Pinterest baut seinen Shopping-Assistenten auf feinabgestimmten offenen Modellen und meldet 90 % geringere Kosten

Das Problem

Pinterest hat rund 620 Millionen Nutzer im Monat und setzt KI ein, um Bilder zu verstehen, Produkte zu empfehlen und Shopping-Fragen zu beantworten. Bei dieser Größenordnung wäre es sehr teuer, für jedes Bild und jede Anfrage ein führendes kommerzielles Modell aufzurufen. Fortune zitiert eine Führungskraft aus dem Produktbereich mit der Aussage, dass Kosten für ein kleineres Unternehmen zählen.

Was sie gebaut haben

Pinterest entschied Ende 2025, feinabgestimmte Modelle mit offenen Gewichten zur Standardwahl für visuelle und multimodale Aufgaben zu machen. Offene Gewichte bedeutet, dass die Dateien eines Modells veröffentlicht sind und ein Unternehmen es selbst anpassen und betreiben kann. Feinabstimmung heißt, ein Modell mit den eigenen Daten des Unternehmens weiter zu trainieren.

Laut Fortune nutzt Pinterest Qwen, eine offene Modellfamilie von Alibaba, um Pin-Bilder zu analysieren und beschreibende Texte zu erzeugen. Pinterest Assistant, eine im Oktober 2025 gestartete Shopping-Chatfunktion, hat laut Fortune ein offenes multimodales Modell im Kern. Davon getrennt berichtet VentureBeat, Pinterests dialogorientierter Shopping-Assistent Navigator 1 basiere auf Qwen3-VL. Die Quellen sagen nicht, ob Navigator 1 und Pinterest Assistant dasselbe Produkt sind.

Wie sie vorgegangen sind

Laut VentureBeat sagt Pinterests Technikchef, das Team habe die eingebaute Bildkomponente von Qwen3-VL ersetzt und das Modell auf Pinterests eigenen multimodalen Embeddings neu trainiert. Ein Embedding ist eine Zahlenliste, die festhält, worum es in einem Bild oder Artikel geht. Die Details zu Pins und Bildern werden vorab berechnet und aktualisiert, sobald neue Daten eintreffen. So wird vermieden, jedes Bild während einer Anfrage zu kodieren, was die Latenz nach seiner Aussage 20-mal schlechter machen würde.

Pinterest sagt, es lege zuerst fest, was gebaut wird, und wähle dann das beste offene Modell dafür. Der Technikchef nennt Apache-Lizenzen, die weitreichende Änderungen am Modell erlauben, als Grund dafür, dass offene Modelle hier nützlich sind.

Ergebnisse

In der Telefonkonferenz zu den Zahlen des dritten Quartals 2025 sagte der CEO, frühe Tests hätten um Größenordnungen niedrigere Kosten bei vergleichbarer Leistung gezeigt. Später sagte Pinterest gegenüber Fortune, es erreiche ähnliche Leistung wie führende Spitzenmodelle bei weniger als 10 % der Kosten, und nannte eine Kostensenkung um 90 % durch die Feinabstimmung von Open-Source-Modellen. VentureBeat berichtet von 90 % geringeren Kosten und 30 % mehr Genauigkeit durch die Arbeit mit Qwen3-VL.

Was schiefgelaufen ist

Die Quellen berichten von keinem Scheitern. Sie nennen weder Einsparungen in Dollar noch Ausgangswerte noch eine unabhängige Prüfung. Pinterest sagt außerdem, es habe die Nutzung von Spitzenmodellen nicht eingestellt.