TLDR: Mit der Freigabe des EU Institutional LLM am 16. Juli 2026 und APERTUS 1.5 am 24. Juli sowie einer Reihe weiterer Modelle der letzten Monate ist die europäische Modelllandschaft erstmals dicht genug, dass sich Auswahl lohnt statt Verzicht. Fünf einsatzfähige Optionen, zwei angekündigte, sehr unterschiedliche Reifegrade. Wer heute entscheidet, sollte die Karte kennen, bevor er über Architektur spricht. Und wissen, dass der grösste Wurf, ein europäisches Frontier-Modell, erst im Bau ist.

Zwei Entwicklungen laufen in diesen Wochen parallel, und das ist kein Zufall. Ab dem 2. August 2026 gelten die Hochrisiko- und Transparenzpflichten des EU AI Act verbindlich. Gleichzeitig verdichtet sich das Angebot an europäischen Modellen in einem Tempo, das es vorher nicht gab: EU Institutional LLM, APERTUS 1.5, dazu Mistrals Medium 3.5, die Auswahl des EUROPA-Konsortiums und die noch offene Cohere/Aleph-Alpha-Fusion, alles innerhalb weniger Monate.

Diese Gleichzeitigkeit verändert die Ausgangslage für Entscheidungsträger:innen. Das Argument "es gibt ja keine europäischen Alternativen" war 2023 berechtigt. Heute ist es vor allem Bequemlichkeit. Für praktisch jede Ebene ausser dem absoluten Frontier-Segment existieren funktionierende europäische Optionen, die man wählt, weil sie ihre Aufgabe erfüllen, nicht aus Symbolpolitik.

Wie konkret dieses Risiko ist, zeigte sich im Juni. Die US-Handelsbehörde verhängte Exportkontrollen, die den Zugriff auf zwei aussereuropäische Frontier-Modelle vorübergehend sperrten, für Nutzer:innen ausserhalb der USA von einem Tag auf den anderen. Die Kontrollen wurden Ende Juni wieder aufgehoben, der Zugang Anfang Juli wiederhergestellt. Der Fall zeigt trotzdem etwas Grundsätzliches: KI-Inferenz wird behandelt wie Strom aus der Steckdose, obwohl weder das Kraftwerk noch die Versorgungsleitung im eigenen Rechtsraum liegen. Souveränität lässt sich an einer einzigen Frage prüfen: Wie schnell liesse sich ein Anbieter ersetzen, ohne dass der Betrieb es merkt? Bei den fünf Optionen unten fällt die Antwort sehr unterschiedlich aus.

Mistral AI aus Paris bleibt das europäische Schwergewicht, mit einer Doppelstrategie. Mistral Large 3 (Dezember 2025) ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 675 Milliarden Gesamtparametern, davon 41 Milliarden aktiv, unter Apache 2.0 freigegeben und nach Mistrals eigener Einordnung die Nummer zwei unter den offenen Nicht-Reasoning-Modellen weltweit. Mistral Medium 3.5 (29. April 2026) ist das dichtere Flaggschiff mit 128 Milliarden Parametern, ebenfalls mit offenen Gewichten, allerdings unter einer modifizierten MIT-Lizenz, die umsatzstarke Grosskonzerne von der freien Nutzung ausschliesst und damit nicht vollständig OSI-offen ist. Finanziell verhandelt Mistral seit Juni über eine Runde von rund drei Milliarden Euro bei einer Bewertung von etwa 20 Milliarden, geschlossen ist hier noch nichts.

Die Swiss AI Initiative, getragen von ETH Zürich, EPFL und dem CSCS, hat am 24. Juli 2026 APERTUS 1.5 veröffentlicht. Das Modell (8 und 70 Milliarden Parameter) verarbeitet neu auch Bilder, Audioverständnis bleibt experimentell. Entscheidend ist nicht die Grösse, sondern der Offenheitsgrad: Gewichte, Trainingsdaten, Code und Trainingsprozess sind vollständig einsehbar, nicht nur die Gewichte wie bei den meisten Anbietern. Trainiert wurde auf dem Alps-Supercomputer in Lugano, das CSCS hat parallel einen eigenen Inference-Dienst für die Schweizer Forschung gestartet. Mit 55'105 monatlichen Downloads des 70B-Modells (Stand Ende Juli) liegt APERTUS auf Platz drei der meistgenutzten europäischen Modelle. APERTUS 2 ist für "Monate, nicht Jahre" angekündigt.

