OLMo
von Allen Institute for AI · allenai.org ↗
Vollständig offene große Sprachmodellfamilie von Ai2, veröffentlicht samt Trainingsdaten, Code und Gewichten.
open-source llm research
- Kategorie
- Offene Modelle
- Geschäftsmodell
- Offen (offene Gewichte/Quellcode)
- Verfügbarkeit
- Weltweit
- Veröffentlicht
- 2024-02
- Eintrag aktualisiert
- 2026-07-30
- Modellfamilie
- OLMo
- Lizenz
- Apache-2.0
- Gegründet
- 2014
- Hauptsitz
- US
- Kanonische URL
- https://globalaiproductindex.com/de/products/olmo/
Überblick
OLMo ist eine vollständig offene große Sprachmodellfamilie des Allen Institute for AI (Ai2), veröffentlicht samt vollständigen Trainingsdaten, Code, Evaluierungs-Suites und Gewichten. Auf transparente, reproduzierbare Forschung ausgelegt, sind spätere Generationen wie OLMo 2 und OLMo 3 mit ähnlich großen offenen Modellen konkurrenzfähig. Alles ist unter Apache 2.0 kostenlos.
Wichtige Funktionen
- Vollständig offen: Gewichte, Daten, Code und Checkpoints
- Offen veröffentlichtes Dolma-Trainingskorpus
- Reproduzierbare Trainings- und Evaluierungspipelines
- Apache-2.0-Lizenz für kommerzielle Nutzung
Anwendungsfälle
- Akademische Forschung zur Trainingsdynamik von LLMs
- Modellverhalten gegen bekannte Trainingsdaten prüfen
- Auf einer transparenten, kommerziell nutzbaren Basis aufbauen
Preise
OLMo-Modelle, -Daten und -Code sind unter Apache 2.0 vollständig kostenlos; Nutzer tragen nur ihre eigenen Rechenkosten.
Häufig gestellte Fragen
Was unterscheidet OLMo von anderen offenen Modellen?
OLMo veröffentlicht den gesamten Stack – Trainingsdaten, Code, Logs und Gewichte – nicht nur das finale Modell, was echte Reproduzierbarkeit ermöglicht.
Wer entwickelt OLMo?
Das Allen Institute for AI (Ai2), ein gemeinnütziges Forschungsinstitut in Seattle.
Kann OLMo kommerziell genutzt werden?
Ja, alles wird unter der permissiven Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ähnliche Produkte
- Baichuan — Offene zweisprachige Sprachmodellfamilie von Baichuan Intelligence (Peking), inzwischen mit Fokus auf medizinische KI mit den Baichuan-M-Reasoning-Modellen.
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- DBRX — 2024 von Databricks veröffentlichtes offenes Mixture-of-Experts-LLM; 2025 aus dem Databricks-Serving zurückgezogen, die Gewichte bleiben jedoch verfügbar.
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- Gemma — Googles Familie leichter offener Modelle, abgeleitet aus derselben Forschung wie Gemini.
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Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-07-30 geprüft.
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