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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Nina Smidt, geschäftsführende Vorständin der Siemens Stiftung, bei den Impact Days 2026 im Wiener Rathaus | (c) brutkasten

Wenn über Social Entrepreneurship gesprochen wird, geht es oft um Europa und darum, was der Kontinent in den Globalen Süden tragen kann. Nina Smidt dreht die Perspektive um. Die geschäftsführende Vorständin und Sprecherin des Vorstands der Siemens Stiftung leitet die gemeinnützige Stiftung seit 2020 und plädiert für Co-Konstruktion auf Augenhöhe: Was kann Europa umgekehrt von Sozialunternehmen in Subsahara-Afrika oder Lateinamerika lernen?

Die 2008 von der Siemens AG gegründete Stiftung arbeitet operativ und international und entwickelt Programme gemeinsam mit lokalen Partner:innen. 2019 hat sie mit WeTu in Kenia ein eigenes Sozialunternehmen gegründet, das am Viktoriasee an inzwischen 16 solarbetriebenen Hubs sauberes Trinkwasser, Solarenergie und E-Mobilität anbietet.

brutkasten hat Smidt im Rahmen der ViennaUP bei den Impact Days 2026 im Wiener Rathaus getroffen. Im Gespräch geht es um Wirkungsmessung, die Rolle von KI für Sozialunternehmen und darum, was österreichische Gründer:innen im Impact-Bereich von Initiativen aus dem Globalen Süden mitnehmen können.


brutkasten: Frau Smidt, die Siemens Stiftung ist seit 2008 aktiv, Sie führen sie seit 2020. Warum gibt es diese Stiftung – und worin unterscheidet sie sich von anderen großen Stiftungen?

Die Siemens Stiftung wurde 2008 von der Siemens AG als gemeinnützige Stiftung gegründet. Von Beginn an war sie international und operativ ausgerichtet. Als Stiftung arbeiten wir heute in Deutschland, in Afrika, Lateinamerika und seit knapp drei Jahren auch in Indien. Und wir sind eine operative Stiftung. Wir vergeben also nicht nur Mittel, sondern entwickeln Programme gemeinsam mit lokalen Partnern, evaluieren sie und passen sie an. Diese Co-Konstruktion ist für uns zentral.

Sie arbeiten in den Handlungsfeldern Grundversorgung, Digitalität und Klima. Wo kommt Social Entrepreneurship ins Spiel?

Wir fokussieren auf drei Handlungsfelder – Digitalität, Grundversorgung und Klima und setzen unser Portfolio mit den Kompetenzzentren Bildung, Sozialunternehmertum und Kultur um. Im sozialunternehmerischen Bereich konzentrieren wir uns auf Subsahara-Afrika, konkret auf Kenia, Uganda, Tansania, Ghana und Nigeria. In der Bildung sind wir vor allem in Lateinamerika, Deutschland und Indien aktiv.

Wie definieren Sie ein Sozialunternehmen? In Österreich entsteht gerade ein eigenes Label, der Diskurs ist in Bewegung.

Für uns steht der Mehrwert für die lokale Community im Vordergrund: Zugang zu sauberem Trinkwasser, Hygieneprodukten, Mobilitätslösungen. Diese Unternehmen sind profitorientiert – das ist Teil unternehmerischer Verantwortung – aber mit klarem Fokus auf Social Impact. Wir setzen ganz bewusst nicht bei der Ideation an, da gibt es schon viel. Und wir gehen auch nicht in die große Skalierung, dafür sind eher Entwicklungsbanken sowie Impact und Angel Investoren da. Wir sind in dem, was wir oft Missing Middle nennen: Unternehmen, die schon Umsatz generieren, aber noch nicht aus eigener Kraft finanziell unabhängig existieren können. Wir fördern philanthropisch, also über Grants.

Sie haben 2019 mit WeTu in Kenia ein eigenes Sozialunternehmen gegründet – wie läuft das?

WeTu heißt auf Swahili „unseres“. Wir betreiben am Lake Victoria inzwischen 16 Solar and Hubs, direkt in den Fischer-Communities. Wir stellen sauberes Trinkwasser bereit, betreiben solarbasierte Ice Rooms (sog. WeIce solar driven cold room model), vermieten Solarlaternen und stellen elektrische Lastenfahrräder, die den Fang vom See zu den Märkten transportieren. Mittlerweile arbeiten dort fast 200 Menschen lokal. Zwei der drei Geschäftsfelder tragen sich finanziell, nur der Wasserbereich muss noch subventioniert werden. Damit haben wir uns auch selbst bewiesen: Der sozialunternehmerische Ansatz funktioniert. Wir reden nicht nur darüber, wir machen es.

Impact-Messung ist ein Dauerthema. Wie weisen Sie tatsächlich Wirkung nach?

Wir haben vor zwei Jahren ein neues MEAL-System aufgesetzt: Monitoring, Evaluation, Administration und Learning. Jedes Projekt im aktuellen Drei-Jahres-Zyklus wird darauf unterlegt. Wichtig ist die Kombination: Quantitative Zahlen – wie viele Lernende, wie viele Sozialunternehmen unterstützt – haben begrenzte Aussagekraft. Bei Bildung und Social Entrepreneurship greift die Veränderung systemisch und braucht Zeit, oft Jahre. Deshalb arbeiten wir auch mit Vergleichsstudien. Die Kernfrage ist immer: Was hat sich für die Zielgruppe tatsächlich zum Besseren verändert?

Sie diskutieren beim Deutschen Stiftungstag öffentlich über KI. Was bedeutet das für Sozialunternehmen?

Zwei Anwendungen sehe ich konkret. Erstens im Bildungsbereich im Bereich der Anwendung von KI-Tools für kontextegebundenes Lernen und Lehren. Zweitens im Bereich Fundraising: KI kann helfen, gezielter im Konsortium mit anderen Stiftungen und Partnern lokale Initiativen zu finanzieren. Bei vielen unserer Sozialunternehmen vor Ort – etwa im Wasserbereich – ist KI dagegen noch nicht der Hauptfokus. In E-Mobility und Circularity sehe ich es eher.

Was möchten Sie Gründer:innen in Österreich mitgeben, die im Impact-Bereich arbeiten?

Wir reden oft darüber, was Europa nach Afrika oder Lateinamerika tragen kann. Die viel spannendere Frage ist die andere Richtung: Was können wir aus diesen Regionen lernen? Ein Bildungs-Sozialunternehmer in Österreich kann sehr genau hinschauen, wie Initiativen in Subsahara-Afrika oder Lateinamerika konkret laufen, welche Lösungen dort entstehen. Co-Konstruktion heißt für mich nicht Einbahnstraße. Wo können wir voneinander lernen, wo gemeinsam etwas bewegen? Genau dafür sind wir bei der Vienna UP – um Erfahrungen zu teilen und Partner kennenzulernen. Mit österreichischen Akteur:innen sind wir bisher noch in keiner formalen Kooperation, aber das Interesse ist groß.

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