Microsoft schließt Training von MAI-Base-2 mit 2,8 Billionen Parametern ab
Microsoft legt Details zum Pretraining von MAI-Base-2 offen: MoE-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, 50 Billionen Token, 16.000 GB200-GPUs über 38 Tage.
134 geprüfte Beiträge zu Große Modelle, Produkten und Branchenentwicklungen. Seite 1 von 2
Microsoft legt Details zum Pretraining von MAI-Base-2 offen: MoE-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, 50 Billionen Token, 16.000 GB200-GPUs über 38 Tage.
Anthropic meldet Investoren 16,8 Milliarden Dollar Umsatz im dritten Quartal, etwa 45 Prozent mehr als im Vorquartal, deutlich weniger Dynamik als im zweiten Quartal.
Erste prospektive Studie von AMIE in einer realen Klinik: 114 Teilnehmer, 98 Gespräche, kein Sicherheitsabbruch – bei kleiner Stichprobe und ohne Kontrollgruppe.
Meta bringt Muse Wonder und Wonder Full: 52 und 56 Punkte im Gesamtindex, doch der API-Preis für Ausgaben steigt auf 20 US-Dollar pro Million Token, rund das 4,7-Fache von Spark 1.3.
Microsoft stellt Decision-1 vor, ein Modell für Auswahlentscheidungen, nachtrainiert auf Alibabas offenem Qwen3.5-9B; Eingabe kostet 0,042 US-Dollar pro Million Token.
OpenAI nennt Investoren einen annualisierten Umsatz von knapp 50 Mrd. Dollar Ende September, rund 20 Mrd. weniger als die zuvor kursierenden 70 Mrd. – der Unterschied liegt in der Berechnung.
OpenAI macht GPT-6 ab dem 7. Oktober zum Standardmodell für alle ChatGPT-Nutzer und führt gleichzeitig Intelligent UI ein, mit dem Antworten eigene Buttons, Diagramme und Formulare erzeugen.
OpenAI hat auf GitHub 722 von einem internen Modell erstellte mathematische Forschungsmanuskripte veröffentlicht, mit rund 4000 Aufgaben und zahlreichen Lean-Formalisierungen.
Mistral Large 4 erreicht im Intelligence Index von Artificial Analysis 38 Punkte, gleichauf mit GPT-6 Luna; die offenen Gewichte sollen Ende Oktober folgen.
Reflection AI stellt mit Beam sein erstes offenes MoE-Modell mit 501 Milliarden Parametern für Coding, Reasoning und Agenten vor, lizenziert unter Apache 2.0.
OpenAI erhöht die Standardgeschwindigkeit von GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol in Abo-Produkten von 30 auf 50 Token pro Sekunde, auch bei Partner-Apps mit ChatGPT-Login.
Ai2 hat AstaBrief 8B als Open Source veröffentlicht – ein Modell, das zitierte Forschungsberichte auf der Plattform Asta rund 3,5-mal schneller erstellt als die Claude-gestützte Pipeline.
OpenAI stellt GPT-6.1 Sol vor: ein Coding-Modell zum Fünftel des Astra-Preises, mit Benchmarks nahe am Flaggschiff und neuen Nutzungsgrenzen.
Anthropic bringt Claude Sonnet 5.5 heraus – schneller und günstiger laut eigenen Zahlen, doch Artificial Analysis misst höhere Kosten auf der Max-Stufe.
Jackson Kernion erklärt, warum Claude klüger wirkt, aber schwerer lesbar schreibt: Das Training richtet sich zunehmend an andere KI-Modelle statt an menschliche Leser.
Das Open-Source-Inferenz-Framework vLLM hat ein Gumbel-max-basiertes Text-Wasserzeichen eingebaut, das sich per einzelnem Startparameter aktivieren lässt und den Durchsatz kaum beeinflusst.