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Die Generaldirektion Übersetzung der EU-Kommission hat am 16. Juli 2026 das EU Institutional LLM freigegeben, aufbauend auf Mistrals offenem Mixtral 8x7B und nachtrainiert mit Euramis, der Datenbank professionell übersetzter EU-Rechtstexte. In allen 24 Amtssprachen schlägt es das Basismodell auf einem Benchmark aus EU-Verwaltungstexten, bei unterrepräsentierten Sprachen wie Lettisch und Litauisch liegen die Verbesserungen bei 70 bis 75 Prozent. Der Zugang ist auf Rechtssubjekte mit Sitz in der EU beschränkt, eingesetzt wird es bereits im Zusammenfassungsdienst eSummary der Kommission. Daneben liefert EuroLLM-22B (Dezember 2025, Konsortium aus Unbabel und Universität Edinburgh, trainiert auf dem MareNostrum-5-Supercomputer) die breitere mehrsprachige Basis. Mit 110'361 Downloads im Monat ist es das zweitmeistgenutzte europäische Modell.

Hier wird die Landkarte unübersichtlich, und die Zahlen sind aufschlussreich. Polens Bielik-11B, grösstenteils von Freiwilligen mit öffentlicher Rechenzeit gebaut, kommt auf 422'043 Downloads im Monat, mehr als jedes andere europäische Modell und achtmal mehr als Metas Llama 4 Maverick unter identischen Zugangsbedingungen. Spaniens ALIA, Flaggschiff eines rund 240 Millionen Euro schweren Staatsprogramms, kommt im selben Zeitraum auf 231 Downloads. Polens eigenes staatliches PLLuM wird von seinem Freiwilligen-Pendant im Verhältnis zweitausend zu eins geschlagen. Bulgariens BgGPT 3.0 (auf Basis von Googles Gemma 3, unter Gemma-Nutzungsbedingungen und damit nicht OSI-offen) hat der Institution INSAIT eine 90-Millionen-Euro-Förderung für eine EU-KI-Fabrik eingebracht. Portugals Amália, am 1. Juli 2026 für rund 7 Millionen Euro auf Basis von EuroLLM-9B veröffentlicht, zeigt den womöglich klügsten Weg: eine bestehende europäische Basis günstig anpassen, statt bei null zu beginnen.

Am 19. Juni 2026 wählte die EU-Kommission das von der Mailänder Firma Domyn (vormals iGenius, unterstützt von Abu Dhabis G42) geführte Konsortium EUROPA als Gewinner ihrer im Februar ausgeschriebenen "Frontier AI Grand Challenge". Ziel: ein von Grund auf trainiertes Modell mit über 400 Milliarden Parametern in allen 24 EU-Sprachen, offene Gewichte, Partner unter anderem die Fraunhofer-Gesellschaft. Die Infrastruktur steht: 2,5 Prozent der gesamten EuroHPC-Rechenkapazität für ein Jahr plus Domyns eigener 6'000-Chip-Blackwell-Cluster. CEO Uljan Sharka versprach im Juni eine Fertigstellung "innerhalb eines Jahres", unabhängige Einschätzungen rechnen eher mit 12 bis 18 Monaten, also frühestens Ende 2027. Das Modell existiert heute nicht. Was existiert, ist eine finanzierte Verpflichtung, kein Produkt.

