02.02.2026
KI AUS ÖSTERREICH

Abseits großer Labore: Wiener Forscher entwickelt KI-Modell „Noeum“

Ein in Wien entwickeltes KI-Sprachmodell erreicht in ersten Benchmark-Vergleichen Top-Platzierungen – entstanden ohne Investoren, Fördermittel oder Forschungsteam.
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KI Entwickler Bledar Ramo (c) privat

Große KI-Sprachmodelle entstehen in der Regel in gut finanzierten Forschungslabors mit umfangreichen Rechenressourcen. In Wien ist nun ein Projekt vorgestellt worden, das diesem Muster widerspricht. Mit Noeum wurde ein kompaktes KI-Sprachmodell veröffentlicht, das in Benchmark-Vergleichen mit internationalen Modellen der sogenannten Nano-Kategorie mithalten kann.

Entwickelt wurde Noeum vom in Wien ansässigen KI-Forscher Bledar Ramo. Das Projekt entstand bislang ohne institutionelle Förderung, Risikokapital oder ein Team. Nach Angaben des Entwicklers handelt es sich um eine vollständig eigenfinanzierte Forschungsinitiative.

Entwicklung außerhalb etablierter Strukturen

Noeum befinde sich aktuell in einer frühen Forschungsphase, eine formale Unternehmensstruktur existiere noch nicht, ebenso wenig ein erweitertes Entwicklerteam. Die bisher angefallenen direkten Kosten beziffert Ramo auf rund 2.000 Euro, vor allem für Rechenleistung und Serverinfrastruktur.

„Das Projekt ist derzeit vollständig eigenfinanziert und wurde ausschließlich von mir selbst entwickelt“, erklärt Ramo. Perspektivisch werde jedoch geprüft, ob und in welcher Form sich daraus ein Startup entwickeln lasse.

Nano-Modell als technischer Nachweis

Die aktuell veröffentlichte Version trägt den Namen Noeum-1-Nano. Dabei handelt es sich um ein besonders kleines Sprachmodell, das auf Effizienz und lokale Ausführung ausgelegt ist. Solche Modelle werden häufig dort eingesetzt, wo Rechenressourcen begrenzt sind oder Daten nicht in externe Cloud-Infrastrukturen ausgelagert werden sollen.

Noeum-1-Nano wurde mit mehreren internationalen Modellen ähnlicher Größe verglichen, darunter Qwen 0.5B, TinyLlama und BLOOM-1B. In diesen Vergleichen erreichte das Wiener Modell laut Ramo in zwei Benchmark-Kategorien den ersten Platz und zeigte insgesamt eine konkurrenzfähige Leistung, obwohl es mit deutlich weniger Trainingsdaten und Rechenbudget trainiert wurde.

Das Nano-Modell sei dabei vor allem als Machbarkeitsnachweis zu verstehen. Ziel sei es, zu zeigen, dass sich leistungsfähige Sprachmodelle auch mit begrenzten Mitteln entwickeln lassen.

Fokus auf Effizienz und Verlässlichkeit

Inhaltlich setzt Noeum weniger auf Größe als auf Effizienz und Zuverlässigkeit. Geplant seien zusätzliche technische Mechanismen, die insbesondere für fachlich anspruchsvolle oder sicherheitskritische Anwendungen relevant sein sollen. Dazu zählen Verifikationsschichten für technisch-naturwissenschaftliche Antworten sowie sogenannte rekursive Reasoning-Architekturen, die Fehler während der Inferenz erkennen und korrigieren sollen.

Nach Einschätzung des Entwicklers fehlen solche Mechanismen bei vielen heute verbreiteten Sprachmodellen, was deren Einsatz in sensiblen Bereichen einschränke. Entsprechend richtet sich Noeum nicht primär an den Massenmarkt, sondern an spezialisierte Anwendungen.

