Alternativen zu Teuken-7B: 11 Tools im Vergleich (Oktober 2026)

IBM Granite 4 ist eine Familie kleiner offener Sprachmodelle für Geschäftsanwendungen, unter Apache 2.0 in den Größen 3B, 8B und 30B veröffentlicht und durch das nach ISO 42001 zertifizierte KI-Managementsystem von IBM abgesichert.

Wichtige Funktionen

• Zusammenfassen, Klassifizieren, Extrahieren und Frage-Antwort
• RAG und Werkzeugnutzung für Agenten
• 12 Sprachen, darunter Deutsch

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Eigenbetrieb heißt: Ihr Team betreibt, sichert und aktualisiert das Modell selbst, einschließlich GPU-Kapazität, Überwachung und Updates. Prüfen Sie die Lizenz für die kommerzielle Nutzung und dokumentieren Sie die eingesetzte Version. Fließen Ergebnisse in Entscheidungen über Menschen ein, muss ein Mensch die Entscheidung treffen. Die Freistellung bei IP-Ansprüchen gilt nach den Vertragsbedingungen von IBM. Klären Sie, ob Sie Granite über watsonx oder nur als offene Gewichte nutzen.

BGE Reranker v2 M3 ist ein offenes Modell, das für jedes Paar aus Anfrage und Textstelle einen Relevanzwert ausgibt. Entwickler nutzen es, um Suchtreffer in selbst betriebenen RAG-Systemen neu zu sortieren.

Wichtige Funktionen

• Bewertet Frage-Text-Paare direkt mit einem Relevanzwert statt über Embeddings
• Mehrsprachig, aufgebaut auf dem Embedding-Modell bge-m3
• Läuft lokal über FlagEmbedding oder sentence-transformers

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: China.

Vor dem Kauf klären: Sie brauchen eigene GPU- oder CPU-Kapazität und jemanden, der das Modell betreibt und aktualisiert. Testen Sie die Qualität vor dem Einsatz mit Ihren Dokumenten und Sprachen. Nutzen Sie stattdessen einen fremden Inferenzdienst, gelten dessen Datenbedingungen und Standort, nicht die von BAAI.

Devstral Small 2 ist ein offenes Code-Modell von Mistral AI für agentische Softwareentwicklung, klein genug für den lokalen Betrieb auf einer starken GPU oder einem Mac mit 32 GB Speicher.

Wichtige Funktionen

• Erkundet Codebasen und ändert mehrere Dateien
• Werkzeugnutzung für Programmier-Agenten
• Bildeingabe, 256.000 Token Kontext

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: Frankreich.

Vor dem Kauf klären: Eigenbetrieb heißt: Ihr Team betreibt, sichert und aktualisiert das Modell selbst, einschließlich GPU-Kapazität, Überwachung und Updates. Prüfen Sie die Lizenz für die kommerzielle Nutzung und dokumentieren Sie die eingesetzte Version. Fließen Ergebnisse in Entscheidungen über Menschen ein, muss ein Mensch die Entscheidung treffen. Prüfen Sie erzeugten Code vor dem Übernehmen.

FineWeb-Edu ist ein offener Pretraining-Datensatz mit 1,3 Billionen Tokens englischer Webseiten, die als lehrreich bewertet wurden. Teams trainieren damit Sprachmodelle oder setzen deren Training mit hochwertigerem Webtext fort.

Wichtige Funktionen

• Seiten ausgewählt von einem Klassifikator für Bildungsqualität, trainiert mit Bewertungen von Llama-3-70B-Instruct
• Klassifikator und Trainingscode sind zusammen mit den Daten veröffentlicht

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Die Daten stammen aus öffentlichen Webseiten und können personenbezogene Daten und urheberrechtlich geschützte Texte enthalten. ODC-By verlangt eine Namensnennung, zusätzlich gelten die Bedingungen von Common Crawl. Planen Sie Speicher und Rechenleistung für Downloads im Terabyte-Bereich oder beginnen Sie mit einer Stichprobe. Fallen Sie unter die Transparenzpflichten des EU AI Act für Allzweckmodelle, dokumentieren Sie den Datensatz.

