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Unzufrieden mit der Leistung von Mistral setzt der deutsche Suchmaschinenbetreiber Ecosia auf chinesische Open-Source-AI-Modelle

IT Home, 8. Oktober – Laut Berichten des „Politik-Blattes“ hat der deutsche Suchmaschinenanbieter Ecosia kürzlich die französische AI-Modell-Plattform Mistral aufgegeben und sich stattdessen für ein chinesisches…

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Vielen Dank an den Benutzer von IT Home Huanan Wu Yanzu für die Übermittlung der Hinweise!

IT之家 Am 8. Oktober berichtete die „Politik-Zeitung“, dass der deutsche Suchmaschinenanbieter Ecosia kürzlich auf das französische AI-Modell Mistral verzichtet und stattdessen ein chinesisches Open-Source-AI-Modell wählt.

Kristian Kroll, Gründer und CEO von Ecosia, sagte in einem Interview: „Wir sind enttäuscht über die Qualität von Mistral – das Modell ist heute ein Jahr hinter den Konkurrenten zurück.“

Im Mai dieses Jahres gab Ecosia bekannt, die Beziehung zum amerikanischen OpenAI-Programm aufzugeben und den AI-Dienstleister in Mistral zu wechseln. Laut Kroll war diese Zusammenarbeit nicht reibungslos; das Unternehmen hatte häufig technische Probleme wie Serverüberlastung zu bewältigen.

Laut einer ursprünglichen Meldung von IT Home befürchtet Ecosia auch, ob Mistral die Umweltziele erreicht. In der französischen Energiestruktur macht die Kernenergie einen großen Teil aus, und das Unternehmen zweifelt daran, ob Mistral neutral bleiben kann. Croel erklärte: „Mistral ist von Finanzmitteln internationaler Investoren abhängig, daher ist es nicht als eine echte souveräne Unternehmung zu betrachten.“

Der CEO glaubt außerdem, dass China aktiv die Entwicklung open-source Großmodelle fördert, was für Europa eine große Chance ist. Obwohl Europa die erste Phase der Entwicklung von AI-Modellen verpasst hat, können sie jetzt die immer mächtigeren open-source Modelle nutzen, anstatt Milliarden Dollar in die eigene Ausbildung von fortschrittlichen AI-Modellen zu investieren.

Daher hat Ecosia heute die Entscheidung getroffen, mit Melious zusammenzuarbeiten und die chinesischen Modelle Qwen, GLM und Kimi zu verwenden. Dadurch wurden die Kosten um die Hälfte gesenkt und auch die Leistung verbessert.

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