KI-Souveränität für die Arbeit deines Teams
Deine Dokumente, deine Wahl der KI. Scholarly nutzt Modelle von neun KI-Laboren, auch Open Source. So entscheidet kein Ausfall, keine Richtlinienänderung und keine Preiserhöhung eines einzelnen Unternehmens darüber, ob dein Team arbeiten kann. Inklusive Modelle mit Hosting in der EU.
Kostenlos starten · Funktioniert mit den Quellen, die du schon hast
Weltweit von über 200.000 Menschen genutzt
Das Problem
Ein einziger KI-Anbieter ist ein Single Point of Failure
Teams binden KI fest in ihre Recherche, Produktion und Weiterbildung ein. Setzt du dabei auf die Modelle eines einzigen Unternehmens, hängt dein gesamter Workflow an Entscheidungen, die du nicht kontrollierst.
Ausfälle legen alles lahm
Fällt dein einziger KI-Anbieter aus, steht jeder Workflow still, der von ihm abhängt. Mit Modellen von neun Laboren wechselst du einfach und arbeitest weiter.
Richtlinien ändern sich ohne dein Zutun
Anbieter unterscheiden sich darin, was sie beantworten und wie sie mit Daten umgehen, und ihre Regeln ändern sich. Die Richtlinienänderung eines einzelnen Unternehmens sollte die Arbeit deines Teams nicht lahmlegen.
Preise ändern sich, Modelle werden eingestellt
Modelle werden nach dem Zeitplan anderer neu bepreist und abgekündigt. Durch Lock-in wird jede dieser Änderungen zu deinem Migrationsprojekt.
Daten unterliegen einer Rechtsordnung
Europäische Organisationen müssen Anforderungen an den Datenstandort erfüllen, die ein rein US-amerikanischer KI-Stack nicht erfüllen kann. Wo deine Modelle laufen, ist genauso wichtig wie die Frage, welche Modelle laufen.
Die Antwort
Was KI-Souveränität bei Scholarly bedeutet
Souveränität ist kein Schalter in den Einstellungen, sondern die Bauweise des Arbeitsbereichs: mehrere Labore, offene Modelle, frei wählbares Hosting und Steuerung in der Hand deiner Admins.
Modelle von neun KI-Laboren
OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Mistral AI, Z.ai, DeepSeek, Moonshot AI und Meta in einem Arbeitsbereich. Wähle für jede Aufgabe das beste Modell und wechsle, wann immer es dir nützt.
Inklusive Open-Source-Modelle
Offene Modelle von Mistral, Z.ai, DeepSeek und Moonshot AI stehen neben den führenden Modellen. So ist dein Team nie an einen einzigen geschlossenen Anbieter gebunden.
In der EU gehostete Modelle
Teams, die europäische Datenanforderungen erfüllen müssen, können in der EU gehostete Modelle nutzen.
Steuerung in der Hand deiner Admins
Bei Teams gelten Einstellungen für den Modellzugriff für den gesamten Arbeitsbereich auf einmal. Deine Organisation entscheidet genau, welche Labore und Stufen zum Einsatz kommen.
Der Katalog
Neun Labore, ein Arbeitsbereich
Nutze das stärkste Modell für komplexes Schlussfolgern, das schnellste für den Alltags-Chat und ein offenes Modell, wo Kontrolle zählt, ohne deine Quellen zu verlassen.
OpenAI
GPT 6 Luna für den Chat mit „Automatisch“ und die meisten Inhaltserstellungen, GPT 6.1 Sol für den Chat mit „Bestes“ und Astra für die Inhaltserstellung.
Anthropic
Claude Haiku 5.5 für schnelle Chats, Sonnet 5.5 und Opus 5.5 als Premium-Modelle im Chat und für die Inhaltserstellung.
Die Gemini-Flash-Familie für Chat, dazu Gemini 3.1 Pro für Generierungsaufgaben.
xAI
Grok 4.7 für schnelle Generierungsaufgaben mit Gespür für aktuelle Ereignisse.
Mistral AI
Large 3, Medium 3.5 und Small 4: offene Modelle aus einem europäischen Labor.
DeepSeek
V4.1 Flash: ein Open-Weight-Modell für Chat und erstellte Inhalte, mit Bildverständnis.
Z.ai
GLM 5.3 Flash: ein Open-Weight-Modell für effizientes Schlussfolgern.
Moonshot AI
Kimi K3: ein multimodales Open-Weight-Modell für Schlussfolgern mit langem Kontext.
Meta
Muse Spark 1.3: multimodales Schlussfolgern für lang laufende, komplexe Aufgaben.
