Farang

Farang ist ein 2025 gegründetes schwedisches AI-Forschungs‑Lab mit Sitz in Stockholm, das an einer neuartigen Grundlagenarchitektur für Large Language Models arbeitet. Anstatt wie gängige Transformer-Modelle Wort für Wort Vorhersagen zu treffen, verfolgt Farang einen gehirninspirierten Ansatz (intern als FX-Architektur bezeichnet), bei dem das Modell eine vollständige Antwort gedanklich „komponiert“ oder konzeptualisiert, bevor diese in Text übersetzt wird. Dadurch sollen die Modelle kohärentere, konsistentere und in vielen Fällen präzisere Antworten liefern und gleichzeitig den Rechenaufwand deutlich reduzieren – die Gründer geben an, dass die Ansätze aktuell etwa 25-mal weniger Rechenressourcen benötigen als traditionelle Architekturen. Farang konzentriert sich zunächst auf stark spezialisierte Anwendungsfälle, in denen heutige KI-Assistenten Schwächen zeigen, etwa in spezifischen Programmiersprachen und -frameworks (als erstes Ziel genannt: React-Programmierung) sowie in Nischenbereichen der Medizin. Ein klares Ziel ist es, hochspezialisierte, effizientere Modelle zu liefern, die sich auf unterversorgte Domänen fokussieren und sich für den On‑Premise‑Betrieb eignen — ein wichtiges Argument für datensensible Branchen wie Gesundheitswesen, Recht oder Finanzen, die Datenhoheit und Privatsphäre benötigen. Farang wird von Emil Romanus geführt und besteht laut Berichten aus einem kleinen Kernteam (rund fünf Forschenden, Entwickler:innen und Geschäftsleuten). Mit einer Seed‑Finanzierung über 1,5 Mio. EUR, angeführt von Voima Ventures und dem Amadeus APEX Technology Fund sowie mehreren Angel‑Investoren, will das Unternehmen Proof‑of‑Concept‑Modelle skalieren, in Rechenkapazität investieren und seine spezialisierenden Modelle weiter trainieren. Langfristig strebt Farang an, seine Architektur über Nischenanwendungen hinaus weiterzuentwickeln und damit auch in breiteren, allgemeineren KI‑Anwendungsfeldern mit großen Marktteilnehmern zu konkurrieren.