# CoinPassport – Projektzusammenfassung ## 1. Ursprung Das ...

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# CoinPassport – Projektzusammenfassung ## 1. Ursprung Das Projekt begann als reine Münzerkennungs-KI (CLIP + Claude API + RAG/Qdrant), zunächst unter dem Namen "Elasticbrains" laufend. Frühe RAG-Architektur für universelle Münzabdeckung: hierarchischer Index, hybride Bild+Text-Retrieval, Stack aus Qdrant + CLIP + BGE-M3 + LangChain. Später Pivot zur breiteren Plattform-Vision und Umbenennung – der Markenname "CoinPassport" wurde gegenüber "Numismatch" für die B2C-Klarheit bestätigt. Entwicklungspartner: **Daniel** von Elasticbrains, Stack Node.js/TypeScript/Vue3/PostgreSQL/BullMQ/S3, Retainer €3.500/Monat. Code-Eigentumsrechte formal zugunsten von Matteo geklärt (volle Rechteübertragung + NDA + Wettbewerbsverbot + Source-Code-Escrow). ## 2. Referenzbibliothek & RAG-Datenkorpus Aufbau einer umfangreichen numismatischen PDF-Referenzbibliothek auf einer Synology DS923+ NAS (`/Volumes/Savoca Coins/Savoca Coins/eBooks/`), organisiert in nummerierten Ordnern (01_Reference_Books bis 06_Processing), aktuell ~35.000+ PDFs. Zusätzlich Schätzung eines Gesamtkorpus von ~17.000 Auktionskatalogen × ~500 Lose ≈ 8,5 Mio. Vergleichsbilder (inkl. historischer Kataloge von Sotheby's, Christie's, NAC bis in die 1920er). Technische Muster: Internet-Archive-Downloads, rsync-Merges, Wayback-Machine-Rate-Limiting als wiederkehrendes Hindernis, Gallica-IIIF-Downloader. Geplante Kategorisierung des Korpus nach Münzklassen statt eines pauschalen Index. Bücher/Kataloge sollen in Phase 3 zusätzlich zum Schriftlesen (v. a. griechische Inschriften) eingesetzt werden. ## 3. Erkennungspipeline (Stand Mitte Juli 2026) Produktive Pipeline: Bild-Embedding → Vektorsuche (pgvector/HNSW) → Nachbar-Konsens → Vision-Sprachmodell liest Bild+Umschrift → Herrscher-Bestimmung → Münzstätten-Auswertung → fachlicher Schiedsrichter → verifiziertes Commit oder Enthaltung je Merkmal. - **Bild-Embedding:** selbst trainiertes DINOv2 ViT-B/14 + ArcFace-Kopf (512-dim), trainiert auf ~1.340 Herrscher-Klassen mit 88.493 Bildern; 362.687 Vektoren produktiv. Schlägt Gemini Embedding 2 um +23 Punkte (Recall@1) / +18 Punkte (Recall@12). - **Sprachmodelle:** Bildanalyse/Herrscher-Discrimination/Umschrift/Commit = Claude Opus 4.8; Arbiter = Claude Sonnet 4.6; Hilfsaufgaben = Claude Haiku 4.5. - **Kennzahlen:** STRIKT (alle 6 Merkmale korrekt) ~35-41/100, Recall@1 ~57/100, Recall@12 ~82/100. - **Verworfene Ansätze:** kombiniertes Bild-Embedding, Bildvorverarbeitung, Mehrfach-Nachtraining, Stempelkopplung, freie Legenden-Transkription, Katalogtafeln als visueller Suchindex. - **Wichtiger Befund:** Fremdfotos/Katalogscans verschlechtern die Bildähnlichkeitssuche strukturell – nur eigene Vergleichsfotos verbessern Commits. - **Zweiter Kanal (im Aufbau):** strukturierte Merkmale + Umschrift aus kuratierter Fachwissensbasis (`reference_catalog`/`motif_vocabulary`/`catalog_authority`), mit Selbst-Gate. Fachkataloge als Text-Wissensbasis hoben die Münzstätten-Trefferquote schwerer griechischer Provinzialtypen von 2/4 auf 4/4. - **Volumen/Kosten:** ~2.000 