Souveräne KI-Inferenz für Europa: Polarise Drive im Überblick
Jede KI-Funktion basiert auf demselben Prinzip: Inferenz. Irgendjemand muss das Modell tatsächlich ausführen, wenn ein Nutzer eine Anfrage stellt. Heute läuft das meistens auf Infrastruktur außerhalb Europas, selbst wenn das Produkt von einem europäischen Unternehmen stammt.
Polarise Drive ändert, wo diese Inferenz stattfindet, ohne zu ändern, wie Sie entwickeln.
Was ist Polarise Drive?
Polarise Drive ist eine Managed-Inference-Plattform, die auf zwei Komponenten aufbaut: einem Model Gateway für den standardisierten Zugriff auf KI-Modelle und einer Agentic Engine für den Aufbau und Betrieb von KI-Agenten (in Vorbereitung). Beide funktionieren eigenständig, und beide funktionieren zusammen.
Das Model Gateway ist OpenAI-SDK-kompatibel. Wenn Ihr Produkt bereits mit einer OpenAI-kompatiblen API spricht, müssen Sie nichts umschreiben. Sie ändern die Base-URL und den API-Key, und Anfragen laufen stattdessen auf der Polarise-Infrastruktur.
Souveräne KI-Inferenz in der Praxis
“Sovereign AI” wird oft locker verwendet. In der Praxis bedeutet es eine Sache: Ihre Daten werden unter einem Rechtsrahmen verarbeitet, den Sie tatsächlich kontrollieren. Polarise Drive läuft auf europäischer Infrastruktur, betrieben von einer europäischen Rechtsperson, unter EU-Recht. Das bedeutet: Polarise besitzt den gesamten Stack von der Infrastruktur bis zum Token, ohne Drittanbieter-Risiko.
Das ist relevant für jedes Unternehmen, das Kundendaten, regulierte Daten oder Daten verarbeitet, die unter den EU AI Act fallen. Die Frage lautet dann nicht “Ist mein Anbieter schnell genug?”. Sie lautet: “Wer kann auf diese Daten zugreifen, und unter welcher Jurisdiktion?”
Modelle für unterschiedliche Aufgaben
Drive gibt Ihnen Zugriff auf eine wachsende Auswahl an Open-Weight-Modellen.
Aktuell verfügbar:
| Modell | Anbieter | Aufgabe |
|---|---|---|
| GLM_5.2 | Zhipu AI | Textgenerierung (Generalist) |
| Qwen_3.8-27b | Qwen | Textgenerierung |
| Nemotron_3-ultra | Nvidia | Textgenerierung |
| Deepseek_v4-flash | DeepSeek | Textgenerierung |
Demnächst:
| Modell | Anbieter | Aufgabe |
|---|---|---|
| Mistral Large 3 | Mistral AI | Textgenerierung |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | Textgenerierung |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot AI | Codegenerierung |
| gemma-4-31b | Bildverständnis | |
| DeepSeek-OCR | DeepSeek AI | OCR / Dokumentenerkennung |
| EmbeddingGemma-300M | Embeddings | |
| Qwen3-Reranker-4B | Qwen | Reranking |
| Qwen3-ASR | Qwen | Sprache-zu-Text |
| GLM-ASR-Nano | Zhipu AI | Sprache-zu-Text |
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Erste Schritte
Es gibt kein Migrationsprojekt. Sie legen einen Account an, erzeugen einen API-Key und richten Ihre bestehende Integration auf den neuen Endpunkt aus. Wenn Sie bereits ein OpenAI-kompatibles Setup nutzen, ist das die gesamte Änderung.
import openai
import os
client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ.get("POLARISE_API_KEY"),
base_url='https://api.drive.polarise.com/v1'
)
completion = client.chat.completions.create(
messages=[{
'role': 'user',
'content': 'Fasse diese Vertragsklausel zusammen.'
}],
model='glm-5.2'
)Möchten Sie sehen, wie schnell das wirklich geht? für Zugang oder Dokumentation.

