
In dieser Folge besprechen wir Open Weight Modelle und deren Auswirkungen im Vergleich zu geschlossenen Modellen.
In dieser Folge besprechen wir Open Weight Modelle, deren Funktionsweise, Herkunft und Qualität im Vergleich zu geschlossenen Modellen. Wir beleuchten Kosten, Bezugswege, Bias-Risiken und staatliche Kontrolle, sowie das Resilienz-Argument im Kontext geopolitischer Entwicklungen. Praktische Tipps zum Self-Hosting, Einsatz im Coding-Alltag und offene Streitfragen runden die Diskussion ab. --- Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee: https://www.buymeacoffee.com/todocast --- Open Weights Basics und Modelle auf Hugging Face: https://huggingface.co DeepSeek V4 Pro - Offizielle Webseite: https://deepseek.com Zhipu AI - GLM-5.2 Modell: https://zhipu.ai NVIDIA Nemotron Modelldetails: https://developer.nvidia.com/nemotron OpenRouter - API Aggregator für Open Models: https://openrouter.ai Azure AI Foundry - Microsoft Cloud Service: https://azure.microsoft.com/en-us/services/ai-foundry Mistral AI - Europäischer Anbieter für Open Weight Modelle: https://mistral.ai Apertus AI - ETH Zürich transparentes Modell: https://apertus.ethz.ch Open Code Harness - Open Source Coding Tool: https://github.com/open-code-harness Qwen-Code Harness Optimierung: https://qwen.ai/code…
Hosts: Robin-Manuel Thiel, Malte Lantin
Organizations: Hugging Face, DeepSeek, Zhipu AI, NVIDIA, OpenRouter, Azure AI Foundry, Mistral AI, Apertus AI, Open Code Harness, Qwen-Code Harness
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