OpenAI hat am 22. September GPT-6 Sol und Luna vorgestellt: API-Preise halbiert gegenüber GPT-5.6, Kontextfenster von 1,1 Millionen Token, nur über die API verfügbar.
Anthropic stellt Claude Opus 5.5 vor: Leistung wie Claude Fable 5.1, aber 40 % geringere Betriebskosten als Opus 5, günstigere Preise.
StepFun stellt das MoE-Modell Step 5 Preview mit 600 Milliarden Parametern vor, Platz drei unter Open-Source-Modellen, und nennt Kosten von nur einem Achtel von Opus 5.
Google Cloud startet den Gemini-Distillationsdienst als Preview, mit fest vorgegebenem Lehrer-Schüler-Modellpaar und Beschränkung auf die Region us-central1.
DeepSeek-V4.1-Flash erreicht bei Agent-Coding-Benchmarks fast das Niveau von GPT-6 Astra, kostet laut Fireworks AI aber nur ein Fünfzehntel pro Aufgabe.
Apple hat die überarbeitete Siri AI am 14. September mit iOS 27 als Beta gestartet – zunächst nur auf Englisch, ohne EU und China, mit täglichem Nutzungslimit für serverseitige Funktionen.
DeepSeek hat V4.1 Flash veröffentlicht und die Flash-Preise gesenkt; ab dem 14. September werden alle deepseek-v4-pro-Anfragen zum günstigeren Flash-Modell umgeleitet.
Kontrollierte Experimente von Dwarkesh Patel und Jerry Han zeigen: 2019-2025 stieg die Recheneffizienz durch Daten um das 12,0-fache, durch das Modell nur um das 3,7-fache – ein Faktor von 3,24.
OpenAI veröffentlicht einen Navier-Stokes-Beweis, erstellt von rund 10.000 KI-Agenten in 88 Stunden – doch Mathematiker haben ihn noch nicht geprüft, und ein Prioritätsstreit mit Anthropic bleibt ungeklärt.
DeepSeek testet V4.1 Flash mit nativer Multimodalität zum gleichen Preis wie V4 Flash – die Modellkennung läuft schon nach weniger als 48 Stunden ab.
Am selben Tag wie drei mathematische Durchbrüche veröffentlichte Buckmaster eine Erklärung über ein Telefonat mit OpenAI, in dem es um Alpöges Autorenschaft ging.
Jakub Pachocki räumt ein, dass bislang kein Labor Alignment und Monitoring ausreichend gelöst hat, um verantwortungsvoll mit maximaler Geschwindigkeit weiter zu skalieren.
Moonshot AI verhandelt mit Microsoft, Amazon und Google über eine Umsatzbeteiligung für Kimi K3 – der Einstiegspreis liegt bei bis zu 30 %, deutlich über der bisher üblichen Obergrenze von 20 %.
Meta veröffentlicht Muse Spark 1.3 mit 75,4 Punkten bei DeepSWE, vor GPT-5.6 Sol und Claude Opus 5 – bei allen drei Agenten-Tests liegt das Modell jedoch zurück.
Der LLM-Token-Ausgabenindex von Silicon Data ist erstmals unter 0,97 US-Dollar je Million Token gefallen, mehr als halbiert seit dem Sommerhoch – ein Zeichen wachsenden Preisdrucks auf die Foundation-Model-Anbieter.
Alibabas neue Version Qwen3.8-Max (0902) erreicht mit 1691 Punkten Platz 1 im Code-Arena-Frontend-Ranking, bei einem Durchschnittspreis von nur einem Viertel des zweitplatzierten Modells.
Anthropic senkt bei Claude Fable 5.1 nur den Cache-Lesepreis um drei Viertel – drei Breaking Changes lassen alten Code mit Fehler 400 scheitern.
Südkorea startet das Projekt AI for All mit kostenloser KI für alle Bürger - und stützt sich dabei auf gerade einmal 512 Nvidia-B200-Chips statt auf massive Rechenleistung.
