Wenn Anonymisierung keinen Sinn ergibt – oder schlicht nicht nötig ist.
anymize Waterfall 2 und anymize Fountain 2 sind die zweite Generation unserer eigenen KI-Modelle. Waterfall 2 basiert auf GLM 5.3 Flash und ist das neue Standardmodell im Chat und in der API. Fountain 2 basiert auf NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning und ist das schnelle Modell für Agenten-Aufgaben und verbundene Daten. Beide verarbeiten bis zu 1 Mio. Tokens Kontext. Verfügbar im Chat und per API, mit AVV und BRAO-Einverständniserklärung. Für Code, Excel, SQL und strukturierte Daten.
Warum eigene Modelle?
Für sensible Texte ist die Antwort klar: Anonymisierung vor Versand an ein Frontier-Modell. Das ist unser zweites Gleis – DSGVO-konform und stark. Aber es gibt Aufgaben, bei denen dieser Weg nicht funktioniert:
verliert Struktur, wenn Variablennamen, Klassenbezeichner oder Funktions-Signaturen durch Platzhalter ersetzt werden.
brechen, wenn Zell-Referenzen oder Spalten-Namen anonymisiert werden.
werden inkonsistent, wenn Schlüssel verschwinden.
verlieren ihre Semantik, wenn Tabellen- oder Spaltennamen zu Tokens werden.
Für diese Fälle brauchst du ein Modell, das mit den echten Strukturen deiner Daten arbeiten kann.
Genau dafür gibt es anymize Waterfall 2 und anymize Fountain 2.
Die Modelle
Zwei Modelle, zwei Charaktere. Waterfall 2 ist das neue Standardmodell für anspruchsvolle Aufgaben, Fountain 2 das schnelle Modell für Agenten-Aufgaben und verbundene Daten. Beide verarbeiten bis zu 1 Mio. Tokens Kontext.
Standardmodell
Unser neues Standardmodell für schnelles Reasoning, starkes Coding und verlässliche Tool-Nutzung.
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Version | 2 · seit August 2026 |
| Kategorie | Deep |
| Basis | GLM 5.3 Flash |
| Kontextfenster | bis 1.048.576 Tokens (1 Mio.) |
| Reasoning | ja, denkt vor der Antwort |
| Verfügbar | Standardmodell im Chat und in der API |
| Einsatz | komplexe Analysen, Coding, mehrstufige Aufgaben mit Tool-Nutzung, lange Dokumente |
Performance
Unser schnelles Modell für Agenten-Aufgaben und die Arbeit mit verbundenen Daten.
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Version | 2 · seit August 2026 |
| Kategorie | Swift |
| Basis | NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning |
| Kontextfenster | bis 1.048.576 Tokens (1 Mio.) |
| Stärken | kurze Antwortzeiten, Tool-Nutzung |
| Verfügbar | im Chat und in der API |
| Einsatz | schnelle Agenten-Aufgaben, Arbeit mit Konnektoren, lange Arbeitsabläufe, strukturierte Datenarbeit |
Beide zusammen
Ein Stack, zwei Charaktere. Waterfall 2 denkt gründlich, Fountain 2 liefert schnell. Du wählst pro Frage oder lässt anymize empfehlen.
Hinweis zur Aktualität
Seit August 2026 laufen Waterfall und Fountain in der zweiten Generation. Fountain 1.0 (Smart) bleibt im Chat wählbar, Waterfall 1.0 bleibt für bestehende Integrationen verfügbar.
Deutsches Nachtraining
GLM 5.3 Flash und NVIDIA Nemotron gehören zu den stärksten offenen Modellen weltweit. Aber: Open-Source-Modelle sind auf englischsprachigen Benchmarks optimiert. Deutsches Vertragsrecht, medizinische Fachsprache, kaufmännische Terminologie, deutsches Steuer- und Arbeitsrecht – das alles ist in den Basis-Modellen unterrepräsentiert.
Deshalb trainieren wir Waterfall und Fountain zusätzlich auf einem sorgfältig kuratierten deutschen Fach-Dataset nach:
Gesetze, Urteile, Schriftsätze, Standardvertragswerke
Leitlinien, Fachpublikationen, Behandlungsdokumentation
Jahresabschlüsse, Wirtschaftsberichte, Steuerliteratur, Betriebswirtschaft
Alles öffentlich zugängliche Fachdaten, sorgfältig kuratiert – keine synthetischen Daten. Das Ergebnis: Für deutschsprachige Fachkontexte sind unsere Modelle häufig konkurrenzfähiger, als die reinen Benchmark-Zahlen vermuten lassen.
