29.07.2024
STARTUP

mylingua: Chinesisch für Fortgeschrittene mit Wiener Sprachlern-App

Wenn einer Person plötzlich alles chinesisch vorkommt, dann versteht sie entweder nichts oder Chinesisch inzwischen einfach schon richtig gut. Mit Zweiterem wollen die Gründer der Sprachlern-App mylingua behilflich sein.
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Die drei Gründer sitzen nebeneinander, tragen graue Pullover vor einem hellen Hintergrund

Wer eine Sprache lernt, kennt das: Hat man einmal die Grundlagen, kann man über Essen und Wetter simple Gespräche führen und weiß die häufigsten Vokabeln. Doch zum fließenden Sprachgebrauch ist es noch ein weiter Weg. Ein Weg, auf dem einen, so die Gründer von mylingua, die wenigsten Sprachlern-Apps begleiten. Genau hier will die KI-gestützte Sprachlern-App mylingua als Wegbegleiter hinzukommen.

mylingua: Personalisierte Lerninhalte ausgewählt durch die KI

„Wir sind keine App für Anfänger:innen“, sagt Co-Gründer Florian Räuber. Mylingua will nämlich Fortgeschrittene beim Sprachenlernen unterstützen und zwar mit dem Sprachlern-Ansatz des „comprehensible inputs„. Dabei geht es darum, die Sprachlernenden mit Inhalten zu konfrontieren, die sie einerseits bereits verstehen und andererseits aus dem Kontext heraus verstehen lernen.

Die KI wählt die Lerninhalte aus, wobei diese Auswahl datengetrieben funktioniert. Die Texte entsprechen dem Sprachniveau und den Interessen der Lernenden. Dafür werden Zeitungsartikel in der Zielsprache im Internet gesucht und für die Web-App aufbereitet. Dies soll Fortgeschrittene fordern und fördern. Darüber hinaus sollen sie durch die personalisierte Inhaltsauswahl sowohl ihr Vokabular als auch ihr Wissen über Land, Leute und Kultur verbessern können.

Vom Eigengebrauch zur Sprachlern-App

Die Gründer Michael Golth und Florian Räuber kennen sich aus dem Studium, wobei “Michi kein typischer Business-Student ist, er ist eigentlich ein vollwertiger Programmierer”, erzählt Co-Founder Florian Räuber im Gespräch mit brutkasten. Dabei ist Golth auch begeisterter Chinesisch-Lernender und gemäß Räuber auch „ein Sprachlerngenie“. Was heute als mylingua in Form der Web-App zur Verfügung steht, wurde zwei Jahre zuvor von Michael Golth für den Eigengebrauch entworfen.

Co-Founder Räuber fand die datengetriebene Sprachlern-App interessant und stieg als Gründer mit ein. Mit Robert Huber, auch er lernt Chinesisch, holten sich die beiden Uni-Freunde Verstärkung für den Growth-Bereich, sowohl B2C als auch B2B. Räuber sagt über sich, er wäre im Team der, der dort hilft, „wo es mich braucht und brennt“.

„Jetzt gehen wir ins Risiko“

Noch vor kurzem war mylingua ein Teilzeitprojekt, das die Gründer abseits ihrer Berufe geführt haben. Im März 2024 fand dann die formelle Gründung statt und die Founder widmen sich nun Vollzeit ihrem Startup. „Jetzt gehen wir ins Risiko“, sagt Räuber und führt aus „Wir haben geschafft, ohne Finanzierung ein funktionierendes Produkt mit ersten zahlenden Nutzer:innen in die Welt zu bringen. Jetzt wollen wir darauf aufbauen.“, so der Gründer des gebootstrappten Startups.

Laut Angaben von Räuber verzeichnet die App bislang 3.000 Anmeldungen und das „ohne auch nur einen Cent ins Marketing gesteckt zu haben“, sagt er stolz. Über Reddit und einen Post in der richtigen Community wären sie auf die ersten User:innen gekommen. So wären die mylingua-Nutzer:innen quasi über eine Reddit Community, dann über Discord-Channels und später über Weiterempfehlung der User:innen gewachsen.

Investments: ja gerne

Auch im B2B-Bereich verzeichnet mylingua erste Erfolge mit der Universität Tübingen. Die Universität will die Sprachlern-App in Chinesisch-Kurse einbauen, was dem Startup Lizenzgebühren einbringt. In diesen B2B Bereich wollen die Gründer künftig mehr hinein.

Für B2C-Anwender:innen gibt es derzeit ein „klassisches Freemium-Modell mit (zu) vielen Free-Elementen“, erzählt der Co-Gründer. Ab einer bestimmten Anzahl an verwendeten Artikeln soll das Zahlungsmodell zum Einsatz kommen. Bislang sind die Gründer aber hier noch freigiebig. „Wir können beweisen, dass erste Lernende bereit sind, für die App zu zahlen“, so Räuber über erste Erfolge des Monetarisierungsmodells. Dieses soll allerdings noch weiter getestet werden.

Um zu wachsen, ist mittelfristig auch die Aufnahme von Kapital geplant. Neben Investments in finanzieller Form interessieren sich die Gründer auch für Kenntnisse im Marketingbereich, vor allem B2C, und freuen sich über Interesse von Business Angels, die mit dem B2C-Ansatz bei Apps schon Erfolg hatten.

Expansionsvision: Mehr Inhalte, mehr Sprachen

Vorerst lernt man bei mylingua nur Chinesisch und das erklärt der Gründer mit dem Start als Eigenprojekt. Er führt aus „Wir wollten erst mal einen guten Blueprint für Chinesisch machen, um zu verstehen: Macht das Produkt Sinn und wollen Leute so lernen. Wenn wir das bewiesen haben, dann werden wir in die nächste Sprache gehen.“, so beschreibt Räuber den Step-by-Step Ansatz der Expansionsstrategie.

Fokus der Expansion wäre zunächst einmal, die Formate der Inhalte auszubauen. Aktuell sind Zeitungsartikel zur Verfügung. Das soll sich aber nach einer Kapitalerhöhung ändern. Mit dem Wachstum des Startups sollen künftig weitere Inhaltsformate wie Videos und Podcasts als Lerninhalte hinzukommen, die die KI heraussucht und für Lernende aufbereitet.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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