Laut Business Insider testen Google-Mitarbeiter über die interne Plattform Jetski eine Vorschau von Gemini 3.8 Flash, während das Flaggschiffmodell weiter auf sich warten lässt.
Tencent hat das 770-Milliarden-Parameter-Modell Hunyuan Hy4 Preview veröffentlicht und als Open Source freigegeben; im internen Blindtest erreichte es 2,99 Punkte und lag damit knapp vor GLM-5.3 und Kimi K3.
Von 140 Billionen Token pro Tag im März auf 500 Billionen im Juni: KI-Agenten treiben in China die Inferenzkosten inzwischen über die Trainingskosten hinaus.
Googles Gemini 3.5 Transcribe erreicht eine Wortfehlerrate von 2,6 % und erledigt Bereinigung sowie Formatierung direkt im Modell – Preis und Grenzen der Sprechertrennung bleiben aber offen.
OpenAI stellt das Fünf-Stunden-Limit für Plus bei ChatGPT Work und Codex wieder her; 3 % der Pro/Thinking-Antworten liefen zeitweise über GPT-5.5-mini.
Alibabas ModelScope veröffentlicht Qwen3.8-Flash-Next heute um 23 Uhr (UTC+8) als Open Source – ein multimodales MoE-Modell mit 125 Mrd. Parametern auf Basis der noch unveröffentlichten Qwen4-Architektur, aktiviert unter 5 % pro Token.
Ein anonymes Modell auf OpenRouter bietet 1 Million Tokens Kontext kostenlos an, technische Spuren deuten auf Zhipu hin – anonyme Starts werden zur gängigen Launch-Strategie.
SemiAnalysis zeichnet die Aufholkurve: von über einem Jahr auf 4,8 Monate — der Abstand zwischen offenen und geschlossenen Modellen halbiert sich mit jeder Generation.
IBM Research testet Gedächtnisrichtlinien für KI-Agenten an acht Modellen mit dem AppWorld-Benchmark und zeigt: Die richtige Dosis hängt vom verbleibenden Spielraum jedes Modells ab.
OpenRouter hat am 17. August ein Activity-Dashboard und eine Analytics-API in der Beta vorgestellt, die KI-Agenten-Kosten nach Modell, App und Anfrage aufschlüsseln.
Google DeepMinds SL2T bringt ASL-zu-Englisch-Eingabe in Gboard und Live Transcribe auf Pixel 11 und nutzt Pose-Landmarks statt Rohvideo.
DeepSeek V4 Pro wird in der API nun als Version 0813 geführt, mit 1M Kontext, 384K Ausgabegrenze und einer klaren Preiswarnung.
Tencents Q2-Zahlen zeigen, wie AI-Ausgaben in Capex, Cashflow und WeChat-Tests wandern.
ModelBest beginnt mit CITIC Securities die A-Aktien-IPO-Beratung und muss nun zeigen, ob Edge-Modelle aus Downloads, Smartphone- und Auto-Deployments belastbare Umsätze machen.
Junyang Lin, früherer technischer Leiter von Alibaba Qwen, gründet Pragmatik Labs in Shanghai. Gaorong, HSG, Tencent und der Shanghai Future Industry Fund stützen eine Wette auf digitale und physische Agenten.
BigBang-V1 macht synthetische Daten zu einer Agenten-Schleife aus Aufgabenbau, Loesung, Pruefung und Filterung.
Palantirs zweites Quartal rückt Datenkontrolle, KI-Souveränität und die Abhängigkeit von Modellanbietern in den Mittelpunkt.
Thinking Machines hat Inkling-Small als Open-Weights-Modell veröffentlicht: 276B Gesamtparameter, 12B aktiv, multimodale Eingaben und mehrere Werte nahe am 975B-Flaggschiff Inkling.
DeepSeek startet die öffentliche Beta der V4-Flash-0731-API, unterstützt das Responses-Format für Codex und meldet deutliche Agent-Zuwächse.
