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Reasoning-Modelle denken mit, bevor sie antworten. Wann sich Test-Time Compute lohnt, wie Routing Kosten senkt und was On-Premise dabei bringt.

Eine Million Token Kontext klingt verlockend. Doch wann lohnt sich Long-Context-KI im Unternehmen – und wann bleibt RAG die bessere Wahl?

KI-Agenten vergessen nach jeder Sitzung alles. Persistentes Gedächtnis im eigenen Haus macht aus Werkzeugen mitdenkende Kollegen – so gehen Sie es an.

So sichern Guardrails selbst-gehostete KI ab: Eingaben prüfen, Ausgaben filtern, PII maskieren und Jailbreaks abwehren — ohne die Kontrolle abzugeben.

Wie Unternehmen mit Modell-Destillation kleine, lokale KI-Modelle bauen, die fast so gut sind wie große – schneller, günstiger und im eigenen Haus.

Warum ein planender, mehrstufiger Suchablauf komplexe Fragen belegbar beantwortet – und wo sich der Aufwand lohnt.

Eine feinabgestimmte KI pro Abteilung, aber nur eine GPU? Multi-LoRA-Serving macht Dutzende Modellvarianten auf einer Karte bezahlbar.

Vektorsuche findet die richtige Passage, aber selten ganz oben. Reranking mit Cross-Encodern sortiert RAG-Treffer neu – für präzisere Antworten.

Speculative Decoding beschleunigt selbst-gehostete KI-Modelle deutlich – ohne Qualitätsverlust. Wie die Technik funktioniert und was sie Ihrem Budget bringt.

Continuous Batching, PagedAttention, Quantisierung: Wie Inferenz-Server die GPU auslasten und eigene KI wirtschaftlich betreiben.