Eldric liefert drei Clients, ein Werkzeug. Sie sprechen mit Ihrem eigenen Eldric-Cluster — oder, wenn Sie nur ein Notebook haben, direkt mit dem Anbieter Ihrer Wahl. Sie entscheiden.
Browser auf, fertig: ChatGPT-artig. Gehostet auf Ihrem eigenen Eldric-Server, pro Mandant gestaltbar, mit Wissensbasis-Suche, Sprachein- und -ausgabe, Plugins und signierten Teilen-Links — alles enthalten.
Pipe-freundlich in Skripten, interaktiv im Terminal. Spricht mit einem Cluster — oder direkt mit dem Backend Ihrer Wahl. Heute für macOS; Windows und Linux in Entwicklung.
Eine native Anwendung, die mit Ihrem Eldric-Cluster oder direkt mit OpenAI, Anthropic, xAI, Groq, Together, HuggingFace und einem lokalen Ollama spricht. Ein Werkzeug, jedes Backend. Heute für macOS; Windows und Linux in Entwicklung.
Dieselbe Oberfläche, die Sie ohne Cluster nutzen — solo, mit einem API-Schlüssel Ihrer Wahl — schaltet in dem Moment Mehrmandant-Projekte, agentic RAG, Trainings-Pipelines und die Matrix-Memory-Architektur frei, in dem sie auf einen Eldric-Server zeigt. Zwei Modi, ein Client, ein Workflow.
Eldric ist das Betriebssystem für souveräne KI-Compute-Kapazität — und der KI-Server, die KI-Infrastruktur und die KI-Plattform für jede Organisation, die darauf aufbaut. Wählen Sie die Perspektive, die zu Ihrer Rolle passt.
Nationale AI Factories und durch Mitgliedstaaten finanzierte Compute-Kapazität. Betreiben Sie KI-Workloads unter den Rahmenbedingungen Ihrer Jurisdiktion für Datenresidenz, Beschaffung und Sicherheit — ohne Abhängigkeit von einem Hyperscaler.
Öffentliche Forschungslabore, nationale HPC-Fabrics und konsortial geführte KI-Compute-Programme. Mandantenfähig, mehrere Disziplinen, mehrere Jurisdiktionen — zentral verwaltet, lokal kontrolliert.
Privater Chat, Agents, Wissensbasen, Training — auf Ihrer eigenen Hardware. Die Daten verlassen Ihr Netzwerk nicht. Für Banken, Spitäler, Universitäten, Industriebetriebe, öffentliche Hand.
Eldric ist eine vollständige KI-Infrastruktur-Plattform, die auf Ihren Compute-, Storage- und Netzwerk-Ressourcen aufsetzt. Mandantenfähig, föderiert, plugin-getrieben, mit eingebautem HA.
ISP, MSP, Telco, regionaler Cloud-Anbieter? Betreiben Sie Eldric auf Ihrer Hardware und bieten Sie Ihren Unternehmenskunden Private KI als eigenen White-Label-Dienst an — Ihre Kunden sehen nie einen Hyperscaler.
Das sind die Dinge, für die Eldric tatsächlich verwendet wird. Jede ist im Chat ein Klick weg.
Sprechen Sie mit einer KI wie mit ChatGPT. Das Gespräch bleibt in Ihrer Datenbank, in Ihrem Netzwerk.
Dokumente hochladen, Fragen darüber stellen. Quellen werden im Text zitiert — Sie können jede Antwort nachprüfen.
Sprechen statt tippen. Besprechungs-Transkripte, Diktat, Barrierefreiheit. KI-gesteuerte Telefonate sind in Entwicklung.
Entwürfe für E-Mail, SMS, WhatsApp, Signal, Teams. Ein Mensch genehmigt, bevor etwas verschickt wird.
LoRA, QLoRA, DPO — Feinabstimmung auf Ihre Daten. Die Daten verlassen das Haus nicht.
Anbindung an SPS, OPC-UA, Modbus, MQTT Sparkplug B. Vorausschauende Wartung, Alarmtriage, OEE-Analytik, Schichtübergabe-Notizen. Edge-Deployment, weiche Echtzeit — etwa 50 ms Tag-to-Action auf dem Demo-Cluster. Heute der am besten erprobte Arbeitsbereich.
Hundertvierzig Anbindungen an NASA, CERN, PubMed, NCBI, GBIF, IAEA und weitere. Auf Deutsch oder Englisch fragen.
Repository-Suche, Ticket-Triage, Dokumentationsgenerierung, Tests schreiben — Ihr eigener Copilot, auf Ihren GPUs.
