Modèle Aktualisiert 2026-04
SLM (Small Language Model)
Small Language Model
Definition
Ein SLM ist ein kompaktes Sprachmodell, das für den Betrieb auf lokalen Geräten optimiert ist und gezielte Leistung bei spezifischen Aufgaben bietet.
Siehe auch im Glossar
L
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde und in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
F
Foundation Model
Ein Foundation Model ist ein großes KI-Modell, das auf umfangreichen Daten vortrainiert wurde und für verschiedene Aufgaben anpassbar ist.
Q
Quantisierung
Quantisierung reduziert die Präzision der Zahlenwerte in einem KI-Modell, um es kleiner und schneller zu machen – bei minimalem Qualitätsverlust.
K
KI-Inferenz
Inferenz ist der Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell verwendet wird, um aus neuen Daten Vorhersagen oder Antworten zu generieren.
Tools, die slm verwenden
D
DeepSeek
Das chinesische Open-Source-Modell auf GPT-4-Niveau
4.7/5
M
Mistral Le Chat
Die souveräne europäische KI – DSGVO-konform
4.5/5
O
OpenClaw
Der Open-Source-KI-Agent, der Ihre LLMs in autonome Arbeiter verwandelt
4.5/5
R
Replit
Cloud-IDE mit integrierter KI für das Programmieren von überall
4.5/5
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen einem SLM und einem LLM?
Ein LLM verfügt über Milliarden von Parametern und benötigt leistungsstarke GPUs. Ein SLM hat deutlich weniger Parameter und kann auf einem Laptop oder Smartphone betrieben werden.
Sind SLMs schlechter?
Bei allgemeinen Aufgaben ja. Bei spezifischen Aufgaben, auf die sie optimiert sind, können sie jedoch deutlich größeren LLMs durchaus das Wasser reichen.
