance ist hier eine Plattformeinstellung und kein eigenes Compliance-Projekt pro Anwendungsfall.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Deutsche Qualität, die allgemeine Modelle selten erreichen, getragen von Tokenizer und Trainingsmischung.
- Antworten enthalten die Quellstelle, und das Modell enthält sich, wenn Dokumente eine Aussage nicht stützen.
- Offene Gewichte unter Apache 2.0 erlauben Tests auf eigener Hardware, bevor über einen Kauf gesprochen wird.
- Der Betrieb deckt abgeschottete Netze und eigene Server ab, was nur wenige KI-Plattformen für Unternehmen bieten.
- Ein Kontextfenster von einer Million Token verarbeitet lange Lastenhefte und komplette Akten in einem Durchgang.
Nachteile
- Nur Deutsch und Englisch, ein internationales Team braucht für andere Märkte einen zweiten Anbieter.
- Keine öffentliche Preisliste und keine Selbstbedienung, was die Budgetplanung bremst und kleine Teams ausschließt.
- Selbst hosten verlangt mindestens zwei A100- oder H100-Karten mit 80 GB, eine echte Hardwareinvestition.
- Individuelle Lösungen und vorgelagerte Ingenieursarbeit werden getrennt berechnet, die Gesamtkosten liegen damit über der Plattformgebühr.
Häufige Fragen
Drei Dinge: Kolibri als Modell, die Adaptive Platform für Betrieb und Steuerung sowie fertige Lösungen für öffentliche Verwaltung und Industrial Engineering. Die meisten Verträge verbinden alle drei, dazu kommen Dienstleistungen.
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