Münzen/Woche, ca. $0,08/Münze (Standard-API), mit Batch API ca. $0,04/Münze. Ergebnisse werden nicht dauerhaft bei Anthropic gespeichert, sondern in eigener PostgreSQL-DB + pgvector abgelegt. ## 4. Fälschungserkennung (Anti-Fake) Stack: CLIP-Proportionsanomalien + TrOCR-Legenden + Gewicht + Kantenprofil + RAG-Fälschungsdatenbank. Konfidenzschwelle startet bei 95%, sinkt nach Jahr 1 auf 80%. Expertenprüfung für €0,50/Münze via n8n-Routing. Geprüfte Datenquellen: Google Vision Web Detection (~$0,003-0,01/Bild), Bing Visual Search, TinEye (ab $200/Monat), LLM-gestützte Suche ($0,05-0,15/Münze), Art Loss Register (kein API, teuer, deckt nur gestohlene/geraubte Objekte ab, nicht Fälschungen), sowie Forum Ancient Coins' kostenlose Fake Coin Reports (Dr. Ilya Prokopov) inkl. "Notorious Fake Seller List". Geplant: gefundene Treffer im RAG speichern, damit Websuche nur einmal pro neuem Bild anfällt. ## 5. GPU-/KI-Infrastruktur - GEX131-Server (RTX PRO 6000 Blackwell, 96GB, ~€889/Monat) ab Monat 12 für kontinuierliche Qwen3.5-72B-Q6-Inferenz + ColQwen3 + SigLIP. - Monatliches Fine-Tuning auf Vast.ai 2× H100 (~€30-80/Lauf) mit ms-swift + DeepSpeed ZeRO-3, Deployment quantisiert via llama.cpp. - Erstindexierung von ~10 Mio. PDF-Seiten via temporärer H100/B300-Miete. - Ziel: perspektivisch fine-getuntes Qwen-Modell lokal statt Opus-API für die Münzerkennung. - Qwen3.5-397B auf Jahr 3+ verschoben. ## 6. Plattform, Preise & Geschäftsmodell - **B2B-Tiers:** Starter €499 / Professional €999 / Enterprise €1.999 / Unlimited €9.999 (Provisionen 10/8/6/5%). - **B2C-Tiers:** Free / Collector €19,99 / Expert €49,99 / Pro €199,99 (Provisionen 15/12/10/8%), zusätzlich Team-Base-Tier €299/Monat + €99/Sitz. - **NFT-Preise:** Free €9,90 / Collector €4,99 / Expert €1,99 / Pro inklusive. - **Finanzen:** Gesamt-Baukosten €138.500, monatlicher Betrieb €11.070, projizierter ROI 748%, Break-even Monat 4, Jahr-1-Umsatz ~€2,3 Mio., Jahr-3 ~€9,4 Mio. - **Design:** Anlehnung an biddr + vCoins + Apple; Inter Bold + Playfair Display, Dark Mode. - **Datenquellen:** OCRE, PELLA, CRRO, PCO, ANS MANTIS, Numista (~800K Münzen), Corpus Nummorum, Wikidata via tägliches n8n-ETL + 380K proprietäre Savoca-Datensätze. - **Marktplatz-Entwicklung:** biddr.co-Frontend → B2B-SaaS → eigener Marktplatz ab Phase 3 (500+ B2B-Kunden), mehrsprachige Angebote in 8 Sprachen. - **Rechtsform:** zunächst GmbH, AG-Umwandlung um Jahr 3; Überlegung zu separatem KI-Steuerprogramm-Produkt als eigene GmbH unter derselben Holding. - **Vertrieb:** Provisionen nur bei Zahlungseingang (15-20%), gegliedert nach B2B-Händler, B2B-Auktionshäuser, CP-Extras (Fake-Check, NFT) und Marketplace; im Marketplace-Bereich zusätzlich 1% vom Gewinn. ## 7. Rechte & IP-Strategie IP-Schutzmemo für den Anwalt vorbereitet: §69a UrhG (Softwareurheberrecht), §87a UrhG (Datenbankschutz für die 380K Savoca-Datensätze), GeschGehG (Geschäftsgeheimnisse für Modellgewichte), EUIPO-Markenklassen 35+42. TDM-Scanning-Legalität nach §44b UrhG bestätigt. Gestaffelte Markenstrategie: zuerst EU (EUIPO), dann WIPO-Madrid-Ausweitung auf USA, UK, Schweiz, VAE. --- *Stand: 16. August 2026* Was ist das beste Modell, auch lokal?