Meta gibt Muse Spark Open mit 816 Mrd. Parametern frei
Meta veröffentlicht die Gewichte von Muse Spark Open: 816 Milliarden Parameter, 42 Milliarden aktiv pro Token, 1 Million Token Kontext, Fokus auf Programmierung und Agenten.
151 geprüfte Beiträge zu Open Source, Produkten und Branchenentwicklungen. Seite 1 von 2
Meta veröffentlicht die Gewichte von Muse Spark Open: 816 Milliarden Parameter, 42 Milliarden aktiv pro Token, 1 Million Token Kontext, Fokus auf Programmierung und Agenten.
Skywork AI von Kunlun Tech veröffentlicht Matrix-Game 4.0 als Open Source: Die Engine liefert die Spiellogik, das Videomodell das Bild – 480p bei 60 FPS auf einer RTX 5090, unter 150 ms Latenz.
StepFun hat die Gewichte von Step 5 Preview wie angekündigt auf Hugging Face veröffentlicht: MoE mit rund 600 Mrd. Parametern, FP8-Variante auf einem 8-GPU-H200-Server lauffähig.
MiniCPM-V 4.7 erscheint als 35B-A3B und 1B. Das MoE-Modell läuft auf dem iPhone 17 Pro Max mit rund 3 GB Speicher und über 13 Token pro Sekunde.
Anthropics Frontier Red Team warnt: Kleine Open-Source-Modelle könnten sich in wenigen Monaten auf billigen IoT-Geräten wie Android-TV-Boxen selbst replizieren.
QGIS hat mit dem Vorschlag QEP 428 beschlossen, keinen von KI geschriebenen Code mehr anzunehmen. Die Regel ist strenger als bei GDAL und Godot, die Durchsetzung bleibt offen.
Cloudflare stellt das quelloffene Entscheidungsmodell Clef-omni vor, das Audio und Video direkt verarbeitet; ein 21-Sekunden-Video mit Ton dauert rund 1,5 Sekunden.
Die Open-Source-Reihe ArtCraft in Rust ahmte zunächst Adobe nach, jetzt kommen vier Repositories für Word, Excel, PowerPoint und AutoCAD hinzu.
JetBrains veröffentlicht Mellum2.1 (12B Parameter, 2,5B aktiv): SWE-bench Verified steigt von 2,0 auf 47,0, bei Repository-Aufgaben liegt Qwen3.5 9B aber weiter vorn.
Nvidias Nemotron 3 erzielte bei der IOI 2026 535,4 Punkte und bei der IMO 2026 30 Punkte – beide über der Goldmedaillen-Schwelle – und veröffentlichte dabei Gewichte, Trainingsdaten und Inferenz-Pipeline vollständig.
vLLM und Inferact veröffentlichen Inferenzoptimierungen für DeepSeek-V4.1-Flash, die den Durchsatz auf Nvidias Blackwell-Plattform GB200/GB300 um das bis zu 5,3-Fache steigern.
Google stellt EmbeddingGemma 2 vor, ein offenes multimodales Embedding-Modell unter Apache 2.0, das auf Smartphones nur rund 567 MB Speicher braucht.
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.
Together AI startet Together Link: Claude Code und Codex lassen sich auf chinesische Open-Source-Modelle wie GLM, Kimi und DeepSeek umstellen – mit dem Versprechen, Kosten gegenüber Opus 5.5 zu halbieren.
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.
Bei OSWorld 2.0 erreicht Holo4-27B 61,7 % gegenüber 81,8 % bei Opus 5.5. Seine Chance: Unternehmensnetze ohne Zugang zu ausländischen Clouds.
Nvidia stellt mit Open Agent Safety Platform ein Sicherheits-Referenzdesign für KI-Agenten vor: die offene Laufzeitumgebung OpenShell plus der Hardware-Wächter Sentry auf BlueField-4.
Die Open-Source-Engine Colibrì lagert MoE-Modellgewichte auf NVMe-SSDs aus und bringt Modelle wie GLM-5.2 auf gewöhnliche PCs mit wenig Arbeitsspeicher.
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.
EMBL-EBI, Google DeepMind und Nvidia ergänzen AlphaFold um Proteinkomplexe von über 2800 Virenarten, frei zugänglich über das neue Pandemie-Vorsorgeportal.
GitHub Security Lab stellt eine LLM-gesteuerte Fuzzing-Pipeline für C/C++-Projekte vor, aufgebaut auf dem Taskflow-Agent-Framework, standardmäßig mit Claude Sonnet 5, getestet an xz und cJSON.
