XIIV Intelligence

XIIV LAB soll langfristig nicht ausschließlich von externen Modellanbietern abhängig sein. XIIV Intelligence ergänzt die Arbeit mit bewährten Anbietern um interne Forschung und Entwicklung: Modelle verstehen statt nur APIs nutzen, ihr Verhalten messbar vergleichen und gezielt auf Aufgaben optimieren.

• Eigene Trainingsdaten und Benchmarks entwickeln
• Modellverhalten, Grenzen und Fehler nachvollziehen
• Infrastruktur und Know-how intern aufbauen
• Langfristig eigene Modellfamilien entwickeln

Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf der Evaluation von Open-Weight-Modellen, systematischem Modellvergleich und dem Aufbau reproduzierbarer Experimente. Wir bauen die Infrastruktur, Evaluation und Trainingskompetenz dafür auf. Wir verfügen heute über kein vollständig eigenes Foundation Model.

• Benchmark-Suites und automatische Evaluation
• Qualitative Fehleranalyse und Reasoning-Tests
• Instruction-Following-Tests und Untersuchung von Tool-/Agent-Fähigkeiten
• Performance-/Latency-Vergleiche
• Fine-Tuning-Vorbereitung sowie Daten- und Experiment-Pipelines

MODEL EVALUATION

ACTIVE

BENCHMARKING

ACTIVE

FINE-TUNING PIPELINE

IN DEVELOPMENT

OWN TRAINING INFRASTRUCTURE

PLANNED

XIIV CORE MODEL

LONG-TERM

Unser Zielbild für die technische Pipeline verbindet Evaluation, Datenarbeit und Training. Fine-Tuning und Deployment folgen erst, wenn die jeweilige Entwicklungsstufe validiert ist; der gesamte Ablauf ist noch im Aufbau.

1. 01Open-Weight Models→
2. 02Evaluation Suite→
3. 03Error Analysis→
4. 04Dataset Refinement→
5. 05Fine-Tuning→
6. 06Validation→
7. 07Deployment / Iteration

Eine überzeugende Einzelantwort reicht nicht. Wir arbeiten auf reproduzierbare Evaluation mit definierten Aufgaben, vergleichbaren Bedingungen und dokumentierten Fehlern hin. Modellversion, Prompt, Parameter und Testdaten müssen nachvollziehbar sein; qualitative Analyse ergänzt die messbaren Ergebnisse.

• Reasoning
• Instruction following
• Factual reliability
• Structured output
• Tool use
• Agent behavior
• Consistency
• Latency
• Resource usage
• Failure modes

Die Fine-Tuning-Pipeline befindet sich in Entwicklung. Kuratierte Datensätze und Supervised Fine-Tuning sollen Open-Weight-Modelle gezielt auf Aufgaben und Domänen ausrichten. Domain-specific tuning ist ein nächster Entwicklungsschritt; Preference- und Alignment-Methoden kommen perspektivisch hinzu.

• Datensätze auf Qualität, Herkunft und Aufgabeneignung prüfen
• Evaluation before/after: Ausgangsmodell und trainierte Version mit denselben Tests vergleichen
• Daten, Konfigurationen, Modellstände und Ergebnisse versionieren
• Reproduzierbarkeit und dokumentierte Regressionen als Freigabekriterien etablieren

Diese Stufen beschreiben unsere Entwicklungsrichtung, keine bereits erreichten Meilensteine. Fortschritt hängt von validierten Ergebnissen, Datenqualität und verfügbaren Ressourcen ab.

1. Stage 01 / IM AUFBAU / ACTIVE

   Evaluation Infrastructure

   Benchmark-Suites, automatische Evaluation und versionierte Experimente als messbare Grundlage.

2. Stage 02 / ENTWICKLUNGSZIEL

   Fine-Tuned Open-Weight Models

   Spezialisierte Modelle durch kuratierte Daten und Nachtraining; Freigabe erst nach Evaluation.

3. Stage 03 / GEPLANT

   Dedicated GPU Infrastructure

   Eigene GPU-Server und Trainingsinfrastruktur für kontrollierbare, wiederholbare Experimente.

4. Stage 04 / LANGFRISTIGES ZIEL

   XIIV Model Family

   Eine eigene Familie spezialisierter Modelle für unterschiedliche Aufgaben und Domänen.

5. Stage 05 / LANGFRISTIGE VISION

   XIIV Core Model

   Schrittweise Entwicklung eines eigenen Kernmodells auf Basis aufgebauter Daten-, Trainings- und Evaluationskompetenz.

XIIV Intelligence kann langfristig eine technische Grundlage für Voice Agents, Automation, Software Agents, CryptoAgent Lab und weitere XIIV-Produkte liefern. Die heutigen Systeme basieren auf den jeweils eingesetzten Modellen und Integrationen; sie laufen nicht bereits vollständig auf einem eigenen XIIV-Modell.