112 geprüfte Beiträge zu Open Source, Produkten und Branchenentwicklungen. Seite 1 von 2
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.
Googles offenes 26B-MoE-Modell erzeugt Text parallel und tauscht Spitzenqualität gegen lokale Geschwindigkeit von über 1.000 Token pro Sekunde auf H100.
Moonshot öffnet Kimi K2.7-Code für KI-Coding.
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.
Daten von Ramp und OpenRouter zeigen, dass DeepSeek schneller wächst, weil lang laufende Coding- und Datenagenten Tokenpreise zu einem Kernkostenfaktor machen.
Moonshot AI will mit Kimi eine neue Finanzierungsrunde anstoßen und die Bewertung auf 30 Milliarden Dollar heben, obwohl die vorherige Runde noch nicht vollständig eingezahlt ist.
Reve 2 und Ideogram 4 machen Layout zum neuen Bild-Kampfplatz. Der Beitrag ordnet die Ankündigung, den strategischen Kontext und die praktischen Risiken für betroffene Nutzer oder Unternehmen ein.
Ideogram öffnet sein 9,3-Milliarden-Bildmodell. Der Beitrag ordnet die Ankündigung, den strategischen Kontext und die praktischen Risiken für betroffene Nutzer oder Unternehmen ein.
Nvidia hat Cosmos 3 veröffentlicht, ein Open-Source-KI-Modell, das Robotern und autonomen Fahrzeugen hilft, physikalische Interaktionen zu verstehen und vorherzusagen.
MiniMax hat das Open-Weight-Modell M3 mit 1-Million-Token-Kontext, fortschrittlichen Codierfähigkeiten und nativer Multimodalität veröffentlicht und behauptet, das erste Modell zu sein, das alle drei vereint.
Nvidia hat das quelloffene Modell Nemotron 3 Ultra mit 550 Milliarden Parametern vorgestellt, das im Artificial-Analysis-Intelligence-Index 48 Punkte erreicht – weniger als Kimi K2.6 aus China mit 54 Punkten.
NVIDIA stellt Nemotron-Labs-Diffusion vor, ein Modell mit drei Decodierungsmodi, das den Durchsatz im Vergleich zu Qwen3-8B um das bis zu 6-fache steigert und dabei die Genauigkeit hält.
Cohere hat am 20. Mai sein Flaggschiff-Modell Command A+ unter der Apache-2.0-Lizenz als Open Source veröffentlicht. Die MoE-Architektur mit 218 Milliarden Parametern läuft auf nur zwei H100-GPUs und zielt auf souveräne KI und Unternehmenseinsätze ab.
Hermes Agent kam auf OpenRouter an einem Tag auf 224 Milliarden Tokens und verdrängte OpenClaw erstmals seit Monaten von der Spitze.
Moonshot AI hat 2 Milliarden Dollar eingesammelt und wird nun mit mehr als 20 Milliarden Dollar bewertet. Kimi rückt damit in Chinas Rennen um Open-Source-Großmodelle und einen möglichen Hongkong-Börsengang.
Die Series-B-Runde von DeepInfra zeigt, dass Inferenzinfrastruktur für offene Modelle und Agenten-Workloads zu einer eigenen Marktschicht wird.
Mistral startet Workflows als Public Preview: eine Temporal-basierte Orchestrierungsschicht für Enterprise-KI mit Freigaben, Wiederholungen, Nachvollziehbarkeit und Kundendaten im eigenen Kubernetes.
CVE-2026-25874 ermöglicht Angreifern mit Zugriff auf den Hugging-Face-LeRobot-PolicyServer Codeausführung über unsichere Pickle-Deserialisierung.
Xiaomi öffnet MiMo V2.5 Pro mit 1,02 Billionen Parametern. Der Beitrag ordnet die Ankündigung, den strategischen Kontext und die praktischen Risiken für betroffene Nutzer oder Unternehmen ein.
DeepSeek hat das V4-Modell mit 1,6 Billionen Parametern veröffentlicht, doch der Markt zeigt sich unbeeindruckt. Die Preise sind niedriger als bei der Konkurrenz, die Leistung verbessert, aber die geopolitische Bedeutung der Huawei-Chip-Kompatibilität ist bemerkenswert.
DeepSeek hat den API-Preis für sein V4-Pro-Modell nur knapp 72 Stunden nach der Preview um 75 Prozent gesenkt und gleichzeitig den Cache-Hit-Preis für die gesamte API-Produktlinie um 90 Prozent reduziert, was enormen Druck auf den Markt für große Sprachmodelle ausübt.
Das 27B-Parameter-Modell von Alibaba, veröffentlicht unter Apache 2.0, erreicht im SWE-bench Pro 53,5 Punkte und übertrifft damit das 397B-Parameter-Modell Qwen3.5-397B MoE (50,9) – dank der Thinking-Preservation-Funktion, die Reasoning-Spuren in mehrschrittigen Aufgaben bewahrt.