Jedes Team bekommt seinen eigenen Mandanten: getrennte Daten, getrennte Modelle, getrennte Abrechnung. Ein Server, saubere Wände.
Werkzeuge, die für OpenAI geschrieben wurden, laufen unverändert weiter. Basis-URL umstellen, fertig.
Eldric ist auf jeder Hardware dieselbe Software. Was sich ändert, ist wie viel davon Sie einschalten — und welches Ressourcen-Budget zur Verfügung steht. Ein Außendienstmitarbeiter auf einem Pi bekommt Klassifikation und kurze Antworten. Ein Spitalsverbund mit Cluster bekommt mandantenfähiges agentic RAG und föderiertes Training. Ein nationales KI-Compute-Programm über tausend Knoten bekommt denselben Kernel, skaliert auf die darunterliegende Hardware. Dieselbe Software, an die Hardware angepasst.
Der Pi 4 (8 GB) bringt Kernel und ein kleines Modell durch — genug für Klassifikation, kurze Antworten und IoT-artige KI auf versiegelten Geräten.
Entwickler-Notebook oder Engineering-Workstation: GUI-Client und lokales Eldric im Zusammenspiel. Entwicklungsumgebung ohne Cloud-Abhängigkeit. Funktioniert auch ohne Netzverbindung.
Ein Tower, eine GPU, ein Team. Kleine Betriebe oder Fachabteilungen bekommen die ganze Plattform auf einem Gerät — ohne Cluster-Verwaltung.
Mobile Roboter, AGVs, Inspektionsdrohnen und Fahrzeugsysteme tragen einen eingebetteten Eldric-Kernel für Wahrnehmung, Sprachsteuerung und autonome Entscheidungen, wenn die Funkverbindung ausfällt.
Mehrknotige Aufbauten über Racks, Rechenzentren oder Stockwerke hinweg. Rollende Updates, automatische Übernahme, Multi-Controller-HA, föderiertes Training.
HPC-Fabrics, EuroHPC-nahe Compute-Anlagen, nationale KI-Compute-Programme. Tausende Knoten, derselbe Kernel, dieselbe Modul-Oberfläche — nur größere Ressourcen-Budgets und Föderation über mehrere Standorte.
Weitere Ziele, alle im selben RPM / DEB / PKG: Edge-Gateways, Kioske, Hinterzimmer im Einzelhandel, Schiffe, Bohrplattformen, mobile Kliniken. Wo Linux läuft, läuft Eldric.
Gemessen, nicht versprochen. Der Demo-Cluster läuft mit einer Inferenz-GPU (RTX 4070 Ti, 12 GB) plus einer Router-GPU (RTX 2080, 8 GB). Kleinere Aufbauten skalieren linear nach unten; größere nach oben.
Wissensbasis-Suche bei vier parallelen Anfragen stößt heute noch auf eine Latenzschwelle von rund 7 Sekunden im Median. Parallele Suche für mehrere Nutzer ist der nächste technische Schwerpunkt — sobald die Zahlen stehen, veröffentlichen wir sie. Wir behaupten heute keine Sub-Sekunden-Suche im Großbetrieb. Ehrlicher Stand · 2026-05-15
Jeder Bereich führt auf eine ausführliche Seite. Das Gemeinsame: Daten, die das Haus nicht verlassen dürfen.
Eldric integriert die xLSTM-Architektur aus dem Labor von Sepp Hochreiter an der JKU Linz — dem Erfinder des LSTM, einer der Grundlagen der heutigen Deep-Learning-Welt. Wir liefern die Laufzeit, tragen Trainings- und Integrationsarbeit bei und sagen offen, welche vortrainierten Gewichte öffentlich verfügbar sind und welche sich noch in der Distillation befinden.
— Zur xLSTM-ArchitekturWir sind eine unabhängige Plattform, die xLSTM-Modelle, klassische Transformer, GGUF-Inferenz und die meisten anderen Backends, die es gibt, ausführt. Wir sitzen in Wien und verfolgen die europäische KI-Forschung aufmerksam — jede Aussage auf dieser Seite lässt sich im öffentlichen Code oder in veröffentlichten Papers nachprüfen.
Der Wissenschafts-Worker liefert GLP- und FDA-21-CFR-Part-11-Modi. Die gesamte Plattform läuft auf DSGVO-konformer Infrastruktur — allein schon, weil sie bei Ihnen im Haus steht.
Eldric installiert auf einem Raspberry Pi 4 für den ersten Probelauf eines kleinen Teams — oder über einen Multi-Node-Cluster für ein ganzes Spitalsnetz. Der Download ist derselbe; die Konfiguration ist anders.