Ollama
Ollama als Runtime der Wahl
Wir betreiben immer das beste Open-Weight Reasoning-Modell auf Ihrem eigenen Server. Ollama ist unsere bevorzugte Runtime, neben vLLM und anderen Inference-Engines. Keine Cloud, keine externen APIs.
- 125+ mittelständische Organisationen
- 20+ Großunternehmen und Gesundheitsorganisationen
- Dedizierte Server in Berlin
Diese Organisationen setzen bereits auf IntraGPT
Was ist Ollama?
Ollama ist ein Open-Source-Framework zum lokalen Betrieb von LLMs. Wir nutzen Ollama als bevorzugte Runtime, um Modelle wie Kimi K2, GPT-OSS, DeepSeek R1, Qwen 3 und Llama auf Ihrer eigenen Hardware zu betreiben. Pro Anwendungsfall wählen wir das stärkste Open-Weight Reasoning-Modell.
Der richtige Modelltyp für jede Aufgabe
Wir betreiben alle relevanten Open-Weight-Modelle auf Ihrem eigenen Server. Pro Anwendungsfall wählen wir das stärkste Modell.
Reasoning-Modelle
Für komplexe Analysen, Planung und agentische Aufgaben. State-of-the-art Chain-of-Thought-Leistung. Kimi K2 · GPT-OSS · DeepSeek R1
Mehrsprachige Modelle
Starke Leistung in 100+ Sprachen. Ideal für internationale Organisationen. Qwen 3 · Llama 3 · Mistral
Code-Modelle
Spezialisiert auf Code-Generierung, Review und Software-Engineering. Für Developer-Tooling und Automatisierung. Qwen Coder · DeepSeek Coder · Code Llama
Vision-Modelle
Multimodale Modelle für Bilder, Dokumente und Screenshots. Für OCR, Dokumentenanalyse und visuelles Reasoning. Qwen-VL · Llama 3.2 Vision · LLaVA
Embedding-Modelle
Für semantische Suche, RAG und Wissensabruf. Die Engine hinter jeder Wissensdatenbank. Nomic Embed · BGE · Jina
Fine-tuned Modelle
Eigene Modelle, trainiert auf Ihren Daten und Ihrer Domäne. Für maximale Präzision in Ihrem Fachgebiet. Custom Fine-tunes · LoRA-Adapter
Warum Ollama als Runtime?
Lokale Ausführung
Modelle laufen auf Ihren eigenen Servern. Keine externen API-Calls.
Volle Privatsphäre
Daten verlassen nie Ihre kontrollierte Umgebung.
Schnelle Inferenz
GPU-beschleunigt. Vergleichbare Geschwindigkeiten wie Cloud-APIs.
Modellverwaltung
Einfach zwischen Modellen wechseln pro Aufgabe.
Enterprise-ready
Skaliert für Enterprise. Load Balancing und Failover.
Fine-Tuning-ready
Unterstützung für Fine-Tuning auf Ihren Organisationsdaten.
Warum keine Big Tech Modelle?
OpenAI, Google und Anthropic bergen fundamentale Risiken:
Daten an amerikanische Server gesendet
Keine Kontrolle über Modell-Updates
CLOUD Act: US-Regierung kann Daten anfordern
Per-Token-Pricing macht Kosten unvorhersehbar
Keine Experimente mehr. Nur Ergebnisse.
KI soll Ihrer Organisation Geld sparen, nicht kosten. Ein erfahrenes Team an Ihrer Seite.
Antwort innerhalb eines Werktags, unverbindlich. Düsseldorf.