#173 Topic: Open-Weight Modelle

In dieser Folge besprechen wir Open Weight Modelle, deren Funktionsweise, Herkunft und Qualität im Vergleich zu geschlossenen Modellen. Wir beleuchten Kosten, Bezugswege, Bias-Risiken und staatliche Kontrolle, sowie das Resilienz-Argument im Kontext geopolitischer Entwicklungen. Praktische Tipps zum Self-Hosting, Einsatz im Coding-Alltag und offene Streitfragen runden die Diskussion ab.

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Open Weights Basics und Modelle auf Hugging Face:

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DeepSeek V4 Pro - Offizielle Webseite:

https://deepseek.com

Zhipu AI - GLM-5.2 Modell:

https://zhipu.ai

NVIDIA Nemotron Modelldetails:

https://developer.nvidia.com/nemotron

OpenRouter - API Aggregator für Open Models:

https://openrouter.ai

Azure AI Foundry - Microsoft Cloud Service:

https://azure.microsoft.com/en-us/services/ai-foundry

Mistral AI - Europäischer Anbieter für Open Weight Modelle:

https://mistral.ai

Apertus AI - ETH Zürich transparentes Modell:

https://apertus.ethz.ch

Open Code Harness - Open Source Coding Tool:

https://github.com/open-code-harness

Qwen-Code Harness Optimierung:

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OpenRouter CCP-sensitive-prompts Dataset:

https://huggingface.co/datasets/ccp-sensitive-prompts

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