Lokale KI für sensible Einsatzbereiche

Noeum ist Open Source und so konzipiert, dass es vollständig ohne Cloud-Anbindung betrieben werden kann. Das sei insbesondere für Branchen relevant, in denen Datenschutz, geistiges Eigentum oder regulatorische Anforderungen eine zentrale Rolle spielen.

Als mögliche Einsatzfelder nennt Ramo unter anderem Pharma, Logistik und Verteidigung. In diesen Bereichen werde zunehmend nach KI-Systemen gesucht, die auch in abgeschotteten oder instabilen Netzumgebungen zuverlässig funktionieren.

„Gerade diese Branchen benötigen On-Device-Intelligenz, um vollständige Datensouveränität zu gewährleisten“, so Ramo.

Nächste Schritte noch offen

Langfristig ist vorgesehen, auf Basis von Noeum ein größeres, voll skaliertes Modell zu entwickeln. Dieses soll multimodal, mehrsprachig und mit erweiterten Reasoning-Funktionen ausgestattet sein. Für die Umsetzung dieses Schritts wären jedoch zusätzliche Ressourcen notwendig.

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(c) Verena Nageler

Mit vierundzwanzig habe ich einen großen Teil meines Ersparten in ein Wiener Mobility-Startup gesteckt. Verrückt, ich weiß, aber ich habe verdammt viel gelernt, als ich am Tisch mit namhaften Business Angels aus Österreich und VCs wie Elevator Ventures, Uniqa Ventures und dem aws Gründerfonds sitzen durfte. Die Firma hieß goUrban, eine Plattform für Car- und Micro-Mobility-Sharing und für die Digitalisierung von Firmenflotten. Im September 2024 wurde goUrban von Wunder Mobility übernommen.

Geblieben ist mir aus dieser Zeit vor allem eine Lektion. Sie kommt in der aktuellen Debatte über autonomes Fahren fast nie vor: Ein Fahrzeug ist noch kein Geschäftsmodell.

Beim Sharing entscheidet nämlich nicht die App. Fahrzeuge wollen geladen, gereinigt, gewartet und umverteilt werden. Sie müssen dort stehen, wo in zwanzig Minuten jemand sucht. Stehen sie falsch, kosten sie Geld. Sind sie defekt, ist die Kund:in weg. Bleibt die Auslastung aus, hilft die beste Technologie nichts.

Beim autonomen Fahren ist und wird das nicht anders sein. Die Person am Steuer kann verschwinden. Der Betrieb bleibt ja trotzdem.

Die USA und China machen es logisch, aber anders

Die USA und China skalieren autonome Mobilität dort, wo Dichte, große Flotten und zahlungsbereite Kund:innen zusammenkommen. Das Robotaxi ist als individuelles Produkt gedacht und fährt zuerst in den Gebieten, in denen sich der Betrieb rechnet. Das ist logisch und funktioniert dort auch.

Bei uns sind die Voraussetzungen andere. Wir haben ein dichtes öffentliches Netz, starke Verkehrsverbünde und die politische Erwartung, dass Mobilität auch dort funktioniert, wo sie sich betriebswirtschaftlich nicht ausgeht.

Ein europäisches Waymo zu bauen, löst diese Frage nicht. Der Bahnhof im Seitental, der Weiler am Dienstagabend, der Tourismusort im November: Da fehlt kein weiteres einzelnes Fahrzeug. Da fehlt das System, das dieses Fahrzeug in den öffentlichen Verkehr einhängt.

Die spannendste europäische Position liegt für mich deshalb nicht im Technologie-Layer. Sie liegt bei denen, die Flotten betreiben, Nachfrage bündeln, Fahrten disponieren, Fahrzeuge laden und warten, Schnittstellen zu den Verbünden bauen und Gemeinden, Betriebe und Behörden an einen Tisch bekommen. Also bei der unglamourösen Arbeit.

Ohne Nachfrage keine Skalierung

Autonome Fahrzeuge rechnen sich erst, wenn sie regelmäßig fahren. Und genau hier wird der Tourismus unterschätzt.

