Dieses kostenlose Open‑Source‑AI‑Modell liest 2 Millionen Tokens — sofort testen

Ein auf OpenRouter gelistetes Modell wirbt mit einem Kontextfenster von 2.000.000 Tokens und ist derzeit kostenlos testbar (Stand: Q3 2025) „2,000,000 Token context“ und $0/M Input/Output als Testangabe auf der Modellseite, plus Hinweis auf Protokollierung von Prompts und Completions (Quelle).

Genau darum geht es hier: ein Open‑Source KI Modell, das als multimodales Sprachmodell Texte und Bilder verarbeitet und für Entwickler‑Workflows wie Code‑Indexierung interessant ist. Die Begriffe 2‑Millionen‑Context‑Window, OpenRouter testbar, Open‑Source KI Modell, multimodales Sprachmodell, Code‑Indexierung tauchen im Artikel erklärend auf – ohne Marketingnebel.

Bevor wir loslegen, eine Einordnung: OpenRouter listet mehrere experimentelle Community‑Modelle mit sehr großem Kontext, jedoch mit Alpha‑Status und begrenzter Dokumentation Registry‑Übersicht zu verfügbaren Modellen, inkl. „cloaked/alpha“-Hinweisen und 2M‑Einträgen (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle). Parallel zeigt die Forschung, dass offene Multimodal‑Modelle inzwischen reproduzierbar bis etwa 1 Mio. Tokens skalieren Technikreport „Long‑VITA“ dokumentiert offene Modelle bis ~1 M Token Kontext und 4.096 Frames (2025) (Quelle).

Das diskutierte Modell wird auf OpenRouter als experimentelles Angebot geführt und mit einem extrem großen Kontextfenster beworben. Konkret ist dort ein Eintrag mit 2.000.000 Tokens zu finden, der derzeit kostenlos in der Testphase aufrufbar ist Modellprofil „Sonoma Dusk Alpha“: 2,000,000 Token Kontext, $0/M während Test, Logging‑Hinweis (Stand: Q3 2025) (Quelle). Solche Einträge sind als Community‑/Alpha‑Modelle gekennzeichnet und liefern oft minimale technische Details OpenRouter‑Modelle‑Übersicht mit „cloaked/alpha“-Status und spärlichen Specs (Quelle).

Multimodalität ist ein weiterer Baustein. Die OpenRouter‑Einträge signalisieren Bildunterstützung für einzelne Langkontext‑Modelle, ohne jedoch die komplette Architektur offenzulegen Sonoma‑Dusk‑Alpha‑Seite nennt Bild‑Input‑Support und Logging, technische Interna bleiben nicht dokumentiert (Stand: Q3 2025) (Quelle). Für belastbare Multimodal‑Langkontext‑Fähigkeiten lohnt der Blick in die offene Forschung: Long‑VITA positioniert sich explizit als frei reproduzierbares Vision‑Language‑Modell‑Set mit sehr langem Kontext Long‑VITA beschreibt offene Reproduktion und multimodale Inputs (Bilder/Videos) bei ~1 M Tokens (2025) (Quelle).

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen Listing‑Behauptung und verifizierter Reproduktion. Während OpenRouter das 2M‑Fenster als Plattformangabe aufführt, liefern die Seiten keine Whitepaper‑Tiefe zu Attention‑Mechanismen, Speicherpfaden oder Hardwareanforderungen Fehlende Architekturdetails auf den OpenRouter‑Profilen; Angaben zu 2M bleiben ohne technische Belege (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle). Long‑VITA zeigt hingegen, wie sich 1 M Tokens praktisch erreichen lassen – etwa via Context‑Parallelism und weitere Inferenz‑Kniffe, die im Report erläutert werden Der Long‑VITA‑Report benennt konkrete Verfahren zur Skalierung extrem langer Sequenzen (2025) (Quelle).

Für Sie als Praktiker: Das OpenRouter‑Modell ist spannend, weil es riesige Dossiers, Codebasen oder Meetings vollständig „im Kopf“ behalten könnte. Gleichzeitig signalisiert der Alpha‑Status, dass Produktivnutzen erst nach eigenen Tests und Risikoabwägung greifbar wird Alpha/Test‑Kennzeichnung, $0/M‑Phase und Logging machen die Modelle attraktiv für Experimente, aber sensibel für Compliance (Stand: Q3 2025) (Quelle).

