KI-Werkzeug

OLMo im Überblick

OLMo ist eine Familie offener Sprachmodelle, entwickelt vom Allen Institute for AI (AI2), mit reinen Textmodellen und öffentlich zugänglichen Forschungsartefakten.

shipped 29. Okt. 2026freemium

Domain rating80

Warum es wichtig ist

1Aufgeführte Modellvarianten: OLMo 3 7B-Instruct, 7B-Think, 32B-Instruct, 32B-Think und OLMo 2 13B.

2Das angegebene Kontextfenster umfasst 65.536 Tokens.

3AI2 beschreibt den Zugang zur Modellarchitektur, zu Trainingsdaten und Artefakten aus dem Pretraining und Post-Training.

4Zu den genannten Integrationen gehören Hugging Face, GitHub und Discord.

Über OLMo

Geschäftsmodell

Open Source

Hauptsitz

Seattle, USA

Teamgröße

200-300

Plattformen

Web, API

Zielgruppe

Researchers and developers in AI

Führungsteam

Oren EtzioniCEOLinkedIn

API Docs GitHubOpen Source

overview

Was ist OLMo?

OLMo ist eine Familie offener Sprachmodelle, entwickelt vom Allen Institute for AI (AI2), die es KI-Forschenden und Entwicklern ermöglicht, Sprachmodelle zu untersuchen, mit ihnen zu experimentieren und sie zu nutzen. AI2 bietet Zugang zur Modellarchitektur, zu Trainingsdaten und zu Artefakten aus den Phasen vom Pretraining bis zum Post-Training. Bei den aufgeführten Modellen handelt es sich ausschließlich um Textmodelle; zu den genannten Varianten gehören OLMo 3 7B-Instruct, 7B-Think, 32B-Instruct, 32B-Think und OLMo 2 13B.

features

Wichtige Funktionen von OLMo

AI2 stellt OLMo als offenes Modellprojekt für Forschung und Experimente über den gesamten Modelllebenszyklus hinweg vor. Zu den aufgeführten Funktionen und Spezifikationen gehören:

Zugang zur Modellarchitektur, zu Trainingsdaten und Forschungsartefakten.
Modellvarianten: OLMo 3 7B-Instruct, OLMo 3 7B-Think, OLMo 3 32B-Instruct, OLMo 3 32B-Think und OLMo 2 13B.
Abdeckung der Modellentwicklung vom Pretraining bis zum Post-Training.
Eine auf Ray basierende Architektur für skalierbares Modelltraining, wie in den bereitgestellten Produktinformationen beschrieben.
Reine Textmodalität.
Unterstützung für Function Calling nach offenem Standard, wie in den bereitgestellten Funktionsdaten aufgeführt.
Ein angegebenes Kontextfenster von 65.536 Tokens.
In den bereitgestellten Daten genannte Integrationen: Hugging Face, GitHub und Discord.

use cases

Für wen eignet sich OLMo?

AI2 richtet sich nach eigenen Angaben an Forschende und Entwickler und beschreibt Anwendungsbereiche rund um die Erforschung und das Experimentieren mit Modellen. Zu den bereitgestellten Anwendungsfällen gehören:

KI-Forschende, die Lerndynamiken in großen Sprachmodellen untersuchen.
Entwickler, die mit Sprachmodellarchitektur, Training oder Post-Training-Artefakten experimentieren.
Forschende, die Machine Unlearning untersuchen.
Teams, die Anwendungsmöglichkeiten der klinischen Verarbeitung natürlicher Sprache erkunden.

how to use

So verwenden Sie OLMo

Beginnen Sie mit der OLMo-Modelldokumentation von AI2 und wählen Sie eine Modellvariante aus, die zur Forschungs- oder Entwicklungsaufgabe passt. In den bereitgestellten Materialien werden Hugging Face und GitHub als Integrationen von OLMo aufgeführt.