Am 24. April 2026 kündigten das kanadische Cohere und das Heidelberger Aleph Alpha eine Fusion zu einer gemeinsamen Bewertung von rund 20 Milliarden Dollar an, gestützt durch eine 600-Millionen-Dollar-Zusage der deutschen Schwarz-Gruppe an Coheres Series E. Beide Regierungen begrüssten den Schritt ausdrücklich, das deutsche Digitalministerium will Ankerkunde werden. Drei Monate nach der Ankündigung, Ende Juli, war der Deal weiterhin nicht abgeschlossen, weder aktionärs- noch behördenseitig bestätigt. Aleph Alpha hatte Anfang 2026 rund 50 Stellen gestrichen, Gründer Jonas Andrulis hat das Unternehmen vollständig verlassen. Ob die Marke Aleph Alpha in irgendeiner Form fortbesteht, ist offen. Das ist entweder der pragmatischste Schritt der europäischen KI-Szene oder der Beweis, dass das Modell der nationalen Champions an seine Grenzen stösst. Beides lässt sich derzeit nicht ausschliessen.

Die Nutzungszahlen widersprechen der Förderlogik, und das ist die eigentliche Geschichte hinter der Karte. Wenn öffentliches Geld Akzeptanz kaufen soll, hat der Markt abgestimmt, und er hat nicht für die Ministerien gestimmt. Bielik, weitgehend ohne staatliche Steuerung entstanden, führt die Downloadliste an. PLLuM, das staatliche polnische Pendant mit vermutlich vielfachem Budget, liegt weit dahinter. ALIA und BgGPT, beide mit erheblicher öffentlicher Förderung, bewegen sich im dreistelligen Bereich.

Das relativiert nicht die Bedeutung öffentlicher Programme, EuroHPC-Rechenzeit und EU-Förderung stecken hinter fast jedem Modell auf dieser Karte, auch hinter Bielik. Es zeigt aber, dass Fördervolumen und Adoption zwei unabhängige Variablen sind. Für Entscheidungsträger:innen heisst das: Die Frage ist nicht, welches Modell am meisten öffentliche Aufmerksamkeit bekommt, sondern welches tatsächlich in produktiven Umgebungen läuft und weiterentwickelt wird.

Am 30. Juli 2026 eröffnete die EU-Kommission die Ausschreibung für bis zu sieben KI-Gigafactories, Gesamtvolumen bis zu 30 Milliarden Euro, davon rund 10 Milliarden öffentlich. Angebote sind bis zum 12. November 2026 fällig, die Vergabe erfolgt 2027, produktiv sollen die Anlagen frühestens 2028 sein. Zum Vergleich: US-Technologiekonzerne planen für das Jahr 2026 allein zwischen 600 und 725 Milliarden Dollar an KI-bezogenen Investitionen, das Zwanzigfache des europäischen Gigafactory-Programms, und das nur für ein einziges Jahr.

Dieser Abstand erklärt, warum Europas grösstes offenes Modell bei 675 Milliarden Gesamtparametern liegt, während chinesische Labore im Juli bereits 2,8 Billionen Parameter offen veröffentlicht haben. Er erklärt auch, warum EUROPA frühestens 2027 kommt und warum die Gigafactories die Lücke nicht kurzfristig schliessen. Rechenkapazität ist die Grösse, die sich am langsamsten verschiebt, alles andere auf dieser Karte, Modelle, Lizenzen, Konsortien, bewegt sich schneller als die Infrastruktur darunter.

Souveränität ist keine Eigenschaft, die man mit einem einzigen Modellwechsel erreicht. Sie zeigt sich in der Architektur: in Orchestrierung, in Datenhaltung, im Vertrag, und erst zuletzt im Modell selbst. Für die konkrete Wahl unter den fünf einsatzfähigen Optionen gilt trotzdem eine klare Reihenfolge nach Anwendungsfall. Für EU-Verwaltungssprache und -Terminologie ist das EU Institutional LLM kaum zu schlagen, dafür wurde es gebaut. Für maximale Transparenz und Prüfbarkeit, etwa bei regulierten Branchen, führt an APERTUS kein Weg vorbei. Für kommerzielle Breite und API-Reife bleibt Mistral die einzige echte Alternative zu den US-Anbietern. Für Nischensprachen oder spezifische nationale Anforderungen lohnt der Blick auf die jeweiligen Landesmodelle, mit Bielik als Beleg dafür, dass gute Technik auch ohne grosses Budget Anklang findet.