Wie realistisch ist ein 2M‑Kontext in der Praxis? OpenRouter‑Listings bestätigen die Zielgröße, aber nicht die Implementierung. Es fehlen Aussagen zu Attention‑Varianten, Speicher‑Sharding oder Hardwareprofilen Die Modellseiten liefern keine technischen Whitepaper‑Details; 2M bleibt eine Plattformangabe ohne Architekturerläuterung (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle). Für eine technische Einordnung lohnt der Blick auf offene Arbeiten wie Long‑VITA, die Mechanismen zur Skalierung langer Sequenzen dokumentieren Der Long‑VITA‑Report beschreibt u. a. Context‑Parallelism und weitere Verfahren für ~1 M Tokens (2025) (Quelle).

Geschwindigkeit ist zweischneidig: Ein riesiges Fenster kann die Zahl der berechneten Abhängigkeiten exorbitant erhöhen. Ohne spezialisierte Tricks entsteht ein quadratischer Kostentreiber. Long‑VITA zeigt, dass sich das mit Parallelisierung und gezielten Vereinfachungen entschärfen lässt, allerdings nicht ohne Qualitäts‑Trade‑offs Der Report weist aus, dass Varianten mit kürzerem Kontext in Benchmarks teils besser abschneiden als die 1M‑Modelle (Stand: 2025) (Quelle). Für das OpenRouter‑Modell liegen derartige Benchmarks öffentlich nicht vor Keine Latenz‑/Durchsatzwerte auf der Modellseite, lediglich Listing‑Metadaten (Stand: Q3 2025) (Quelle).

Sicherheit und Compliance verdienen besondere Aufmerksamkeit. Der OpenRouter‑Eintrag weist explizit darauf hin, dass Eingaben und Ausgaben protokolliert werden können – das ist essenziell für alle, die mit sensiblen Daten testen „Prompts and completions may be logged for feedback/training“ (sinngemäß) auf der Modellseite (Stand: Q3 2025) (Quelle). Empfehlenswert ist eine Testumgebung mit Datenmaskierung und klarer Klassifikation.

Limitierungen: Aus den verfügbaren Quellen lassen sich weder GPU‑Fußabdruck noch RAM‑Bedarf ableiten. Auch zur Bildqualität, Code‑Verständnis oder Retrieval‑Integration fehlen harte Belege. Deshalb gilt: Hypothesen nur als Hypothesen kennzeichnen und die Behauptungen der Listings mit eigenen Messungen hinterfragen OpenRouter‑Registry liefert keine Telemetrie/Hardwareanforderungen; Details fehlen (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle). Dass 1M+ real ist, zeigt die Forschung – alles darüber hinaus muss verifiziert werden Long‑VITA belegt reproduzierbar ~1 M Token Kontext in offenen Settings (2025) (Quelle).

So gehen Sie vor, wenn Sie das Modell praktisch testen möchten. Starten Sie auf OpenRouter mit einer isolierten Sandbox und halten Sie sensible Daten heraus – denn die Plattform weist auf mögliches Prompt‑/Completion‑Logging hin Logging‑Hinweis und Teststatus auf der Sonoma‑Dusk‑Alpha‑Seite (Stand: Q3 2025) (Quelle). Nutzen Sie anschließend ein gestaffeltes Protokoll: 128k, 256k, 512k, 1M, 2M Kontext – und prüfen Sie bei jedem Schritt Latenz, Durchsatz und Antwortkonsistenz.

Für Coding‑Workflows empfiehlt sich ein „Repository‑Digest“: Alle wichtigen Dateien werden als gegliederte Segmente eingespeist, jeweils mit Dateipfaden als Ankern. Erwartung: Das Modell kann in einem langen Chat stilistische Konsistenz halten und Querverweise herstellen. Da öffentliche Benchmarks auf der Modellseite fehlen, sind die Ergebnisse als Pilotdaten zu bewerten Keine veröffentlichten Metriken auf dem Listing; eigene Messungen notwendig (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle).

