rappidAI ÜBER UNS
Unabhängig denken. Nachvollziehbar entwickeln.
rappidAI ist eine unabhängige KI-Forschungsinitiative in einer frühen Phase, die kompakte Sprachmodellexperimente und dokumentierte Abläufe für Training, Evaluation und lokale Inferenz entwickelt.
WAS RAPPIDAI IST
Lernen durch reale Modellentwicklung.
rappidAI entwickelt Experimente mit kompakten Sprachmodellen und untersucht Trainingspipelines, Evaluation, effiziente Inferenz und praktische lokale Bereitstellung.
PROJEKTSTRUKTUR
Eine Initiative, ein Entwicklungsprojekt, eine Modellreihe.
rappidAI ist die Forschungsinitiative. Lumen ist das experimentelle Entwicklungsprojekt für Trainings- und lokale Inferenzabläufe. Quantum ist die innerhalb dieser Arbeit entstandene Modellreihe.
WAS RAPPIDAI NICHT IST
Experimentelle Arbeit ist keine Produktivfähigkeit.
rappidAI wird nicht als Forschungslabor im Frontier-Maßstab dargestellt. Die Pilotmodelle sind experimentell, bei faktischen Ausgaben unzuverlässig und weder als Produktivassistenten noch für Entscheidungen mit hohem Risiko vorgesehen.
- Pilotstatus
- Experimentell
- Produktiveinsatz
- Nicht vorgesehen
VERÖFFENTLICHTE ARBEIT
Zwei öffentliche experimentelle Piloten.
rappidAI veröffentlicht derzeit zwei experimentelle deutsche Base-Completion-Modelle: quantum-1-pilot und quantum-1.6-pilot. Beide enthalten 49.295.872 Parameter und stehen als F16-GGUF-Dateien für lokale Experimente zur Verfügung. Das zugehörige öffentliche Repository dokumentiert den Ablauf für Training, Evaluation und GGUF-Export.
Die öffentlichen Veröffentlichungen und das Quell-Repository dokumentieren die Artefakte und den vorgesehenen Ablauf, verlinken jedoch keine abschließenden Run-Manifeste oder vollständigen Trainingsprotokolle. Die Veröffentlichungen belegen weder Produktreife noch verlässliche faktische Antworten oder Wettbewerbsfähigkeit gegenüber größeren Allzweckmodellen.
WARUM KOMPAKTE MODELLE
Fähigkeit sollte gemeinsam mit dem Ressourcenbedarf betrachtet werden.
Lokale Inferenz kann die Abhängigkeit von externen Diensten verringern und Eingaben möglicherweise auf dem Gerät des Nutzers halten. Der tatsächliche Datenschutz hängt von Anwendung, Konfiguration und umgebender Infrastruktur ab.
Entwicklungsziel
Lokale und ressourceneffiziente Experimente.
AKTUELLE AUSRICHTUNG
Die Echelon-Modelllinie.
Die aktuelle öffentliche Arbeit umfasst den Echelon-Architektur-Preflight, die Tokenizer-Validierung und Smoke-Tests der Garden-Datenpipeline. Echelon Base und eine spätere Echelon-Chat-Phase gehören zu derselben Modelllinie; es ist kein trainiertes Echelon-Modell öffentlich.
Forschung entdeckenEXPERIMENTELLE AUSGABEN
Einschränkungen werden direkt benannt.
Forschungsausgaben können begrenzt, repetitiv, faktisch unzuverlässig und inkonsistent sein. Sie sollten als Experimente geprüft und nicht als Produktivsysteme behandelt werden.
- Faktische Ausgabe
- Kann unzuverlässig sein
- Antwortqualität
- Kann inkonsistent sein
- Hochrisikoentscheidungen
- Nicht geeignet
- Produktivassistent
- Nicht vorgesehen
FORSCHUNG IN FRÜHER PHASE
Unabhängige Forschung aus Berlin.
Jonas Désiré Cikemgil is a Berlin-based independent AI developer focused on compact language models, documented training pipelines, agent infrastructure and local inference.
Gründer
Jonas Désiré Cikemgil
Gründer & unabhängiger KI-Forschungsentwickler
- Kompakte Sprachmodelle
- Dokumentierte Trainingspipelines
- Agent infrastructure
- Lokale Inferenz
Berlin, Deutschland