Eine Destination bündelt Nachfrage räumlich und zeitlich. Samstagvormittag kommen die Gäste an denselben zwei, drei Bahnhöfen an. Sie fahren zu einer überschaubaren Zahl an Unterkünften, Bergbahnen, Veranstaltungsorten und Ausflugszielen. Diese Wege sind planbarer als die einer beliebigen Stadtbevölkerung. Wir sehen das in unseren Daten immer wieder.

Ein einzelnes Hotel wird trotzdem nie eine autonome Flotte aufbauen. Eine Region kann es. Sie kann die Nachfrage aus Beherbergung, Freizeitwirtschaft, Bevölkerung und öffentlichem Verkehr zusammenlegen. Aus einzelnen Fahrten wird ein Bediengebiet, aus dem Pilotprojekt ein Angebot, das bleibt. Und die Einheimischen fahren mit. Das ist der Punkt, an dem Konnektivität das Leben am Land wieder attraktiver macht.

Nur: Irgendwer muss diese Struktur aufsetzen. Wer übernimmt die Buchung? Wer garantiert den Anschluss, wenn der Zug 18 Minuten Verspätung hat? Wer zahlt die schwachen Zeiten? Wem gehören die Daten? Wer haftet, wenn eine Fahrt ausfällt? Und wer entscheidet, ob das Fahrzeug zum gut ausgelasteten Bahnhof fährt oder zum Betrieb am Ende des Tals?

Das klingt weniger nach Zukunft als Sensorik und Fahrzeugmodelle. Wirtschaftlich entscheidet es mehr.

Menschen steigen nicht wegen der Technik um

Das beste Angebot scheitert, wenn es niemand nutzt. Und die Rolle des Klimabewusstseins wird dabei gehörig überschätzt.

Der Gast lässt das Auto nicht stehen, um ein guter Mensch zu sein. Er lässt es stehen, wenn die Alternative bequemer ist und er sich darauf verlassen kann. Wenn sie günstiger ist, umso besser.

Der Urlaub ist dafür ein guter Moment. Menschen sind aus ihren Routinen raus, probieren Sachen aus, organisieren ihre Wege ohnehin neu. Ob das zuhause nachwirkt, ist noch nicht ausreichend belegt, da würde ich mich nicht zu weit hinauslehnen. Für eine Destination reicht der Urlaub trotzdem: Hier lässt sich zeigen, dass es ohne eigenes Auto geht, ohne dass sich jemand einschränken muss.

Die Technologie macht es möglich. Genutzt wird sie erst, wenn sie im Alltag der Gäste die bequemere Variante ist.

Wer das System organisiert, dem gehört der Markt

Europa pilotiert viel und skaliert wenig. Das liegt nicht nur an Regulierung und technischer Vorsicht. Meistens fehlt jemand, der aus Fahrzeug, öffentlichem Verkehr, touristischer Nachfrage und regionaler Verantwortung ein Produkt macht.

Waymo wird uns das nicht bauen. Und auch kein europäischer Fahrzeughersteller wird entscheiden, wie der Gast vom Bahnhof in ein österreichisches Seitental kommt.

Die unternehmerische Chance liegt zwischen den Zuständigkeiten. Sie gehört denen, die Betreiber, Verkehrsverbünde, Destinationen, Gemeinden und Betriebe koordinieren und daraus ein Angebot machen, das an einem Dienstag im November genauso funktioniert wie am Anreisesamstag im Winter.

Wer damit anfangen will, braucht dafür übrigens kein autonomes Fahrzeug. Es reicht, in einer Region die Fragen von oben zu beantworten: Buchung, Anschluss, Finanzierung der schwachen Zeiten, Daten, Haftung. Wer das geklärt hat, ist bereit, wenn die Fahrzeuge kommen. Die anderen pilotieren dann noch.

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