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Parameter & Gewichte
Kurz gesagt: Die Milliarden Zahlen, in denen das Gelernte eines Modells steckt – und warum ihre Zahl allein wenig über die Qualität sagt.
Stand: 08.11.2026 · Redaktion KI News Kompakt
Ein neuronales Netz besteht aus vielen einstellbaren Zahlen, den Parametern. Beim Training werden sie so lange justiert, bis das Modell gute Vorhersagen macht. Die fertigen Werte heißen Gewichte – sie sind die Datei, die man bei einem Open-Weight-Modell herunterladen kann.
Größenordnungen
DeepSeek V4.1 Flash hat laut Hersteller 552 Milliarden Parameter, von denen pro Schritt aber nur 8 bis 16 Milliarden rechnen (Mixture of Experts). Unkomprimiert mit 16 Bit pro Zahl wären das gut ein Terabyte Speicher. Für Apples neue Siri soll laut Bloomberg ein Google-Modell mit rund 1,2 Billionen Parametern zum Einsatz kommen.
Warum mehr nicht automatisch besser ist
Die Parameterzahl beschreibt die Größe, nicht das Können. Trainingsdaten, Trainingsverfahren und Architektur zählen mindestens genauso. Und mit Quantisierung lassen sich die Gewichte so verkleinern, dass große Modelle auch auf einem Laptop laufen.
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Hängt zusammen mit
Open-Weight-Modell
Ein KI-Modell, dessen Gewichte frei herunterladbar sind – und das man selbst betreiben kann.
Mixture of Experts (MoE)
Ein Modell aus vielen Spezialisten, von denen pro Wort nur wenige arbeiten – groß, aber sparsam.
Lokale KI & Quantisierung
Wie große Sprachmodelle auf Laptop oder Handy laufen – ohne Cloud.