Ant Group veröffentlicht zwei 6B-Design-Modelle als Open Source: Design erstellt Layouts aus Text, Layer zerlegt Bilder in 2 bis 9 Ebenen – Spitzenplatz im UI/UX-Ranking von Artificial Analysis.
Xiaomi veröffentlicht MiMo-V2.6 als Open Source, mit 46 Punkten im Intelligenzindex von Artificial Analysis vor Kimi K3 und Qwen3.8 Max.
Alibabas Qwen-Team hat am 20. September das Bildmodell Qwen-Image-2.1 als Open Source veröffentlicht, aber zu einer Forschungslizenz gewechselt: Kommerzielle Nutzung braucht eine separate Lizenz, Preise sind bisher nicht bekannt.
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.
Anthropic ließ Claude in weniger als vier Wochen über 30 quelloffene Biomolekül-Modelle optimieren und im Schnitt um das Vierfache beschleunigen; der Code liegt offen auf GitHub.
Xiaomi hat das Modell Xiaomi-CocktailASR-1 als Open Source veröffentlicht, das die Stimme eines Zielsprechers aus überlagerten Gesprächen herausfiltert – mit 12,29 % Zeichenfehlerrate bei drei Sprechern, gegenüber 76-121 % bei gewöhnlichen ASR-Modellen.
Iris-mini und Iris-pro: AllSpark Research veröffentlicht zwei offene Suchagenten unter Apache 2.0 – Kontextmanagement bringt mehr als zusätzliche Parameter.
OpenRouter führt am 9. September ein US-Regionen-Routing ein, das Anfragen nur an US-Inferenzanbieter weiterleitet; DeepSeek V4 Pro, Kimi K3 und GLM 5.2 stehen auf der Verfügbarkeitsliste.
Tencent Hunyuan veröffentlicht das 1,5B-Parameter-Sprachmodell AuK unter MIT-Lizenz als Open Source, das Generierung und Bearbeitung von Sprache in einem Befehl vereint; die Variante AuK-Flash beschleunigt die Inferenz um das 4,5-Fache.
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.
F-Droid will Debians frisch verabschiedete Richtlinie zu generativer KI als Übergangsregel übernehmen. Ein Vorstandsmitglied widerspricht öffentlich – aus ethischen, nicht aus Qualitätsgründen.
Anthropic hat unter Apache 2.0 einen vollständigen, vom Lean-4-Kernel geprüften Beweis des großen Fermatschen Satzes veröffentlicht, mit 60.475 Modulen und drei unabhängigen Prüfläufen.
Mit nur 178 handbewerteten Referenzbildern und einem Budget von wenigen hundert Dollar hat Hugging Face per Reinforcement Learning einem Code-Modell das Aquarellmalen beigebracht.
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 %.
Anthropic veröffentlicht einen Architekturleitfaden für E-Commerce-Agenten und macht die Referenzimplementierung anthropics/commerce-agents open source – mit Skills statt Multi-Agenten, Caching-Strategie und ID-basierter Zugriffskontrolle.
Hugging Face veröffentlicht @huggingface/kernels mit 207 optimierten WebGPU-Kerneln, im Schnitt 2,57-mal schneller als ORT WebGPU, Lizenz Apache-2.0.
Pollen Robotics (Hugging Face) verkauft den 399-Dollar-Roboter Microduck: 2,6 Millionen Dollar Umsatz in 24 Stunden, kompletter Rust-Runtime- und Reinforcement-Learning-Code offen auf GitHub.
OpenClaw veröffentlicht Version 2.0: Nach sieben Wochen Stille fließen über 16.000 Pull Requests von 933 Beitragenden in ein Release, das Installation, Browser und Cloud-Zusammenarbeit neu gestaltet.
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.
Laut The Information hat sich Nvidia bereit erklärt, Hugging Face für 12,9 Milliarden Dollar zu übernehmen; der Vertrag ist noch nicht unterschrieben, der Deal könnte scheitern.
LMSYS testet SGLang Diffusion auf 8 H200-Karten: Der verlustfreie Pfad ist 1,95-mal schneller als Diffusers, für das 6,24-Fache muss man Bildqualität eintauschen.
OpenWorker, Andrew Ngs Open-Source-Desktop-Agent, stellt in der neuen Version die Sicherheitsprüfung an erste Stelle, scannt Code und Abhängigkeiten und verbietet dem Agenten, seinen eigenen Fix abzunehmen.
