Müssen wir speziell Soofi S einsetzen?

Nein. Wir evaluieren Soofi S neben anderen Open-Weight- und kommerziellen Optionen; die Agentenmuster von soofi-trainer (Advisor, RAG, Training Gateway) gelten unabhängig davon, für welches Modell Sie sich entscheiden.

Ist Soofi S heute allgemein verfügbar?

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung beschreibt das Konsortium Soofi S als in Tests mit Industriepartnern befindlich, nicht als allgemein veröffentlicht. Wir verfolgen die Verfügbarkeit und planen mit Ihnen Alternativen ein.

Können wir unsere bestehende Infrastruktur weiterverwenden?

In der Regel ja. Wir integrieren in Ihr bestehendes Kubernetes-, IaC- und MCP-Tooling, statt einen komplett neuen Stack vorzuschreiben, sofern keine Isolationsanforderungen dagegensprechen.

Soofi Training & Beratung — LLM-Spezialisierung mit Soofi S

Warum Soofi-Beratung ein eigenes Arbeitspaket ist

Soofi S ist ein 30B-Mixture-of-Experts-Modell eines deutschen Forschungskonsortiums, gefördert im Rahmen von IPCEI-CIS, ausgelegt auf souveräne, EU-gehostete industrielle KI. Das Konsortium veröffentlicht zudem soofi-trainer, einen offenen Agentenstack (LangGraph-Advisor-, Dataset- und Training-Agenten; MCP-basierte Vektorsuche und Training Gateway; RAG auf Weaviate), der aus der Frage „Fine-Tuning oder RAG?" einen geführten, nachvollziehbaren Prozess macht. Von der Evaluierung zum Produktivbetrieb braucht es trotzdem Platform Engineering, Datenpipeline-Arbeit und eine auf Ihren Use Case zugeschnittene Spezialisierungsstrategie — genau das liefern wir.

Hinweis zu Marken und Status

Soofi, Soofi S und soofi-trainer sind Projekte des Soofi-Konsortiums (gefördert über das IPCEI-CIS-Programm, Förderkennzeichen 13IPC040A) und bleiben dessen Eigentum. Wir sind ein unabhängiger Umsetzungspartner; diese Seite stellt keine Empfehlung durch das Soofi-Konsortium oder eine Partnerschaft dar. Der Modellzugang ist laut Konsortium derzeit auf Industrietests beschränkt.

Was „Soofi Training & Beratung" umfasst

LLM-Spezialisierungsberatung

Wir bewerten Ihren Use Case entlang desselben Entscheidungsraums, den der Advisor Agent von soofi-trainer modelliert — RAG, Fine-Tuning, LoRA/QLoRA, SFT, DPO — und empfehlen eine Methode mit belastbarer Kosten-Nutzen-Abwägung.

RAG- und Wissensbasis-Umsetzung

Markdown/YAML-Wissenserfassung, Embeddings und Vektorsuche auf Weaviate oder Ihrem bevorzugten Speicher — evaluiert an Ihren Dokumenten, nicht an einem Demo-Korpus.

Trainingsjob-Orchestrierung

Verwaltete Fine-Tuning-Pipelines nach dem Training-Gateway-Muster (per MCP exponiertes Job-Management), GPU-fähige Backends und Grafana/Prometheus-Observability.

Integration des Agentenstacks

LangGraph-ReAct-Agenten, A2A-Orchestrierung und AG-UI/SSE-Streaming für Interaction-, Advisor-, Dataset- und Training-Agenten — über MCP an Ihre bestehenden Tools angebunden.

Umsetzungsleistungen

Evaluierungs- und Scoping-Sprint

Eine kurze, strukturierte Bewertung Ihres Use-Case-Kandidaten, der Datenreife und ob Soofi S oder ein alternatives Open-Weight-Modell passt — mit schriftlicher Empfehlung.

Self-hosted Deployment

Kubernetes Platform Engineering und Terraform/OpenTofu-gesteuerte Umgebungen für Model Serving, Vektorspeicher und Agentenstack — auf EU-gehosteter Infrastruktur.

Fine-Tuning und Dataset Engineering

Datensatz-Kuratierung, Labeling-Workflows und Ausführung von Trainingsjobs — das Training Gateway macht Jobstatus und Metriken per MCP-Tooling zugänglich.

Qualitätssicherung mit Cursor und Claude Code

Schnelle Umsetzung zahlt sich nur aus, wenn sie kontrolliert und überprüfbar bleibt.

Verbindliche Standards

Architektur- und Coding-Standards, damit KI-gestützte Umsetzung von Agenten und Pipelines konsistent und wartbar bleibt.

Kontrollierte Review-Prozesse

Kritische Änderungen — Model Routing, Datenzugriff, Trainingsjobs — werden technisch und sicherheitsseitig geprüft, bevor sie produktiv gehen.

Dokumentierte Entscheidungen

Entscheidungen zur Spezialisierungsmethode, zu Datenwegen und zur Infrastruktur werden für Audit und Übergabe dokumentiert.

Fragen zu Soofi Training & Beratung

Müssen wir speziell Soofi S einsetzen?

Nein. Wir evaluieren Soofi S neben anderen Open-Weight- und kommerziellen Optionen; die Agentenmuster von soofi-trainer (Advisor, RAG, Training Gateway) gelten unabhängig davon, für welches Modell Sie sich entscheiden.
Ist Soofi S heute allgemein verfügbar?

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung beschreibt das Konsortium Soofi S als in Tests mit Industriepartnern befindlich, nicht als allgemein veröffentlicht. Wir verfolgen die Verfügbarkeit und planen mit Ihnen Alternativen ein.
Können wir unsere bestehende Infrastruktur weiterverwenden?

In der Regel ja. Wir integrieren in Ihr bestehendes Kubernetes-, IaC- und MCP-Tooling, statt einen komplett neuen Stack vorzuschreiben, sofern keine Isolationsanforderungen dagegensprechen.

Weiterführende Seiten

Ihre Soofi-S-Evaluierung oder Ihr Trainingsprogramm scopen

Wir machen aus einer Modell-Ankündigung einen konkreten, überprüfbaren Umsetzungsplan — inklusive Spezialisierungsmethode, Infrastruktur und Übergabe.

Kontakt aufnehmen

Soofi S einführen, LLM-Spezialisierung und Training umsetzen

Wir helfen Ihnen, Soofi S zu evaluieren, den soofi-trainer-Agentenstack aufzusetzen und die passende Spezialisierungsmethode zu wählen — RAG, Fine-Tuning oder beides — auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren.