23.10.2023

Investor, der Uber entdeckte, nimmt Wiener KI-Startup in Programm auf

Das Wiener generative AI-Startup Permar befindet sich erst in der Aufbauphase. Es hat dennoch bereits bemerkenswerte Erfolge (u.a. auf Product Hunt) feiern können.
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(c) ZvG - Die beiden Permar AI-Founder Matthias Strafinger (l.) und Matteo Berchier.

Das Startup Permar von Matthias Strafinger und Matteo Berchier möchte es Unternehmen ermöglichen, mittels KI-basierten Generator, automatisierte Landing-Pages zu erstellen. Damit konnte man auf der US-Plattform Product Hunt bereits einen Erfolg einfahren: Am 21. Oktober erreichte das Startup in der Kategorie „product of the day“ den dritten Platz.

Permar in Programm von Early-Uber-Investor

Zudem durchläuft Permar aktuell das „Founder University Accelerator“-Progamm von Jason Calacanis, einem der ersten Uber-Investoren, der 2007 als „Entrepreneur in Action“ bei Sequoia Capital 25.000 US-Dollar in Travis Kalanicks Startup zu einer fünf-Millionen-Bewertung investierte. Heute wäre der Anteil rund 100 Mio. wert.

Strafinger war die letzten beide Jahre über Geschäftsführer eines Tochterunternehmens der XXXLutz-Gruppe und Co-Founder einer e-Commerce-Brand: „Während der Zeit habe ich festgestellt, dass es sehr aufwändig ist, ‚Landing Pages‘ für e-Commerce-Brands zu erstellen und man bei der Gestaltung sehr viel auf das Bauchgefühl hört“, erzählt er dem brutkasten. „Es gibt einige Landing Page-Builder, die stark auf Lead-Generation fokussiert sind. Zusätzlich braucht man nach wie vor auch einen ‚CRO-Expert‘, der dir eine high-converting Landing Page baut.“

Permar arbeitet daher mit DTC-Brands (Dr. Squatch, ridge, etc.), scrapt deren Ad-Profile, analysiert die Landing Pages und baut Templates auf Basis dessen. Das Startup, das sich noch in der Ausgründung befindet, implementiert zudem gerade einen Landing Page-Audit, der Nutzern dabei helfen soll, die Conversion Rate weiter zu optimieren und auf Basis von „Visual Design“, „Content Evaluation“, „User Experience“ und „Conversion Rate Optimization“ Feedback zu geben.

E-Commerce-Co-Pilot

Das komplett eigenfinanzierte Unternehmen möchte sich im nächsten Schritt zu einem e-Commerce Co-Pilot entwickeln. Das heißt, dass es im kommenden Jahr möglich sein soll, mithilfe von Prompts Arbeitsaufträge zu erteilen, die von einem (noch zu entwickelnden) hauseigenen AI-Agent ausgeführt werden.

„Wenn man beispielsweise einen Website-Abschnitt auf einer anderen Seite schön findet, kann man einen Screenshot auf unsere Plattform laden und unsere AI-Software damit beauftragen, diesen Abschnitt nachzubauen“, erklärt Strafinger.

Pemar: „Klarheit der Performance schaffen“

Der USP von Permar liegt darin, zwei zentrale Barrieren bei der Erstellung von Landing Pages für Unternehmen zu beseitigen: Mit der Plattform sollen einerseits selbst technisch weniger versierte Nutzer:innen Landing Pages in kürzester Zeit erstellen, ohne auf kostspielige Entwicklungsressourcen angewiesen zu sein. Außerdem schaffe Permar durch die Anwendung automatisierter Landing Page-Audits Transparenz und Klarheit im oft undurchsichtigen Bereich der Landing Page-Performance.

Strafinger dazu: „Dies ermöglicht Unternehmen, das Rätselraten über den Erfolg ihrer Landing Pages zu beenden und schafft eine klare Grundlage für fundierte Entscheidungen.“

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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