Das WeChat-Vision-Team von Tencent hat WeMM-Embedding veröffentlicht: Die 2B-Version übertrifft das viermal größere Qwen3-VL-Embedding-8B bei MMEB-v2.
Zhipu veröffentlicht das Open-Source-Modell GLM-5.3-Flash unter MIT-Lizenz: aktive Parameter auf 18 Milliarden reduziert, trotzdem 57 Punkte im AA-Index, Preis nur ein Vierzigstel von Claude Opus 4.8.
Sechs Tage lief Ox Alpha anonym an der Spitze von OpenRouters Nutzungscharts, bevor Zhipu sich dazu bekannte – mit einer Gratis-Vorschau, die DeepSeek beim Volumen bereits überholt hat.
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.
Meta stellt MetaRoCE vor, ein selbst entwickeltes RDMA-Protokoll, das Stau- und Neuübertragungslogik vom Switch auf die Netzwerkkarte verlegt und PFC überflüssig macht.
Hugging Face hat laut Insidern Banken beauftragt, das Kaufinteresse zu sondieren – bei einer moeglichen Bewertung von 13 Milliarden Dollar, fast dreimal so viel wie vor drei Jahren.
SemiAnalysis zeichnet die Aufholkurve: von über einem Jahr auf 4,8 Monate — der Abstand zwischen offenen und geschlossenen Modellen halbiert sich mit jeder Generation.
SGLang und Ant Group senken die Token-Latenz von Ling-3.0-flash bei Nebenläufigkeit 1 auf vier Blackwell-GPUs um bis zu 77 Prozent.
Ant, Alibaba und das SGLang-Team lassen quantisierte Gewichte im GPU-Speicher liegen und drücken den Neustart eines 1T-Modells von 8,8 Minuten auf 32 Sekunden.
Anthropic bindet Claude Mythos 5 in Sicherheitsprodukte von Partnern ein, lässt es Scans bei Claude Security übernehmen und stellt 35 Millionen Dollar an Guthaben für Open-Source-Sicherheit bereit.
OpenBMB hat mit MathForm ein 8B-Modell, einen Lean-4-Datensatz und Auswertungscode offen gelegt, das auf dem schwierigsten Test FATE-X mehrere 32B-Modelle schlägt.
SenseTime veröffentlicht SenseNova-U1.5-8B-MoT unter Apache 2.0 mit nativer 4K-Generierung und vereint Bildbearbeitung sowie präzise Steuerung in einem einzigen Modell.
OpenAI öffnet den Codex-"Harness" in drei Integrationsstufen; Cisco, GitHub, JetBrains und ein Steuerdienstleister setzen ihn bereits produktiv ein, ein Pilot bearbeitete 7.000 Steuererklärungen.
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.
Prime Intellect ließ 18 KI-Modelle 153 autonome nanoGPT-Experimente durchführen: Das beste Modell schließt 82 % der Lücke zum Menschen, doch neue Methoden lieferte keines.
Liquid AI veröffentlicht neue LFM2.5-Checkpoints im GGUF-Q4_0-Format, die dank der QAD-Methode bis zu 97 % der BF16-Basisgenauigkeit erreichen.
GLM-5.3 erreicht 60 Punkte im Intelligence Index von Artificial Analysis, Platz 8 von 182 Modellen, API-Preis 1,4/4,4 US-Dollar – doch der Token-Verbrauch pro Aufgabe relativiert den Preisvorteil.
Modular hat Compiler und Toolchain von Mojo unter Apache 2.0 mit LLVM-Ausnahme auf GitHub veröffentlicht – nur einen Monat, nachdem Qualcomm die Übernahme abgeschlossen hat.
DeepSeek V4 Pro wird in der API nun als Version 0813 geführt, mit 1M Kontext, 384K Ausgabegrenze und einer klaren Preiswarnung.
Qwen3.8-2.4T-A95B ist auf ModelScope als Open-Weight-Repository verfügbar und macht Alibabas Max-Klasse erstmals direkt prüfbar.
InclusionAI hat Ling-3.0-tiny veröffentlicht, ein 7,9B-Parameter-MoE-Modell mit 1,3B aktiven Parametern pro Token für lokale Agenten-Workloads.
Metas Muse Glimmer ist ein 30B-Open-Weight-Modell für lokale Agenten-Workflows, mit Apache-2.0-Lizenz, 24GB/32GB-Zielgeräten, Bildeingabe, Tool-Nutzung und DFlash Speculative Decoding.
BigBang-V1 macht synthetische Daten zu einer Agenten-Schleife aus Aufgabenbau, Loesung, Pruefung und Filterung.
