Local AI That Competes

Vergleichen Sie Systeme, nicht Modelle. Ob ein selbst betriebenes Open-Weight-Modell mithält, entscheiden der Kontext, den Sie zusammenstellen, die Werkzeuge, die es aufrufen darf, die Prüfungen, die es passieren muss, und die Trainingsdaten, die Ihr Workflow von selbst erzeugt. Christoph Hess beschreibt fünf Engineering-Hebel und die Bedingungen, unter denen sich jeder einzelne rechnet.

• Vier Bedingungen, die klären, ob ein Workload überhaupt auf lokale Inferenz gehört
• Warum der Preis pro Token die falsche Zahl ist und was stattdessen zählt
• Fünf Engineering-Hebel, jeder mit eigener Entscheidungsregel, eigenen Fehlermodi und eigenem Punkt, ab dem weiterer Aufwand nichts mehr bringt
• Ein 90-Tage-Pilotplan mit klaren Gates
• Publizierte Evidenz samt ihrer Einschränkungen, inklusive der Ergebnisse, die über die jeweilige Studie hinaus nicht tragen