Kleinere Sprachmodelle für weniger Kosten und mehr Effizienz im KI-Einsatz

Mit dem Aufkom­men großer Sprach­mod­elle (LLMs) kon­nten Unternehmen neue Pro­jek­te entwer­fen, doch diese Mod­elle waren oft teuer und unhan­dlich. Kleinere Mod­elle und dis­til­lierte Vari­anten wie Google’s Gem­ma, Microsoft’s Phi oder Mistral’s Small 3.1 bieten nun kostengün­stigere, auf­gaben­spez­i­fis­che Alter­na­tiv­en, die weniger Rechen­leis­tung und Spe­ich­er benöti­gen und schnellere Inferenzzeit­en ermöglichen. Dies führt zu niedrigeren Betrieb­skosten (OPEX) und Investi­tion­saus­gaben (CAPEX)¹Skip to main con­tent Events Video Spe­cial Issues Jobs Sub­scribe Arti­fi­cial Intel­li­gence Secu­ri­ty Data Infra­struc­ture Automa­tion Enter­prise Ana­lyt­ics More Mod­el min­i­mal­ism: The new AI strat­e­gy sav­ing com­pa­nies mil­lions.

Kleinere Mod­elle sind beson­ders effizient bei spez­i­fis­chen Auf­gaben und lassen sich leichter warten. Sie senken Imple­men­tierungs- und Wartungskosten, vor allem durch Fein­ab­stim­mung (Fine-Tun­ing), was oft kostengün­stiger ist als kom­plex­es Prompt-Engi­neer­ing. Unternehmen bericht­en von erhe­blichen Einsparun­gen, z. B. durch Post-Train­ing, das Kosten um das Hun­dert­fache reduzieren kann.

ROI und Her­aus­forderun­gen

Die Berech­nung des Return on Invest­ment (ROI) ist bei KI-Pro­jek­ten kom­plex, da der Nutzen nicht immer sofort erkennbar ist. Experten empfehlen, die erwarteten Vorteile real­is­tisch zu bew­erten und langfristig zu pla­nen. Während kleinere Mod­elle kostens­parend sind, kön­nen sie begren­ztere Kon­textfen­ster haben, was zu höheren Arbeit­saufwän­den führt. Fehlab­stim­mungen zwis­chen Mod­ell und Auf­gabe kön­nen die Vorteile zunichtemachen.

Flex­i­bil­ität und Anpas­sung

Unternehmen soll­ten flex­i­bel bleiben und Mod­elle an neue Anforderun­gen anpassen. Pro­to­typ­ing mit großen Mod­ellen hil­ft, den Wert eines Pro­jek­ts zu vali­dieren, bevor auf kleinere Mod­elle gewech­selt wird. Experten beto­nen, dass kein Mod­ell dauer­haft opti­mal ist, da tech­nol­o­gis­che Fortschritte schnell bessere Alter­na­tiv­en bieten.

Ins­ge­samt ermöglichen kleinere, auf­gaben­spez­i­fis­che Mod­elle Unternehmen, KI kosten­ef­fizien­ter einzuset­zen, ohne dabei auf Leis­tung verzicht­en zu müssen.