Moonshot AI soll nach der Öffnung der Kimi-K3-Gewichte mehr als 3,5 Milliarden Dollar eingesammelt haben und nun mit 35 Milliarden Dollar bewertet sein.
Tencent Hunyuan veröffentlicht AngelSpec, ein offenes Framework zum Trainieren von Speculative-Decoding-Draftern für große Modelle.
Die gemeinsame Bewertung von UK AISI und US CAISI zeigt: Kimi K3 wirkt in allgemeinen Benchmarks stark, bleibt bei Exploit-Ketten aber klar hinter US-Spitzenmodellen.
Laguna S 2.1 zielt auf Unternehmen, die einen Coding-Agenten selbst hosten wollen und dafür einen Abstand zu geschlossenen Spitzenmodellen akzeptieren.
Google liegt mit Gemini 3.5 Pro offenbar Monate zurück, weil vor allem die Coding-Leistung noch verbessert werden soll.
Moonshot AI bringt Kimi K3 mit 2,8 Billionen Parametern, 1M-Token-Kontext und öffentlicher API-Preisliste; der Open-Weight-Nachweis hängt noch an Gewichten und Modellkarte.
Agnes-2.5-Flash setzt mit einem kostenlosen Coding-Modell agentische Entwicklertools unter Druck. Der Beitrag ordnet die überprüften Fakten und die Bedeutung über die einzelne Meldung hinaus ein.
MiniMax sammelt weitere 16 Mrd. HKD. Eine knappe Einordnung der geprüften Fakten und des Branchensignals dahinter.
PrismML quetscht ein 27B-Modell aufs iPhone. Eine knappe Einordnung der geprüften Fakten und des Branchensignals dahinter.
Yuanli trainiert DM0.5 mit 150.000 Stunden Roboterdaten wird fuer deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den zentralen Zahlen, Produktversprechen und offenen Pruefpunkten.
01.AI startet drei Entscheidungs-KI-Produkte wird fuer deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den zentralen Zahlen, Produktversprechen und offenen Pruefpunkten.
Oxford-Studie: KI-Umschreiben kann Meinungen verschieben wird für deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den wichtigsten Zahlen und offenen Prüfpunkten.
Internal AI benchmarks, compute scale and Meta’s model strategy shift.
DeepSeek führt Spitzenpreise für V4-API ein. Der Beitrag ordnet Bericht, Kennzahlen, Aussagen der Unternehmen und die Folgen für Markt oder Regulierung ein.
Gemini 3.5 Pro rutscht von Juni in den Juli. Der Beitrag ordnet Bericht, Kennzahlen, Aussagen der Unternehmen und die Folgen für Markt oder Regulierung ein.
GPT-5.6 startet hinter einer Regierungsprüfung. Der Beitrag ordnet Bericht, Kennzahlen, Aussagen der Unternehmen und die Folgen für Markt oder Regulierung ein.
Meta beschränkt Claude Code und Codex für KI-Teams. Der Beitrag ordnet Bericht, Kennzahlen, Aussagen der Unternehmen und die Folgen für Markt oder Regulierung ein.
OpenAI preist GPT-5.6 in drei Stufen. Der Beitrag ordnet Bericht, Kennzahlen, Aussagen der Unternehmen und die Folgen für Markt oder Regulierung ein.
DeepSeek und die Universität Peking haben DSpark veröffentlicht, ein Inferenz-Framework mit 60 bis 85 Prozent höherer Generierungsgeschwindigkeit und bis zu 6,6-fachem Single-GPU-Durchsatz.
