Aleph Alpha hat am 3. Oktober 2026 das offene KI-Sprachmodell Kolibri veröffentlicht.
Das Unternehmen aus Heidelberg trainierte das Modell mit 78,1 Milliarden Parametern komplett in Deutschland und Finnland und stellt die Gewichte kostenlos unter der Lizenz Apache 2.0 bereit. Zielgruppe sind Behörden, Industrie und Luftfahrtfirmen, die KI auf eigener Infrastruktur betreiben wollen.
Modell verarbeitet bis zu eine Million Token Kontext
Kolibri ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 384 Experten, von denen pro Anfrage sechs aktiv sind. Dadurch rechnet das System effektiv nur mit 3,46 Milliarden Parametern pro Token, obwohl insgesamt 78,1 Milliarden Parameter gespeichert sind.
Ein eigener Tokenizer namens UniBPE ist auf Deutsch und Englisch zugleich ausgelegt, zusätzlich lassen sich vier Stufen an Denkaufwand einstellen, von keiner zusätzlichen Schlussfolgerung bis zu intensivem mehrstufigem Schließen.
Trainiert wurde Kolibri mit rund 24 Billionen Token, davon 62 Prozent Englisch, gut 21 Prozent Deutsch und 14 Prozent Code. Das Kontextfenster reicht nach Angaben des Unternehmens bis zu einer Million Token, tatsächlich trainiert wurde bis 256.000 Token.
Für das Vortraining liefen 21 Tage lang 768 Grafikkarten vom Typ Nvidia B200, abgeschlossen am 11. September 2026.
Ein zusätzliches Trainingsverfahren nach dem sogenannten Merlin-Arthur-Protokoll soll die Neigung des Modells zu erfundenen Antworten verringern. Vorgänger war Kolibri Origin mit 30,6 Milliarden Parametern, veröffentlicht nur drei Monate zuvor über die unternehmenseigene „Model Factory"-Infrastruktur für schnelle Modell-Iterationen.
Aleph Alpha positioniert Kolibri als Antwort auf US-Cloud-Abhängigkeit
Mitgründer Samuel Weinbach wirbt laut WirtschaftsWoche damit, das Modell könne gezielt „auf Deutsch argumentieren" und werde dadurch für den Arbeitsalltag in Behörden praktisch nutzbar.
Co-Geschäftsführer Ilhan Scheer bezeichnet KI-Souveränität als die Fähigkeit, Entscheidungen über eigene Technologie zu treffen, statt dauerhaft von US-Cloud-Anbietern abhängig zu sein. Bei der Vorstellung in Heidelberg war auch Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) zugegen, der die Zusammenarbeit von Aleph Alpha schon zuvor öffentlich unterstützt hatte.
Zielgruppen sind vor allem Verwaltung, Industrie und Luftfahrt – Branchen mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Ausfallsicherheit, die ungern auf US-Cloud-Dienste setzen. Die im September besiegelte Fusion mit Cohere sollte Heidelberg zum reinen Forschungsstandort machen, während operative Geschäfte nach Toronto und Berlin wandern.
Mit Kolibri zeigt das rund 200 Köpfe starke Heidelberger Team nun ein markttaugliches, komplett selbst trainiertes Modell – mehr als reine Grundlagenforschung. Für die Fusion mit Cohere stehen in mehreren Jurisdiktionen noch kartellrechtliche Prüfungen aus, Heidelberg bleibt bis zum Abschluss operativ eigenständig.
Unabhängige Tests zeigen Mittelfeld-Leistung und hohen Hardware-Bedarf
Eine unabhängige Analyse von Orcarouter ordnet Kolibri im allgemeinen Sprachverständnis hinter das offene Konkurrenzmodell Qwen3.8 mit 27 Milliarden Parametern ein, das in Englisch und Deutsch jeweils höhere Durchschnittswerte erreicht.
Bei einem deutschsprachigen Mathematik-Test (AIME 2025) kommt Kolibri dagegen auf einen Wert von 87,5 und schneidet dort besser ab als mehrere größere Modelle aus demselben Vergleichsfeld.
Dieselbe Analyse nennt als Mindestvoraussetzung zwei Grafikkarten vom Typ Nvidia H100 oder vergleichbare Hardware mit zusammen etwa 78 Gigabyte Speicher – ungefähr so groß ist auch das komprimierte Modell selbst. Einen gehosteten Zugang über eine eigene Programmierschnittstelle bietet Aleph Alpha zum Start nicht an; Interessenten laden die Gewichte von Hugging Face herunter und betreiben Kolibri auf eigenen oder gemieteten Servern, was die Hürde für kleinere Behörden ohne eigene Rechenzentren deutlich erhöht.
Offen bleibt, ob Aleph Alpha Kolibri über die gemeinsam mit dem Schwarz-Konzern aufgebaute Sovereign-Cloud auch als gehosteten Dienst anbietet. Für Behörden ohne eigene Grafikkarten-Cluster wäre das der eigentliche Test, ob aus dem offenen Modell über Pilotprojekte hinaus echte Nachfrage entsteht.