Für Projekt‑Indexierung und Dokumentensuche können Sie große Berichte oder Wissensbasen vollständig in den Kontext laden. Prüfen Sie, ob das Modell über dutzende Nachfragen hinweg spezifische Paragraphen korrekt zitiert. Bei Abweichungen hilft ein Retrieval‑Fallback. Dass Langkontext‑Reasoning prinzipiell funktioniert, ist in der offenen Forschung bei ~1 M Tokens dokumentiert; darüber hinausgehende 2M‑Szenarien sind experimentell Long‑VITA demonstriert ~1 M Kontext multimodal; 2M bleibt übertragbare, aber nicht verifizierte Zielgröße (2025) (Quelle).

Multimodal: Testen Sie das Bildverständnis mit UI‑Screenshots, Diagrammen oder Code‑Snippets als Bilder. Bewerten Sie die Fähigkeit, aus Bildern präzise Text‑Antworten abzuleiten. Die OpenRouter‑Seite nennt Bild‑Support, liefert aber keine Qualitätskennzahlen – messen Sie also Präzision und Fehlerraten selbst Bild‑Input‑Support erwähnt; keine Qualitätsmetriken veröffentlicht (Stand: Q3 2025) (Quelle). Dokumentieren Sie alle Parameter (Prompt‑Format, Token‑Zähler, Temperatur), um Ihre Ergebnisse reproduzierbar zu halten.

Ein 2M‑Kontext könnte Alltagsarbeit verändern: Code‑Reviews über ganze Monorepos, Verträge mit Anhängen in einem Dialog, Meeting‑Transkripte plus Folien ohne Chunking. Aber zwischen Anspruch und Wirklichkeit steht die Verifikation. OpenRouter zeigt, dass solche Modelle verfügbar und testbar sind — jedoch mit Alpha‑Label und ohne technische Tiefenangaben OpenRouter‑Listings: 2M‑Einträge, Alpha/Test‑Status, keine Whitepaper‑Details (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle).

Deshalb schlagen wir einen Prüfpfad vor: 1) Governance klären (welche Daten sind erlaubt?), 2) Sandbox einrichten, 3) Messplan definieren (Kontextstufen, Latenz, Speicher, Qualität), 4) Ergebnisse dokumentieren, 5) Risiken bewerten (Bias, Halluzination, Datenabfluss). Die Notwendigkeit zu Vorsicht belegt schon der Logging‑Hinweis auf der Modellseite „Prompts/Completions may be logged“ — Implikation: keine vertraulichen Daten in Tests (Stand: Q3 2025) (Quelle).

Für Organisationen mit strengen Auflagen lohnt der Blick auf reproduzierbare Open‑Source‑Baselines: Long‑VITA dokumentiert Langkontext‑Mechanismen transparent und erlaubt es, auf eigener Hardware Tests bis ~1 M Tokens durchzuführen Report liefert Reproduktionspfade für ~1 M Tokens im multimodalen Setting (2025) (Quelle). So entsteht ein Referenzwert, an dem sich die OpenRouter‑Listings messen lassen.

Unser Fazit zur Verantwortung: Glauben Sie Listings, aber überprüfen Sie sie. Setzen Sie klare Abbruchkriterien (z. B. Inkonsistenz ab 600k Tokens), halten Sie ein Sicherheitsnetz (Retrieval, Tooling) bereit und dokumentieren Sie alles. Erst wenn Konsistenz, Latenz und Datenschutz passen, ist der Schritt in kritische Szenarien gerechtfertigt Keine produktionsreifen Garantien aus den OpenRouter‑Profilen ableitbar; eigene Benchmarks erforderlich (Stand: 2025‑09‑08) (Quelle).

Ja, es gibt ein kostenlos testbares 2M‑Kontext‑Modell auf OpenRouter — aber die Plattform liefert dafür vor allem Listing‑Fakten, keine technischen Beweise. Das 1M‑Niveau ist in der offenen Forschung solide dokumentiert; die 2M‑Behauptung bleibt eine überprüfbare Zielmarke. Wer jetzt einsteigt, sollte streng messen, sauber dokumentieren und Datenschutz ernst nehmen 2M als Plattformangabe (Stand: Q3 2025) (Quelle) ~1M reproduzierbar im offenen Report (2025) (Quelle).