Google DeepMind veröffentlicht WeatherNext Cyclones und meldet etwa einen zusätzlichen Tag Vorlauf für Bahn, Intensität und Windstruktur tropischer Wirbelstürme.
ForgeStencil nutzt zwei Agenten, um Stencil-Optimierung und geprüfte Beschleunigung in realer wissenschaftlicher und industrieller Software zu verbinden.
Thinking Machines hat Inkling-Small als Open-Weights-Modell veröffentlicht: 276B Gesamtparameter, 12B aktiv, multimodale Eingaben und mehrere Werte nahe am 975B-Flaggschiff Inkling.
MiniMax H3 verbindet 2K-Video bis 15 Sekunden, natives Stereo, RMB 0,8 pro Sekunde und angekündigte offene Gewichte.
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.
NeoteAI und Fudan stellen mit N0 taktile Daten und Modelle ins Zentrum des Roboterlernens.
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.
OpenBMB veröffentlicht MiniCPM-Robot mit einem 1.5B-Manipulationsmodell, einem 0.9B-Trackingmodell und einem lokalen Deployment-Pfad.
Hugging Face beschreibt einen Angriff über eine manipulierte Dataset-Pipeline und eine Verteidigung, die mehr als 17.000 Ereignisse mit lokaler LLM-Analyse rekonstruierte.
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.
SingGuard liefert offene Guardrails für Agentenaktionen und multimodale Richtlinienprüfungen. Der Beitrag ordnet die überprüften Fakten und die Bedeutung über die einzelne Meldung hinaus ein.
Claude-Umschreibung von Bun löst Zig-Gegenwehr aus. Eine knappe Einordnung der geprüften Fakten und des Branchensignals dahinter.
Zhipu setzt nach dem Listing auf Langzeit-Agenten. Eine knappe Einordnung der geprüften Fakten und des Branchensignals dahinter.
LingBot-Modell sagt voraus, bevor es handelt. Eine knappe Einordnung der geprüften Fakten und des Branchensignals dahinter.
Ollama sammelt 65 Millionen Dollar fuer lokale Modelle ein wird fuer deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den zentralen Zahlen, Produktversprechen und offenen Pruefpunkten.
LingBot öffnet ein Basismodell für Robotersicht wird für deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den wichtigsten Zahlen und offenen Prüfpunkten.
Vier chinesische Modelle schlagen Opus zu deutlich geringeren Kosten wird für deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den wichtigsten Zahlen und offenen Prüfpunkten.
Model choice, Azure hosting and coding-model price pressure.
Sovereign AI, open weights and sensitive government workloads.
Aramco Ventures führt die Serie C an und bewertet den von Nvidia unterstützten Open-Model-Infrastruktur-Anbieter mit 8,3 Milliarden Dollar.
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.
Meituan enthüllt Owl Alpha als LongCat-2.0。
OpenAIs GPT-5.5-Cyber findet 23 Jahre alten OpenBSD-Fehler
Patch the Planet verbindet Codex Security mit Trail of Bits und HackerOne, damit Maintainer geprüfte Schwachstellen, Einstufungen, Patches und Tests erhalten.
Das junge Open-Source-KI-Labor mietet Nvidia-GB300-Kapazität aus SpaceX’ Colossus-2-Rechenzentrum; der Vertrag kann bis 2029 laufen und zeigt Compute als knappstes Gut.
Z.ais Open-Weight GLM-5.2 erzielte 74,4 auf FrontierSWE, nahe Claude Opus und teils über GPT-5.5, bei deutlich niedrigeren Tokenpreisen.
Moonshot AI hat Kimi K2.7-Code samt HighSpeed-Modus veröffentlicht. Einige eigene Benchmarks sehen gut aus, doch der stärkere Hebel ist der deutlich niedrigere Output-Preis.
SemiAnalysis schätzt, dass ein voll ausgereiztes ChatGPT-Pro-Abo für 200 Dollar rund 14.000 Dollar API-Wert erzeugen kann.
Mirage speichert latente Szenenmerkmale statt gerenderter Punktwolken und macht Video-Weltmodelle schneller, leichter und konsistenter.
Zhipus GLM-5.2 kombiniert ein 744B-Parameter-MoE, ein Kontextfenster von 1 Million Token und geplante offene Gewichte im MIT-Stil für Coding-Agenten.
Moonshots offenes MoE-Modell bietet deutlich billigere Tokens und bessere agentische Coding-Benchmarks als K2.6.