Anthropic stellt Claude Science als prüfbare Workbench vor。
Claude Sonnet 5 zielt auf günstigere Agenten。
Gemini 3.5 Pro verpasst Juni, Märkte setzen auf Juli
Google erhöht den Druck, weil KI-Code bei etwa der Hälfte stagniert
Lindy ersetzt Claude durch DeepSeek und meldet 90 Prozent Kostensenkung
Südkorea steckt 518 Milliarden Dollar in vier KI-Chip-Cluster
Wix-Tochter Base44 bringt eigenes Modell bei 150 Millionen Dollar ARR
DeepSeek führt Spitzen- und Nebenzeitpreise für Modell-APIs ein
OpenAI und Molecule.one fanden mit GPT-5.4 TEMPO als Additiv und erhöhten in Hochdurchsatztests die Chan-Lam-Ausbeute von 16,6% auf 25,2%.
Unbestätigte OpenAI-Signale legen nahe, dass GPT-5.6 längeren Kontext, stärkere Schlussfolgerungen und agentisches Coding betont.
Sam Altman stützt die Scaling-Debatte auf neue Reasoning-Ergebnisse, räumt aber Schwächen bei Langzeitaufgaben ein.
OpenAIs Deployment Simulation spielt freigegebene historische Gespräche gegen unveröffentlichte Modelle zurück, um Produktionsverhalten und Agentenfehler vorherzusagen.
Moonshot AI simulierte mit Kimi-Agenten alle 104 Spiele und fand mögliche Wahrscheinlichkeitslücken, darunter eine höhere Chance für Deutschland.
Bei derselben Unternehmenslast liegen Claude, ChatGPT, DeepSeek, Kimi und GLM fast um den Faktor 9 auseinander und setzen OpenAI sowie Anthropic unter Druck.
Microsofts CEO nennt sich selbst Token-Maxer, warnt aber, dass jeder zusätzliche Token echte Produktivitätsgewinne bringen müsse.
KI-Gedächtnis kann Zustimmung über Genauigkeit stellen.
Die Entwicklung zeigt, dass KI-Wettbewerb nicht nur über Modelle oder Tools entschieden wird, sondern über Kapital, Kundeneinsatz und regulatorische Belastbarkeit.
Die Entwicklung zeigt, dass KI-Wettbewerb nicht nur über Modelle oder Tools entschieden wird, sondern über Kapital, Kundeneinsatz und regulatorische Belastbarkeit.
Coheres 30B-Parameter-MoE aktiviert rund 3B Parameter, unterstützt 256K Kontext und erscheint unter Apache 2.0.
Anthropic öffnet Claude Fable 5 breit zu 10 Dollar pro Million Input-Token und 50 Dollar pro Million Output-Token, doppelt so viel wie Opus 4.8.
Claude Fable 5 ist Anthropics stärkstes öffentliches Modell, aus Mythos abgeleitet und mit Rückfall auf Opus 4.8 bei Cyber-, Bio-, Chemie- und Distillationsrisiken.
Anthropic macht Claude Fable 5 allgemein verfügbar. Klassifikatoren leiten sensible Cyber-, Bio-, Chemie- und Distillationsanfragen vom stärksten Modell weg, während die meisten Gespräche auf Fable bleiben.
Xiaomi MiMo meldet 1.000 Token pro Sekunde auf Standard-GPUs. Der Beitrag ordnet die Ankündigung, den strategischen Kontext und die praktischen Risiken für betroffene Nutzer oder Unternehmen ein.
Auf der Build 2026 zeigte Microsoft eigene Modelle für Reasoning, Bild, Sprache, Transkription und Code als günstigere Alternative neben OpenAI.
Auf der Build stellte Microsoft sieben eigene Modelle vor, darunter MAI-Thinking-1, ein MoE-Reasoning-Modell mit 35 Milliarden aktiven Parametern, von Grund auf ohne Destillation trainiert.
Der Erlass bleibt freiwillig, soll der Regierung aber vor einer breiten Veröffentlichung Einblick in neue Modelle geben.
Alibaba stellte Qwen3.7-Plus am 2. Juni vor und betont multimodale Eingaben, Tool-Aufrufe, Code-Erstellung und autonome Tests.
Ein Google-Play-Pilot soll Entwickler für Quellcode bezahlen, auch für alte Projekte, während die E-Mail das Wort KI vermeidet.