Soofi S: Deutschlands erstes offenes Industrie-Sprachmodell

Wer ein KI-Sprachmodell trainieren will, ohne dabei direkt CO2 zu erzeugen, hatte bisher keine praktikable Option. Das Münchner Rechenzentrum der Deutschen Telekom bot beides: Rechenleistung aus erneuerbarer Energie und Abwärmenutzung für das benachbarte Tucherpark-Viertel. Dort trainierte ein Konsortium aus neun deutschen Institutionen von März bis Mai 2026 Soofi S, ein offenes Sprachmodell mit 31,6 Milliarden Parametern, das seit Mitte Juli auf HuggingFace verfügbar ist.

Was Soofi S ist und wie es entstand

SOOFI steht für Sovereign Open Source Foundation Models. Das Konsortium, koordiniert vom KI Bundesverband, umfasst neun Institutionen: das Forschungszentrum L3S, Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IIS, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI, die Universität Würzburg, die TU Darmstadt, die Berliner Hochschule für Technik sowie zwei Startups. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie finanzierte das Vorhaben mit rund 20 Millionen Euro im Rahmen der IPCEI-CIS-Initiative zur europäischen Cloud- und KI-Infrastruktur.

Das Training lief von März bis Mai 2026 auf bis zu 512 NVIDIA-B200-GPUs und beanspruchte rund 253.000 GPU-Stunden. Soofi S ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit einer hybriden Mamba-Transformer-Architektur: Von 31,6 Milliarden Gesamtparametern sind bei der Verarbeitung jeweils rund 3,2 Milliarden aktiv. Das bedeutet hohen Durchsatz bei verhältnismäßig niedrigem Energieverbrauch im Betrieb. Trainiert wurde das Modell auf 27 Billionen Tokens aus englischen und deutschen Texten. Am 17. Juni präsentierte das Konsortium erste Leistungsergebnisse, seit Mitte Juli sind die Gewichte öffentlich verfügbar.

Das Besondere: Training auf Ökostrom in München

Was bei europäischen KI-Projekten selten kommuniziert wird, ist hier ein zentrales Projektziel: Das gesamte Training lief auf hundert Prozent erneuerbarer Energie. Gekühlt wurde das Rechenzentrum mit Wasser aus dem Münchner Eisbach. Die Abwärme wurde ins benachbarte Tucherpark-Viertel eingespeist. Zum Vergleich: Das Training eines Modells der Größenordnung von GPT-3 verursachte nach Berechnungen des University of Massachusetts rund 300 Tonnen CO2-Äquivalente. Soofi S macht diese Zahl durch die Wahl der Energiequelle obsolet, auch wenn die genaue Einsparung in Tonnen nicht publiziert wurde.

Auf den Standard-Benchmarks für offene Modelle belegt Soofi S den ersten Platz unter europäischen open-source Systemen auf Englisch und Deutsch: Es übertrifft Spaniens Alia 40B, das europäische EuroLLM mit 22 Milliarden Parametern, die Schweizer Entwicklung Apertus 70B und den US-amerikanischen Referenzpunkt OLMo 3. Für die industrielle Praxis relevanter als Benchmarks sind Aufgaben wie die Analyse technischer Spezifikationen, die Verarbeitung regulatorischer Dokumente, Codegenerierung und agentenbasierte Systeme: genau das, wofür das Konsortium Soofi S konzipiert hat.

Was das Modell noch nicht kann

Seit dem 16. Juli tragen die Gewichte auf HuggingFace den Status „preview checkpoints". Die Lizenz ist noch nicht abschließend formuliert. Unabhängige Analysten des Beratungsunternehmens Wavect schreiben: Soofi S sei noch kein produktionsreifer Ersatz für Claude, GPT oder größere chinesische open-weight-Modelle. Für komplexes Schlussfolgern, umfangreiche Softwareentwicklung oder wissenschaftliche Tiefenanalysen fielen kürzere Modelle wie Soofi S gegenüber den proprietären Flaggschiffmodellen erkennbar zurück.

Ein direkter Leistungsvergleich mit Claude 4, GPT-5 oder Googles Gemini-Reihe auf realen Unternehmens-Workflows ist bisher nicht veröffentlicht worden. Die Konsortiumspartner verweisen auf die strategische Zielgruppe: Unternehmen, Verwaltungen und Forschungseinrichtungen, die aus Datenschutz- oder Compliance-Gründen weder US-amerikanische noch chinesische Modelle einsetzen können und transparente, auf eigenem Server betreibbare Systeme benötigen. Für diesen Markt ist Soofi S der erste europäische Kandidat mit kompetitiver Sprachkompetenz in Deutsch.

Warum das Konsortium wichtiger ist als das Modell

Soofi S ist nach Eigenaussage der erste Baustein einer Modellfamilie. Der nächste Schritt: ein Modell mit etwa 100 Milliarden Parametern. Der Weg dorthin kostet deutlich mehr als 20 Millionen Euro und mehr Rechenkapazität als 512 GPUs. Zum Vergleich: Metas Llama 3.1 mit 405 Milliarden Parametern wurde auf 16.000 NVIDIA-H100-GPUs über mehrere Wochen trainiert. Die USA und China investieren Milliarden, nicht Millionen, in ihre Frontier-Modelle.

Was das Konsortium bietet, ist etwas anderes: eine nachweisbare Infrastruktur. Neun Einrichtungen haben bewiesen, dass sie gemeinsam ein konkurrenzfähiges Modell bauen und dabei reproduzierbare, transparente Bedingungen einhalten können, die europäische Regulierung und Datenschutz berücksichtigen. Das ist die Grundlage, auf der ein europäisches 100-Milliarden-Modell entstehen könnte, sofern die Finanzierung folgt. Ob sie folgt, hängt an politischen Entscheidungen in Berlin und Brüssel, nicht an der Technik.