Soofi S (vollständige Bezeichnung Soofi S 30B-A3B) ist ein quelloffenes großes Sprachmodell für die deutsche und englische Sprache. Es wurde im Juli 2026 von einem deutschen Forschungskonsortium als geschlossenen Beta-Version für ausgewählte Industriepartner veröffentlicht und ist das erste Modell des Projekts Soofi (Sovereign Open Source Foundation Models), mit dem eine in Europa entwickelte und betriebene Alternative zu KI-Modellen aus den USA und China geschaffen werden soll. Projekt und Entwicklung Soofi S entstand im Rahmen des Projekts Soofi, das von einem Konsortium deutscher Forschungseinrichtungen und Unternehmen getragen wird. Die Konsortialführung liegt beim KI Bundesverband; gefördert wird das Vorhaben vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des europäischen Programms IPCEI-CIS.
Zu den Beteiligten zählen unter anderem die Fraunhofer-Institute IAIS und IIS, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, die Technische Universität Darmstadt, die Universität Würzburg, das L3S Research Center, die Berliner Hochschule für Technik sowie die Unternehmen ellamind und Merantix Momentum. Das Bundesministerium förderte das Projekt bis Juli 2026 mit 20 Millionen Euro. Ziel ist der Aufbau einer offenen, auf europäischer Infrastruktur betriebenen KI-Modellfamilie für industrielle Anwendungen.
Stand September 2026 sind die Gewichte des Modells noch nicht öffentlich zugänglich, sondern befinden sich in einer geschlossenen Beta-Phase. Dadurch kann das Modell nicht unabhängig evaluiert und mit alternativen Modellen verglichen werden.
Architektur Soofi S ist im Wesentlichen Nvidias Nemotron-3-Nano-Architektur, ein Mixture-of-Experts-Modell mit rund 31,6 Milliarden Parametern, von denen pro Token nur etwa 3,2 Milliarden aktiv sind. Der Rechenaufwand bei der Nutzung liegt dadurch deutlich niedriger als bei einem klassischen Modell dieser Größe. Das Modell nutzt eine hybride Architektur aus Mamba-2- und Attention-Schichten. Diese hält den Speicherbedarf bei langen Eingaben gering, sodass die Verarbeitungsgeschwindigkeit auch bei großem Kontext weitgehend stabil bleibt.
Training Für das Training wurden nach dem Bericht des Konsortiums rund 27 Billionen Token in drei Phasen verarbeitet, wobei der Anteil deutschsprachiger Daten gezielt erhöht wurde.
Der Trainingslauf fand zwischen März und Mai 2026 auf bis zu 512 Grafikprozessoren des Typs Nvidia B200 in der Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom in München statt und beanspruchte etwa 253.000 GPU-Stunden. Die Recheninfrastruktur wird von T-Systems bereitgestellt. Laut dem Bericht wurde die Anlage vollständig mit erneuerbarer Energie betrieben.
Weblinks Website des Soofi-Projekts
Einzelnachweise
Kategorie:Large Language Model