21.12.2015

Spenden-Gier? Warum Wikipedia erfolgreicher ist

Ja brauchen die denn so viel Geld? Dass mit dem Erfolg auch Neider kommen, bekommt das größte Online-Lexikon Wikipedia gerade zu spüren.
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Wikipedia: Gier oder Spendenwunder?
(c) Fotolia. Wikipedia: Gier oder Spendenwunder?

Ein großer, gelber Werbebanner in der Online-Enzyklopädie Wikipedia sorgt derzeit für Unmut. Es ist der alljährliche Spendenaufruf – die einzige Werbeanzeige auf der Seite, die die Wogen hoch treibt: „Warum braucht Wikipedia so viel Geld“, fragt sich das Handelsblatt in einem ausführlichen Artikel. Dem Leser werde suggeriert, dass sich das Unternehmen kaum über Wasser halten könne – was bleibt, sei ein schlechtes Gewissen.

Eine Reserve für schlechte Zeiten

77 Millionen Dollar hat die Wikipedia-Stiftung Wikimedia auf der hohen Kante. Eine Frechheit also, nach mehr Geld zu betteln, so die Kritik. Dass Spenden eine unsichere und schwer planbare Einnahmequelle sind und man deshalb Reserven benötige, wird vom Tisch gewischt. Dabei ist das im Non-profit-Bereich gängige Praxis – 25 Prozent der jährlichen Aufwendungen gelten dabei als absolutes Minimum. Laut Wikimedia würde die Reserve die Aufwendungen eines Jahres decken.

Spendenwunder Wikipedia

Rund 76 Millionen Dollar an Spenden konnte das Online-Lexikon 2014 sammeln – davon kamen immerhin 58 Millionen Dollar nur durch die Online-Kampagne herein. Eine stolze Summe für einen schlichten Banner auf der Website. In Deutschland gibt es keine Organisation, die erfolgreicher ist, gesteht sich auch der Autor des Handelsblatt-Artikels ein. Was ist das Geheimnis der angeblich nervigen, aber offenbar höchst effektiven Spendenkampagne?

Die Tricks der Wikipedia-Fundraiser

So simpel der Banner wirkt, dahinter steckt eine Menge Forschung, Berechnung und Trial-and-Error. Wikipedia hat nichts dem Zufall überlassen. Der erste Trick: keep it simple! Das Spendenformular, in dem Betrag und Zahlungsart gewählt werden, hat immer besser funktioniert, je weniger Felder und Buttons zu sehen waren. Herausgefunden hat die Online-Enzyklopädie das nicht über Befragungen, sondern über Tests am Live-System. Nur so sind die Ergebnisse praxistauglich.

Nicht einmal die seltsame gelbe Farbe in dem Banner ist dem Zufall geschuldet – mit dieser Gestaltung stieg die Zahl der Spenden tatsächlich. 60 Prozent der Spender reagieren auf den Banner, das erste Mal, wenn sie ihn sehen. Auch die Gestaltung des Banners hat Wikipedia durch spezielle Testing-Verfahren perfektioniert – und zwar für jedes Land, in jeder Sprache. Gleichzeitig hat sich das Fundraising-Team genau angesehen, an welchen Tagen der Banner am effektivsten ist und die Zahl der Tage auf ein absolutes Minimum reduziert. Last but not least setzt Wikipedia auf das Ego der Spender. Das ist zwar kein Geheimnis, aber dennoch eine effektive Maßnahme: Die Namen der Spender werden auf der Website angezeigt.

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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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