Was heute nicht zur Verfügung steht, ist ein europäisches Modell auf Frontier-Niveau der US- oder chinesischen Spitzenmodelle. EUROPA soll das ändern, frühestens in eineinhalb Jahren. Bis dahin bleibt die ehrliche Antwort: für jede Ebene ausser der absoluten Spitze gibt es heute eine funktionierende europäische Option. Wer das ignoriert, entscheidet sich nicht gegen Europa, sondern gegen eine Wahlmöglichkeit, die es vor einem Jahr noch nicht gab.

Und darum bin ich überzeugt: Europa liefert inzwischen eigene Werkzeuge. Was es nicht liefert, ist die Entscheidung, welches davon zu deiner Aufgabe passt. Die bleibt bei dir. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen:

European Commission, Directorate-General for Translation. (2026, July 16). EU Institutional LLM released as an open model. https://translation.ec.europa.eu/news-and-events/news/eu-institutional-llm-released-open-model-2026-07-16_en

Slator. (2026, July). European Commission launches institutional LLM and benchmark for EU languages. https://slator.com/european-commission-institutional-llm-benchmark-eu-languages/

Szima, A. (2026, July 29). European LLMs in 2026: The complete map. MRKT3.0. https://mrkt30.com/european-llms-2026-map/

CSCS (Swiss National Supercomputing Centre). (2026, July 24). Apertus 1.5: Building the next generation of open AI infrastructure. https://www.cscs.ch/science/computer-science-hpc/2026/apertus-15-building-the-next-generation-of-open-ai-infrastructure

Public AI. (2026, July 24). With 1.5x the love, from Switzerland. https://publicai.co/stories/apertus-1-5

Pillitteri, P. (2026, June 26). Domyn and the 400-billion-parameter open source European AI model. https://pasqualepillitteri.it/en/news/6426/domyn-europa-open-source-ai-model

Insight EU Monitoring. (2026, June 20). EU Commission picks EUROPA consortium led by Domyn to build open frontier AI model. https://ieu-monitoring.com/editorial/eu-commission-picks-europa-consortium-led-by-domyn-to-build-open-frontier-ai-model/1243623

Technology.org. (2026, June 26). Domyn to build a 400-billion-parameter open AI model for Europe. https://www.technology.org/2026/06/26/domyn-to-build-a-400-billion-parameter-open-ai-model-for-europe/

CNBC. (2026, April 24). Cohere to acquire German AI company Aleph Alpha as it looks to expand in Europe. https://www.cnbc.com/2026/04/24/cohere-aleph-alpha-germany-ai-europe-expansion.html

TechCrunch. (2026, April 25). Why Cohere is merging with Aleph Alpha. https://techcrunch.com/2026/04/25/why-cohere-is-merging-with-aleph-alpha/

Trending Topics. (2026, April 24). Cohere aus Kanada übernimmt Aleph Alpha, gemeinsame Bewertung bei 20 Milliarden Dollar. https://www.trendingtopics.eu/aleph-alpha-und-cohere-aus-kanada-vor-fusion-bewertung-bei-etwa-20-milliarden-dollar/

Der Bund. (2026, July 30). EU startet Bietverfahren für KI-Gigafactories: 30 Milliarden Euro gegen US-Dominanz. https://www.derbund.ch/eu-ai-gigafactories-30-milliarden-euro-fuer-sieben-rechenzentren-746546072192

Bundeskanzleramt Österreich. (2026, July 7). Aktionsplan der Europäischen Union für Künstliche Intelligenz und Cybersicherheit vorgelegt. https://www.bundeskanzleramt.gv.at/themen/europa-aktuell/2026/07/aktionsplan-der-europaeischen-union-fuer-kuenstliche-intelligenz-und-cybersicherheit-vorgelegt.html

conceptmonkey.de. (2026, June 24). KI-Strategie im Mittelstand: Orientierung zur Souveränitätsdebatte (2026). https://www.conceptmonkey.de/blog/ki-strategie-mittelstand-europa-2026/

BenchLM.ai. (2026, August 11). Mistral API pricing (August 2026): Large 3 & Medium 3.5 rates. https://benchlm.ai/mistral/api-pricing