Gemma 4 ist die Familie offener multimodaler Modelle von Google DeepMind in fünf Größen. Die kleinsten Versionen laufen auf Laptops und Mobilgeräten, die größeren auf Workstations.

Wichtige Funktionen

• Text, Bild, bei kleinen Modellen auch Audio als Eingabe
• Einstellbare Denkmodi
• Funktionsaufrufe für Agenten

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Eigenbetrieb heißt: Ihr Team betreibt, sichert und aktualisiert das Modell selbst, einschließlich GPU-Kapazität, Überwachung und Updates. Prüfen Sie die Lizenz für die kommerzielle Nutzung und dokumentieren Sie die eingesetzte Version. Fließen Ergebnisse in Entscheidungen über Menschen ein, muss ein Mensch die Entscheidung treffen. Auch der Betrieb auf Endgeräten braucht einen Plan für Updates auf allen Geräten.

gpt-oss ist die Familie offener Sprachmodelle von OpenAI für Reasoning und Agentenaufgaben, veröffentlicht unter Apache 2.0. Unternehmen können sie auf eigener Hardware betreiben, eine kleinere Version auch lokal.

Wichtige Funktionen

• Einstellbarer Reasoning-Aufwand low, medium und high
• Funktionsaufrufe, Web-Browsing und Python-Ausführung
• Feintuning möglich

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Eigenbetrieb heißt: Ihr Team betreibt, sichert und aktualisiert das Modell selbst, einschließlich GPU-Kapazität, Überwachung und Updates. Prüfen Sie die Lizenz für die kommerzielle Nutzung und dokumentieren Sie die eingesetzte Version. Fließen Ergebnisse in Entscheidungen über Menschen ein, muss ein Mensch die Entscheidung treffen. Die rohe Gedankenkette ist laut OpenAI nicht für Endnutzer gedacht.

Chronos-2 ist ein offenes Basismodell für Zeitreihen von Amazon, das Prognosen erstellt, ohne vorher mit Ihren Daten trainiert zu werden. Daten- und Planungsteams nutzen es, um Nachfrage, Absatz oder Auslastung aus historischen Reihen vorherzusagen.

Wichtige Funktionen

• Prognosen ohne vorheriges Training (Zero-Shot) für einzelne und mehrere Zeitreihen
• Bezieht Einflussgrößen (Kovariaten) in die Prognose ein
• Liefert Quantil-Prognosen als Spannbreite statt eines Einzelwerts

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: USA.

Vor dem Kauf klären: Sie betreiben das Modell selbst oder auf SageMaker. Planen Sie Hosting, Überwachung und Updates ein. Vergleichen Sie die Prognosegüte mit Ihrer bisherigen Methode an eigenen historischen Daten, bevor Sie sich darauf verlassen. Beim lokalen Betrieb bleiben die Daten in Ihrer Umgebung.

Der MiniCPM-Artikel stellt kleine Sprachmodelle mit 1,2 und 2,4 Milliarden Parametern ohne Embedding vor und das Trainingsrezept dahinter. Er stammt von der Tsinghua-Universität und Modelbest Inc. in Peking. Das Repository von OpenBMB führt die Modellfamilie für den Einsatz auf Endgeräten fort.

Wichtige Funktionen

• Kleine Sprachmodelle, die laut Artikel mit 7- bis 13-Milliarden-Modellen mithalten
• Warmup-Stable-Decay-Lernratenplan für kontinuierliches Training
• Modell-Windkanal-Experimente zur Wahl stabiler Hyperparameter

Im Vergleich zu Teuken-7B

• Am stärksten anderswo: China.

Vor dem Kauf klären: Der Artikel beschreibt die Modelle von 2024, aktuelle Versionen unterscheiden sich. Testen Sie das neueste Modell mit eigenen Aufgaben. Prüfen Sie vor kommerzieller Nutzung die Lizenz jedes Modells auf Hugging Face. Die Zusammensetzung der Trainingsdaten beeinflusst die Qualität in anderen Sprachen als Englisch und Chinesisch.