Ecosia ersetzt Mistral durch offene Modelle aus der EU

Was Ecosia sagte und was Mistral antwortete

Am 6. Oktober 2026 berichtete Politico, Ecosia, eine Berliner Suchmaschine, die von Institutionen vom Bundesumweltministerium bis zum britischen NHS genutzt wird, ersetze Mistral durch offene Modelle, darunter chinesische. Ecosia hatte OpenAI erst im Mai durch Mistral ersetzt.

Chef Christian Kroll nannte drei Gründe. Er sei von der Qualität der Mistral-Modelle enttäuscht, die er ein Jahr hinter der Konkurrenz sieht. Ecosia habe wiederkehrende technische Probleme gehabt, darunter überlastete Server, weil es schlicht ein zu großer Kunde für Mistral gewesen sei. Und aus seiner Sicht sei die Abhängigkeit von internationalen Investoren nicht wirklich souverän. Mistral hat Milliarden Euro im Ausland eingesammelt, unter anderem von Samsung Electronics und Nvidia.

Mistral reagierte nicht auf Politicos Anfrage, doch Chefwissenschaftler Guillaume Lample sagte dem Medium, er würde Ecosia raten, das neue Large 4 so bald wie möglich zu testen, und bot frühen Zugang, die Gewichte und gemeinsame Anpassung an.

Wo die Modelle in einem Index stehen

Im Artificial-Analysis-Intelligence-Index erreicht Mistral Large 4 laut Trending Topics 38,4, das stärkste offene Modell außerhalb Chinas, aber nur das achte unter den offenen Modellen, hinter sieben chinesischen.

Pro Aufgabe kostet Large 4 etwa 1,13 Dollar, gegenüber rund 2 Dollar für GLM-5.3 und Kimi K3 und 0,27 Dollar für DeepSeek V4.1 Flash, das etwas besser abschneidet. Zwei Einschränkungen gelten. Large 4 ist eine Vorschau im laufenden Training, die Gewichte sollen Ende Oktober erscheinen, und Mistral sagt, es sei vollständig in Europa trainiert worden und laufe auf den eigenen Servern der Kunden. Und Ecosias Hilfeseite nennt für seine KI-Funktionen Mistral Small 3.2 und Small 4, nicht Large, das von Kroll beurteilte Modell war also nicht das, das Mistral in jener Woche vorstellte.

Was Melious verkauft

Ecosia bezieht seine Modelle jetzt über Melious, eine deutsche Plattform, die nach eigener Beschreibung mehr als 60 Open-Weight-Modelle über eine API anbietet, die mit OpenAI- und Anthropic-Code kompatibel ist, sodass ein Wechsel nur eine neue Basis-URL und einen neuen Schlüssel braucht. Sie sagt, ihre 11 Anbieter säßen in acht Ländern, Luxemburg, Frankreich, Italien, Irland, Schweden, Deutschland, den Niederlanden und Finnland, ein automatischer Failover sei eingebaut, Ihre Daten verließen Europa nie und die Lösung sei von staysin.eu unabhängig geprüft worden. Das sind Aussagen der Startseite, die wir nicht überprüfen konnten.

Im Angebot sind unter anderem GLM 5.3 von Z.ai, Kimi K3 von Moonshot AI und DeepSeek V4.1 Flash. Trending Topics merkt an, Z.ai stehe seit 2025 auf der US-Entity-Liste, und Europäer, die Spitzenmodelle mit offenen Gewichten wollen, landeten fast zwangsläufig bei chinesischen Entwicklern, selbst wenn die Server europäisch seien.

Kroll sagt, Ecosia habe seine Kosten ungefähr halbiert und zugleich Qualität und Leistung verbessert. Zahlen wurden nicht veröffentlicht, und Politico wie TechNode geben die Aussage von ihm wieder.

Eine Souveränitäts-Checkliste für den nächsten KI-Vertrag

Der Fall verschiebt die Frage von wer das Modell gebaut hat zu wo es läuft und wie schnell man es wechseln kann. Ein europäisches Rechenzentrum kann ein chinesisches Modell hosten, genau das hat Ecosia gewählt.

Prüfen Sie vier Dinge. Wo die Inferenz läuft und welches Recht dafür gilt. Wer die Server betreibt, denn elf Anbieter hinter einer API bedeuten, dass Sie die Liste im Vertrag brauchen. Wie lange ein Modellwechsel dauert, was Sie testen statt nachlesen sollten: Ecosia wechselte im Mai von OpenAI zu Mistral und im Oktober von Mistral weg. Und woher das Modell stammt, denn Politico verweist auf einen NewsGuard-Befund, wonach fünf führende chinesisch gestützte Modelle wiederholt Falschaussagen zugunsten Chinas nicht korrigierten, und ein Anbieter auf der US-Entity-Liste kann zählen, wenn Sie in die USA verkaufen.

Behandeln Sie jede Kostenaussage als Hypothese. Die Kosten pro Aufgabe unterscheiden sich im Index um den Faktor vier zwischen Large 4 und DeepSeek V4.1 Flash, also führen Sie vor einem Wechsel einen eigenen Vergleich pro Aufgabe durch.

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