Der Katalog wächst mit den neuen Modellen der Labore. Entscheidend ist, dass er nie von einem einzelnen Labor abhängt.
Für Teams
Souveränität ist eine Teamrichtlinie, keine persönliche Vorliebe
Bei Scholarly Teams legen Admins die Modellrichtlinie einmal fest, und sie gilt für jeden Nutzerplatz: eine Rechnung, eine gemeinsame Quellenbibliothek, ein Regelwerk.
- Einstellungen für den Modellzugriff, die für das gesamte Team auf einmal gelten
- Open-Source-Modelle für jeden Nutzerplatz
- In der EU gehostete Modelle für europäische Teams
- Gemeinsame Quellenbibliotheken, damit alle mit freigegebenem Material arbeiten
- Aktivitäts- und Nutzungsberichte (kein gemeinsames Credit-Guthaben für das Team)
- Rollen Inhaber, Admin und Mitglied mit einer zentralen Rechnung
Sollen alle Modelle in den USA oder der EU gehostet werden? Schreib an hello@scholarly.so, und wir richten dein Team ein.
So funktioniert's
Souveräne KI in drei Schritten
- 01
Quellen hinzufügen
Lade die Dokumente, Präsentationen, Aufnahmen und Notizen hoch, mit denen dein Team arbeitet. Sie bleiben die verlässliche Grundlage für alles, was generiert wird.
- 02
Beliebiges Modell wählen oder wechseln
Wähle für jede Aufgabe aus neun Laboren. Hat ein Labor einen Ausfall, stellt ein Modell ein oder blockiert einen Anwendungsfall, wechselst du einfach und arbeitest weiter.
- 03
Fundierte Inhalte erstellen
Antworten mit Quellenangaben, Berichte aus der Vertieften Recherche, Videos, Podcasts, Präsentationen und Quizze, erstellt aus deinen Quellen, egal welches Modell du wählst.
FAQ
KI-Souveränität: die Antworten
Was ist KI-Souveränität?
KI-Souveränität bedeutet, dass deine Organisation (und nicht ein einzelner KI-Anbieter) die Modelle kontrolliert, von denen eure Arbeit abhängt: welche Unternehmen die Modelle liefern, ob Open-Source-Modelle eine Option sind und wo diese Modelle gehostet werden. Scholarly verankert das mit Modellen von neun Laboren, Open-Source-Modellen von Mistral, Z.ai, DeepSeek und Moonshot AI, Optionen mit Hosting in der EU sowie Hosting ausschließlich in den USA oder der EU auf Anfrage.
Warum sollten wir uns nicht auf ein einziges KI-Modell verlassen?
Weil ein einziger Anbieter ein Single Point of Failure ist: Ausfälle stoppen eure Arbeit, eingestellte Modelle erzwingen Migrationen, und Richtlinien- oder Preisänderungen kommen nach dem Zeitplan anderer. Mit Modellen von neun Laboren habt ihr immer eine Alternative nur einen Klick entfernt, und ihr könnt für jede Aufgabe das beste Modell nutzen statt eines Modells für alles.
Bietet Scholarly Open-Source-KI-Modelle an?
Ja. Offene Modelle von Mistral (Large 3, Medium 3.5, Small 4), Z.ai (GLM 5.3 Flash), DeepSeek (V4.1 Flash) und Moonshot AI (Kimi K3) stehen neben führenden Modellen von OpenAI, Anthropic, Google und xAI zur Verfügung.
Kann unsere KI in der EU bleiben?
Teams, die europäische Datenanforderungen erfüllen müssen, können in der EU gehostete Modelle nutzen. Wenn eure Organisation alle Modelle in den USA oder der EU gehostet braucht, schreibt an hello@scholarly.so, und wir richten das für euren Teams-Arbeitsbereich ein.
Ändern sich unsere Inhalte, wenn wir das Modell wechseln?
Jedes Ergebnis bleibt mit Quellenangaben in euren hochgeladenen Quellen verankert, egal welches Modell es erstellt. Teams, die Einheitlichkeit wollen, können ihre Admins bestimmte Modelle für den gesamten Arbeitsbereich festlegen lassen.
Wie legen Admins fest, welche Modelle das Team nutzt?
Team-Admins legen Einstellungen für den Modellzugriff fest, die für jeden Nutzerplatz auf einmal gelten. Premium for Teams enthält die Premium-Modelle, Laureate for Teams ergänzt namentlich die führenden KI-Modelle, und ein stärkerer persönlicher Tarif hat weiterhin Vorrang.
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Open-Weight-Modelle von Mistral, Z.ai, DeepSeek und Moonshot AI für deine eigenen Quellen.
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