Apple M6 setzt auf 2 nm, M5 Ultra bringt 512 GB RAM aufs Desktop
Apple stellt M6 und M5 Ultra vor: Der M5 Ultra bietet bis zu 512 GB Unified Memory und 1,2 TB/s Bandbreite – genug fuer Open-Source-Modelle mit Hunderten Milliarden Parametern lokal.
11 geprüfte Beiträge zu On-Device-KI, Produkten und Branchenentwicklungen.
Apple stellt M6 und M5 Ultra vor: Der M5 Ultra bietet bis zu 512 GB Unified Memory und 1,2 TB/s Bandbreite – genug fuer Open-Source-Modelle mit Hunderten Milliarden Parametern lokal.
Liquid AI veröffentlicht LFM2.5-DSpark-Entwurfsmodelle, die lokale Inferenz per spekulativem Decoding bis zu 3,18-fach beschleunigen – die Methode stammt von DeepSeek und der Universität Peking.
Liquid AI veröffentlicht neue LFM2.5-Checkpoints im GGUF-Q4_0-Format, die dank der QAD-Methode bis zu 97 % der BF16-Basisgenauigkeit erreichen.
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.
OpenBMB veröffentlicht MiniCPM-Robot mit einem 1.5B-Manipulationsmodell, einem 0.9B-Trackingmodell und einem lokalen Deployment-Pfad.
PrismML quetscht ein 27B-Modell aufs iPhone. Eine knappe Einordnung der geprüften Fakten und des Branchensignals dahinter.
Perplexity will einfache und sensible Agentenaufgaben lokal auf PCs erledigen lassen und nur komplexes Reasoning in die Cloud schicken.
Google beschreibt Gemini Nano als lokales Modell für Sicherheitsfunktionen in Chrome. Der stille Download von mehreren Gigabyte wirft jedoch neue Fragen zu Zustimmung, Datenschutz und den Energiekosten von Browser-KI auf.
Google DeepMind hat Gemma 4 mit vier Modellvarianten veröffentlicht und auf die Apache 2.0-Lizenz umgestellt; die 31B-Version belegt den dritten Platz im Arena AI Open-Source-Ranking.
Apple verfolgt eine andere KI-Strategie, die auf geräteinterne Bereitstellung und Datenschutz setzt, mit einem 3-Milliarden-Parameter-Modell, das flüssig auf dem iPhone läuft.
Google bringt NanoBanana-Bilderzeugung aufs Gerät. Der Beitrag ordnet die Ankündigung, den strategischen Kontext und die praktischen Risiken für betroffene Nutzer oder Unternehmen ein.