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EM German

von Jan Philipp Harries / Ellamind · Lizenz: llama-2-community · Kommerziell nutzbar

Professionelles deutsches Sprachmodell in mehreren Varianten

3.5 Gesamt
Verfügbare Größen: 7B 13B 70B

Was ist EM German?

EM German ist eine Familie deutschsprachiger Sprachmodelle, die von Jan Philipp Harries und dem Team von Ellamind entwickelt wurde. Die Modellreihe umfasst verschiedene Größen und Basismodelle — von 7B auf Llama-Basis bis hin zu 70B auf Llama-2-Basis und Mistral-Varianten. Alle Modelle wurden mit einem hochwertigen, handkuratierten deutschen Instruction-Datensatz feinabgestimmt, der über 200.000 sorgfältig erstellte Frage-Antwort-Paare auf Deutsch enthält.

Das Besondere an EM German ist der Fokus auf professionelle Anwendungsfälle: Die Modelle sind darauf trainiert, formelle Geschäftstexte, technische Dokumentation, rechtliche Zusammenfassungen und medizinische Fachinformationen in korrektem Deutsch zu formulieren. Die Qualität der Textgenerierung ist bemerkenswert — EM German-Modelle produzieren grammatikalisch einwandfreie, stilistisch angemessene Texte, die sich von maschinell generierten Inhalten kaum unterscheiden lassen. Im direkten Vergleich mit englischzentrierten Modellen zeigt EM German deutliche Vorteile bei deutschen Redewendungen, korrekter Kommasetzung und natürlichem Sprachfluss.

Die Hardware-Anforderungen variieren je nach gewählter Variante: Die 7B-Modelle laufen mit 5 GB VRAM, während die größeren 70B-Varianten entsprechend mehr Ressourcen benötigen. EM German ist vollständig mit Ollama, LM Studio und llama.cpp kompatibel. Die Lizenzierung hängt vom Basismodell ab — die meisten Varianten sind kommerziell nutzbar.

Für Unternehmen im DACH-Raum, die einen lokalen KI-Assistenten mit erstklassiger deutscher Sprachqualität suchen, gehört EM German zu den besten verfügbaren Optionen.

Fähigkeiten-Matrix

Was kann EM German — und was nicht?

🇩🇪 Deutsch-Chat
4.5
🇬🇧 Englisch-Chat
3.0
🗣️ Multilingual
2.5
💻 Code-Generierung
2.0
🌍 Übersetzung
4.0
📋 Zusammenfassung
4.0
📄 RAG / Dokumente
3.0
🔧 Tool-Use / Function Calling
1.0
🌐 Browser-Automatisierung
👁️ Bildverständnis
🧮 Mathematik / Logik
2.0
✍️ Kreatives Schreiben
4.0

Unterstützte Programmiersprachen: Python, JavaScript, Java

Hardware-Anforderungen

Größe Min. RAM Empf. VRAM CPU möglich? Quantisierung Empfohlene GPU
7B 8 GB 5 GB ✓ Ja (langsam) Q4_K_M RTX 3060 12GB
70B 48 GB 40 GB ✗ Nein Q4_K_M RTX 4090 24GB (quantisiert) oder 2x RTX 3090

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Kompatibilität

Bewertung

Output-Qualität ★★★★☆ 4.0/5
Inference-Speed ★★★☆☆ 3.5/5
RAM/VRAM-Effizienz ★★★☆☆ 3.5/5

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