LLM Tutorien

Praxisnahes Tutorial: Kimi K2 Thinking ausführen, Tool-Workflows bauen, transparentes Reasoning einsehen und gegen GPT-5 und Claude 4.5 benchmarken.

Teste Qwen3-Max-Thinking, das größte LLM der Welt, im Reasoning-Modus. Sieh dir an, wie es sich in Logik, Mathe und Code gegen GPT-5 und Claude Sonnet 4.5 schlägt.

Erfahre, wie Vision-Language-Action (VLA) Modelle funktionieren, wie sie sich von VLMs unterscheiden und wie du 2026 zwischen OpenVLA, pi0 und SmolVLA wählst.

Lerne in diesem Schritt-für-Schritt-Python-Tutorial, wie du die Seedance 2 API nutzt. Beherrsche Text-zu-Video, Bildinterpolation und multimodale Inputs über BytePlus Ark.

Lerne, wie du Fable 5–Enhanced Gemma 4 lokal mit vorgefertigten llama.cpp-Binaries auf einer RTX 5070 Ti betreibst, MTP Speculative Decoding testest, Pi für private KI-Coding-Agent-Workflows verbindest und häufige Setup-Probleme behebst.

Lerne, wie du Googles Gemini 2.5 Flash Image für professionelle KI-Bilderzeugung nutzt. Dieser Schritt-für-Schritt-Guide deckt Einrichtung, Prompt-Engineering, Editier-Workflows und fortgeschrittene Funktionen ab.

Lerne, wie du NVIDIAs Nemotron 3 Super über OpenRouter nutzt, um ein GitHub-Repository ohne RAG zu analysieren – mit Prompt-Packing und einer Gradio-App.

Starte mit Apples großem Sprachmodell DCLM-7B und lerne, wie du es einrichtest, nutzt und für spezielle Aufgaben feinabstimmst.

Erstelle eine Chat-App, die Text, Bilder, Audio und Dokumente versteht – und Python-Code ausführt. Eine wirklich multimodale Anwendung, näher an AGI.

Aufbau, Test und Integration des ArXiv Explorer MCP-Servers.

Lerne, wie du den Plan Mode von Claude Code nutzt, um deinen Code in einem Nur-Lesen-Modus zu erkunden, Fragen zu klären und strukturierte Pläne für Änderungen über mehrere Dateien hinweg zu prüfen.

Ein umfassendes Tutorial zum Erstellen von LangChain-Agents mit mehreren Tools, um Aufgaben in Python mit LLMs und Chatmodellen von OpenAI zu automatisieren.