1Rufen Sie die OLMo-Dokumentation unter https://docs.allenai.org/models/olmo auf.
2Sehen Sie sich die verfügbaren Modellvarianten an und wählen Sie je nach Bedarf ein Instruct-, Think- oder OLMo 2-Modell aus.
3Nutzen Sie die verfügbaren Modelle und Forschungsartefakte für Experimente; Einzelheiten zu Zugriff und Ausführung finden Sie in der Dokumentation.
4Stellen Sie gegebenenfalls eine Verbindung über die genannten Integrationen Hugging Face oder GitHub her.
5Prüfen Sie vor der Bereitstellung in der Dokumentation des jeweiligen Modells die Kontextlimits und die unterstützte Function-Calling-Funktionalität.

pricing

Preise und Tarife von OLMo

Die bereitgestellten Informationen beschreiben OLMo als Open Source und geben eine kostenlose Stufe an, enthalten jedoch keine konkreten Preise, Namen kostenpflichtiger Tarife oder Preise für die kommerzielle Nutzung. Auf Grundlage der verfügbaren Produktinformationen lässt sich daher kein konkreter Preis nennen.

Zugang zu Open-Source-Modellen: aufgeführt; kein konkreter Preis angegeben.
Kostenlose Stufe: in den bereitgestellten Metadaten angegeben; enthaltene Funktionen und Bedingungen nicht spezifiziert.
Kostenpflichtige Stufen oder Nutzungsgebühren: keine Preise oder Tarifdetails angegeben.

Gefällt Ihnen der Artikel? Erhalten Sie jeden Morgen einen wie diesen per E-Mail.

eine E-Mail pro Tag · Abmeldung mit zwei Klicks · kein Tracking durch Dritte

Pros

+AI2 describes access to architecture, training data, and artifacts across pretraining and post-training.
+The listed OLMo family includes 7B and 32B OLMo 3 Instruct and Think variants, plus OLMo 2 13B.
+The supplied specifications list a 65,536-token context window.
+Named integrations include Hugging Face, GitHub, and Discord.
+Listed research applications include learning-dynamics studies, machine unlearning, and clinical NLP.

Cons

−The supplied capability data says no API is available, despite separate metadata listing API as a platform; API availability is therefore not established consistently.
−The model family is listed as text-only; image, audio, and video input are not specified.
−No concrete pricing, paid-plan details, or free-tier terms are provided.
−The supplied information does not specify hardware requirements, inference benchmarks, or deployment instructions.

Ähnliche Tools

OLMo im Vergleich zu Wettbewerbern

Das angegebene Unterscheidungsmerkmal von OLMo ist der Zugang zur Modellarchitektur, zu Trainingsdaten und Artefakten aus allen Phasen der Modellentwicklung. Die bereitgestellten Beschreibungen der Wettbewerber heben andere Schwerpunkte hervor, darunter die Verfügbarkeit von Checkpoints, das Ökosystem, die Inference-Effizienz und die mehrsprachige Abdeckung.

Pythia↗

Provides 16 dense decoder-only models ranging from 70M to 12B parameters with all intermediate training checkpoints and identical data order publicly available.

Both are designed explicitly for interpretability and scientific study of pretraining dynamics, but Pythia models are generally older and smaller than OLMo, lacking the contemporary performance and extended context windows of OLMo 2.

LlamaOn Stork

Industry-standard open-weights foundation model backed by Meta with massive community fine-tunes, tool support, and runtime optimizations.

You get significantly higher raw downstream benchmark performance and broader hardware tooling support, but you lose the full transparency OLMo provides since Meta does not release its exact pretraining data mix or checkpoints.

MistralOn Stork

Offers highly optimized base and mixture-of-experts (MoE) architectures tailored for high inference throughput and low memory footprints.

Mistral models deliver superior reasoning and instruction-following efficiency out of the box, but their pretraining data, training code, and intermediate checkpoints are closed, making them unsuitable if your goal is open science and pretraining research.

BLOOM↗

Trained collaboratively by BigScience across 46 natural languages and 13 programming languages with fully documented open datasets.

BLOOM offers wider multilingual coverage and documented data lineage, but its parameter architectures are computationally heavier to run locally and trail OLMo's architecture in standard English benchmark efficiency.

Mehr auf Stork