STAND DER PRIVATEN KI · 2026
Der Stand
privater KI, 2026.
Wer lesen kann, was Sie einen KI-Dienst fragen, wer damit trainiert und was die Herausgeber offener Modelle angeben. Entnommen aus den eigenen Seiten der Dienste und unseren eigenen Messungen, jeweils mit Quelle. Eine erste Ausgabe, bewusst klein: Sie sagt nur, was wir zitieren oder zählen konnten.
01 · Training
Ob Ihre Chats das nächste Modell trainieren, ist immer noch eine Einstellung
Von den fünf verglichenen Diensten trainieren zwei mit Gesprächen aus privaten Tarifen, sofern Sie es nicht ausschalten, einer fragt vorher, und zwei sagen, dass sie es nicht tun, darunter Undergrove. Bei Business-Tarifen ist es oft anders; dies sind private Tarife, wie jeder Dienst sie beschreibt.
UndergroveUndergroveTrainiert nicht mit Chats
Nein. Wir bewahren keine Gesprächsinhalte auf, die wir lesen können, und die Hersteller der Modelle erhalten Ihre Nachrichten nie. [1]
LumoProtonTrainiert nicht mit Chats
Nein, laut Proton. [8]
02 · Verarbeitung
Schutz, während ein Modell liest, wird selten zugesagt
Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand wird weithin beschrieben. Schutz, während ein Modell Ihre Worte liest, nicht: Von den fünf gibt nur einer ihn für sein Chat-Produkt an, und das ist unserer, der noch nicht unabhängig geprüft wurde. Ein anderer Anbieter hat Forschung zu der Idee veröffentlicht und nennt sie eine frühe Arbeit.
UndergroveUndergroveGibt Hardwareschutz an
Ja, im Arbeitsbereich: Nachrichten werden nur in einer Hardware-Enklave entschlüsselt, deren Attestierung Ihr Browser vor dem Senden prüft. Ihr Browser prüft die Router-Enklave von Tinfoil; die eigene Enklave des Modells prüft der Router und, wo deren Hardware es zulässt, auch Ihr Browser. [9]
ChatGPTOpenAINicht angegeben
Für persönliche Tarife nicht angegeben. Die Business-Seiten von OpenAI beschreiben Verschlüsselung im Ruhezustand (AES-256) und bei der Übertragung (TLS 1.2 oder höher). [10]
ClaudeAnthropicNicht angegeben
Für die Claude-Apps nicht angegeben. Anthropic hat Forschung zu vertraulicher Inferenz mit vertrauenswürdigen virtuellen Maschinen veröffentlicht, die es als frühe Arbeit bezeichnet. [11]
Mistral VibeMistral AINicht angegeben
Nicht angegeben. Mistral beschreibt verschlüsselte Backups, die über EU-Zonen repliziert werden. [12]
LumoProtonNicht angegeben
Nicht als hardwaregeschützt angegeben. Prompts werden bei der Übertragung zu den Modellservern verschlüsselt, die sie zur Verarbeitung entschlüsseln; eine Enklave wird nicht beschrieben. [13]
03 · Offene Gewichte
Drei von fünf nutzen standardmäßig Modelle mit offenen Gewichten
Undergrove, Lumo und Vibe von Mistral nutzen standardmäßig Modelle mit offenen Gewichten; ChatGPT gibt nicht an, dass es das tut, und die Modelle von Claude sind geschlossen. Wie gut sind offene Modelle? Ihre Herausgeber geben Ergebnisse in denselben öffentlichen Tests an, siehe unten. Das sind die Zahlen der Herausgeber, unter den Einstellungen, die sie nennen, nicht unsere.
UndergroveUndergroveOpen-Weight-Modelle
Ja. Jedes angebotene Modell ist Open-Weight, und ein kleines Modell kann in Ihrem Browser laufen. [14]
ChatGPTOpenAINicht angegeben
Nicht als Open-Weight angegeben. Die Open-Weight-Modelle von OpenAI sind die separate gpt-oss-Familie, laut OpenAI die ersten seit GPT-2. [15]
ClaudeAnthropicGeschlossene Modelle
Nein. Anthropic beschreibt, dass es seine Modellgewichte verschlüsselt und gesichert aufbewahrt. [11]
Mistral VibeMistral AIOpen-Weight-Modelle
Sein Standardmodell, Mistral Medium 3.5, hat offene Gewichte, unter einer modifizierten MIT-Lizenz. [16]
LumoProtonOpen-Weight-Modelle
Ja. Laut Proton basiert Lumo auf Open-Source-Modellen, und Proton nennt sie. [8]
04 · Veröffentlichte Ergebnisse offener Modelle
Was die Herausgeber offener Modelle angeben
Jedes Ergebnis ist aus der eigenen Model Card des Herausgebers übernommen, mit den dort genannten Einstellungen. Die Einstellungen unterscheiden sich, vergleichen Sie also mit Vorsicht; die Rangliste enthält jedes Ergebnis und jede Quelle.
Wie dies entstanden ist
- Fünf Dienste, gelesen aus ihren eigenen Hilfe-, Datenschutz- und Sicherheitsseiten, für ihre privaten Tarife. Wo die Seiten eines Dienstes nichts sagen, steht im Bericht „nicht angegeben“, und er rät nicht.
- Undergrove ist einer der fünf. Seine Spalte beschreibt, was unser Code heute tut; sie wurde nicht unabhängig geprüft.
- Benchmark-Ergebnisse stammen von den Herausgebern selbst und sind wörtlich übernommen. Wir haben sie nicht erneut ausgeführt.
- Nichts ist geschätzt. Ein Abschnitt, der Zahlen bräuchte, die wir nicht haben, ist nicht in dieser Ausgabe.
Quellen
- Undergrove: Wohin Ihre Daten gehen
- OpenAI Help Center: How your data is used to improve model performance
- OpenAI Help Center: Data Controls FAQ
- Anthropic Privacy Center: Is my data used for model training?
- Anthropic: Privacy Policy
- Mistral Help Center: Do you use my user data to train your Artificial Intelligence models?
- Mistral Help Center: Can I opt out of my input or output data being used for training?
- Proton Support: Lumo privacy
- Undergrove: Architektur
- OpenAI: Business data privacy, security, and compliance
- Anthropic: Confidential Inference via trusted VMs
- Mistral Help Center: How do you ensure the security of user data?
- Proton blog: Lumo security model
- Undergrove: Modelle
- OpenAI: Introducing gpt-oss
- Mistral AI: Remote agents in Vibe. Powered by Mistral Medium 3.5.