Open-Source-Modelle liegen in der Regel eine Version hinter den proprietären Frontier-Modellen von OpenAI, Anthropic oder Google. Nah dran – aber nicht State of the Art. Unser Vorteil: das deutsche Nachtraining. Wer deutsche Verträge analysiert, deutsche Schriftsätze entwirft, deutsche Befunde strukturiert, bekommt bei uns oft die bessere Antwort als bei einem englisch-dominierten Frontier-Modell.
Und wenn dir absolute Spitzenqualität wichtig ist, die nur Frontier-Modelle liefern: Dafür gibt es Gleis 1 – GPT, Claude, Gemini und Co., DSGVO-konform durch automatische Anonymisierung.
Einsatzgebiete
Sechs Szenarien aus der Praxis – mit Modell-Empfehlung:
Variablennamen, Funktions-Signaturen, Kommentare bleiben intakt – ohne Anonymisierung
Zell-Referenzen, Formeln, Sheet-Namen bleiben semantisch unberührt
Tabellen-/Spaltennamen bleiben lesbar – mit echten Daten testen
Deutsches Recht + Reasoning + lange Dokumente
Deutsche Fachsprache + klare Struktur
Lange Dokumente, tiefe Reasoning-Ketten, bis 1 Mio. Tokens Kontext
Wann Gleis 1 (internationale Modelle) besser ist: Allgemeinwissen-Fragen, kreative Textarbeit, multimodale Aufgaben, absolute Frontier-Qualität. Dort spielen GPT, Claude, Gemini und Co. ihre Stärke aus – und anymize anonymisiert für dich automatisch vor dem Versand.
Zugang & rechtlicher Rahmen
Waterfall und Fountain stehen auf zwei Wegen zur Verfügung:
Die API erlaubt pro Request zu entscheiden: mit oder ohne Anonymisierungs-Parameter. Bei Waterfall und Fountain ist Anonymisierung nicht notwendig – aber selbstverständlich möglich, wenn du sie als zweite Sicherheitsschicht willst.
Für die Nutzung gelten die mit dir geschlossenen Verträge direkt:
anymize Spring · In Vorbereitung
anymize Spring ist unser drittes eigenes Modell – aktuell in Entwicklung. Deutlich kleiner als Waterfall und Fountain, dafür blitzschnell und ressourcenschonend. Zwei Besonderheiten:
für Echtzeit-Klassifikationen, einfache Text-Transformationen, Auto-Vervollständigungen, schnelle Voransichten.
Spring wird als Modell angeboten, das in deiner eigenen Infrastruktur laufen kann. Für Organisationen, die auch die Modell-Inferenz selbst hosten müssen (Banken, Versicherer, öffentliche Verwaltung mit besonderen Anforderungen).
Waterfall 2 und Fountain 2 laufen als Service über anymize. Spring ergänzt unser Portfolio um die On-Premise-Option für Kunden mit maximalen Datenhoheits-Anforderungen.
Verfügbar in Kürze.
Für wen
Code-Arbeit mit echten Strukturen – über API in eigene Tools einbindbar
Excel-/CSV-/SQL-Analysen auf Firmendaten, strukturierte Extraktion, JSON-Transformationen
Klare Vertragskette, ein Vertragspartner, planbare Compliance
Kein zusätzlicher DPA, automatischer AVV, BRAO-Einverständniserklärung, Audit-Trail
Deutsches Rechtsvokabular nach Nachtraining, keine Anonymisierung nötig für interne Arbeit
Deutsches medizinisches Vokabular, AVV + Verschwiegenheit inklusive
Und: Jede Organisation, die KI produktiv nutzen will, aber die Frage „Wohin fließen unsere Daten?" endgültig ausräumen möchte.
Häufige Fragen
Waterfall 2 ist unser neues Standardmodell auf Basis von GLM 5.3 Flash: schnelles Reasoning, starkes Coding und verlässliche Tool-Nutzung. Fountain 2 ist unser schnelles Modell auf Basis von NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: kurze Antwortzeiten, gut für Agenten-Aufgaben und die Arbeit mit verbundenen Daten. Beide verarbeiten bis zu 1 Mio. Tokens Kontext. Faustregel: Waterfall 2 für gründliche Arbeit, Fountain 2 für Tempo.
Alle Modelle. Alle Features. Keine Kreditkarte.
Lieber erst zuschauen? Kostenloses Webinar – Anonymisierung live
Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.
Dein KI-Arbeitsplatz wartet.