即将推出 · 2026 年第四季度
一个语言模型。基于您的知识训练。在您家中保持主权。
您自己的 LLM，只知道您的内容 — 合同、政策、专业知识、决策。可选择部署在您的基础设施或 EU-Cloud。无第三方使用，无 US-cloud 风险，每个答案都有可追溯的审计记录。
Warum ein eigenes Sprachmodell?
Generative KI ist nur so vertrauenswürdig wie ihre Datenquelle. Fremd-Modelle kennen Ihre Branche nicht, Ihre Sprache, Ihre Entscheidungspraxis. Ein Custom LLM antwortet aus Ihrer Wissensbasis — und kann jede Antwort belegen. Keine Halluzinationen aus generischen Trainingsdaten.
Wer ein eigenes Sprachmodell wirklich braucht
Ein eigenes Sprachmodell macht überall dort Sinn, wo Wissen verteilt ist, häufig nachgefragt wird und die Antwort einer Quelle bedarf. Das gilt für Großbanken — und für jedes mittelständische Unternehmen mit mehr als 50 Mitarbeitern. Wer Wissen hat, das in fünfzig Köpfen, hundert Confluence-Seiten oder fünfhundert PDF-Dokumenten verteilt ist, braucht ein eigenes LLM.
Klassische Anwender
- Compliance-Abteilungen für DSGVO-/MaRisk-/DORA-Antworten
- Rechtsabteilungen für Vertragsauslegung
- Top-Management für strategische Entscheidungsfindung
Weitere Use-Case-Träger
- Geschäftsführung im Mittelstand (auf Knopfdruck wissen, was im eigenen Hause an Wissen liegt)
- HR und Personalleitung (Personal-Policies, Onboarding-Fragen, Vertragsmuster)
- Vertrieb und Customer Success (Produkt-Wissen für Kundenanfragen, Konkurrenz-Vergleiche aus Firmen-Daten)
- Forschung und Produktentwicklung (firmeninternes Fachwissen, Patentdatenbanken, frühere Lösungen)
- Berater und Kanzleien (Mandanten-spezifisches Wissen, frühere Mandatsdaten)
- Akademie- und Schulungs-Bereiche (Wissensvermittlung auf Basis eigener Materialien)
Was es bedeutet, ein eigenes Modell zu haben
Beide Optionen sind souverän, aber unterschiedlich in Aufwand, Kontrolle und Skalierung. On-Premise = volle physische Kontrolle, höhere Initialinvestition. EU-Cloud = sofort einsatzbereit, AVV nach Art. 28 DSGVO, ISO 27001 zertifiziert.
Sie kontrollieren, was es weiß.
Trainingsdaten kommen ausschließlich aus Ihrer Wissensbasis. Keine generischen Internet-Texte, keine fremden Branchen, keine ungeprüften Inhalte.
Sie kontrollieren, wann es lernt.
Re-Training erfolgt in von Ihnen freigegebenen Zyklen. Sie entscheiden, wann neue Inhalte ins Modell wandern.
Sie kontrollieren, wer es nutzt.
Zugriff per Nutzer, Abteilung oder Rolle. Audit-Trail für jede Abfrage.
Sie kontrollieren, was es vergessen muss.
Auskunftsersuchen oder Löschanordnungen nach DSGVO sind im eigenen Modell sauber umsetzbar. Bei Cloud-KI: nahezu unmöglich.
Die Wahl zwischen On-Premise und EU-Cloud betrifft alle Suite-Tools gleichermaßen. Details siehe Suite-Vergleichstabelle.
Diese vier Punkte sind nicht trivial. Bei generischen Cloud-Modellen sind drei davon strukturell nicht erfüllbar.
Migration und Integration
- Wie Ihre bestehenden Wissensquellen ins Training kommen
- API-Anbindung an Ihre vorhandenen Systeme (M365, Confluence, SharePoint, etc.)
- Updates und Re-Training in regelmäßigen Zyklen
- Bestehendes Mapper-Setup kann als Input dienen
本地部署或 EU-Cloud — 由您选择
每个 Suite 工具都运行在相同的 N.terion 基础设施上。由您决定部署位置。
| 标准 | 本地部署 | EU-Cloud |
|---|---|---|
| Wo läuft die Software? | In Ihrem Rechenzentrum | Auf N.terion-Infrastruktur in Frankfurt |
| Wer ist DSGVO-Verantwortlicher? | Sie | Sie (mit AVV nach Art. 28 DSGVO) |
| Hardware-Investition | Einmalig, eigene GPU | Keine — wir stellen sie |
| Zeit bis Einsatzbereit | Wenige Tage (nach Hardware-Verfügbarkeit) | Wenige Tage |
| Skalierbarkeit | Begrenzt durch eigene Hardware | Elastisch buchbar |
| Air-Gap möglich? | Ja | Nein (aber kein Drittland) |
| Updates | Sie steuern, wann | Automatisch durch N.terion |
| Preismodell | Höhere Initialinvestition, geringere laufende Kosten | Basis-Subscription + verbrauchsbasierte GPU-Abrechnung |
| Wartung & Backup | Sie | N.terion |
也可采用混合部署 — 请与我们讨论您的具体合规场景。
Häufige Fragen
Mapper 是 N.terion Suite 的一部分
Mapper 运行在同一台 GPU 机器上，Custom LLM、Analyst 和 Vendor 也将在该机器上运行。一次投资，四种工具。