DeepSeek bringt V4-Pro und V4-Flash mit MoE-Architektur auf den Markt. Der Ausgabepreis von 3,48 $/Mio. Token unterbietet GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 deutlich, während die Codeforces-Wertung von 3206 GPT-5.4 übertrifft.
Das Qwen3.6-27B, ein Dense-Modell mit 27 Milliarden Parametern von Alibaba, übertrifft das MoE-Flaggschiff Qwen3.5-397B-A17B mit 397 Milliarden Parametern in Programmier-Benchmarks, dank stabiler Dense-Architektur und dem neuen Thinking-Preservation-Mechanismus.
Moonshot AI hat die Vollversion des Kimi K2.6-Modells veröffentlicht, das im HLE-Full-Benchmark 54,0 Punkte erreicht und damit Claude Opus 4.6 sowie GPT-5.4 übertrifft. Das 1-Billion-Parameter-Modell nutzt eine MoE-Architektur, aktiviert pro Inferenz nur 32 Milliarden Parameter und unterstützt bis zu 300 parallele Agenten.
Alibaba hat Qwen3.6-Max-Preview veröffentlicht, das leistungsstärkste Modell der Qwen-Reihe, das in 6 Benchmarks den ersten Platz belegt, aber keine Gewichte veröffentlicht – ein strategischer Wandel hin zu Closed Source.
Qwen3.6-35B-A3B, ein MoE-Modell mit 35B Parametern, das nur 3B aktiviert, erreicht 73,4 % im SWE-bench Verified und übertrifft Googles Gemma 4-31B deutlich. Das Modell läuft auf einer RTX 4090 und einem MacBook Pro M4/M5.
MiniMax M2.7 nutzt das OpenClaw-Agent-Framework, um automatisch Experimente auszuführen, Logs zu lesen, Metriken zu analysieren und Code anzupassen – über 100 Zyklen ohne menschliches Eingreifen, was die internen Bewertungswerte um 30 % steigerte. Das Modell hat 230B Parameter, aktiviert aber nur 10B pro Inferenz und ist als Open Source verfügbar.
NVIDIA hat die gesamte Nemotron-3-Modellfamilie als Open Source veröffentlicht – einschließlich Gewichten, einem 3-Billionen-Token-Vortrainingsdatensatz, Reinforcement-Learning-Pipelines und Evaluierungstools – und signalisiert damit einen strategischen Vorstoß in das Open-Source-KI-Ökosystem.
Z.ai (ehemals Zhipu AI) hat GLM-5.1 veröffentlicht, ein Modell mit 754B Parametern, MoE-Architektur und Open-Source-Lizenz MIT. Es erreicht 58,4 % im SWE-Bench Pro und übertrifft damit GPT-5.4 und Claude Opus 4.6. Das Training erfolgte ausschließlich auf Huawei Ascend 910B-Chips und dem MindSpore-Framework, ohne NVIDIA-GPUs.
NVIDIA stellt die weltweit erste Open-Source-Familie von Quanten-KI-Modellen vor, Ising, bestehend aus einem 35B-Parameter-Kalibrierungsmodell und zwei 3D-CNN-Dekodierungsmodellen, die die Kalibrierungszeit von Tagen auf Stunden reduzieren.
Moonshot AI hat die Vorschauversion von K2.6 Code für alle Kimi Code-Abonnenten veröffentlicht. Sie ist deutlich günstiger als Claude Sonnet und GPT-5.4, bietet tiefere Reasoning-Ketten und echte parallele Ausführung im Agent Swarm.
Arcee AI, ein Unternehmen mit nur 26 Mitarbeitern, hat 20 Millionen US-Dollar, etwa die Hälfte seines Risikokapitals, investiert, um mit 2048 Nvidia B300 GPUs in 33 Tagen das Open-Source-Reasoning-Modell Trinity-Large-Thinking mit 40 Milliarden Parametern zu trainieren.
DeepSeek hat V3.2 mit einer neuen Sparse-Attention-Architektur veröffentlicht, die die Komplexität von O(L²) auf O(Lk) reduziert und die Inferenzkosten drastisch senkt – der Eingabepreis beträgt nur 0,28 $/M Token – während die Leistung im Vergleich zum Vorgänger weitgehend stabil bleibt.
Mistral hat Voxtral TTS veröffentlicht, sein erstes Sprachmodell mit 4B Parametern, offenen Gewichten, das in manuellen Bewertungen natürlicher als ElevenLabs Flash v2.5 und auf Augenhöhe mit ElevenLabs v3 sein soll.
Mistral hat Small 4 vorgestellt, ein MoE-Modell mit 119B Parametern, das pro Inferenz nur 6,5B aktiviert. Es vereint drei bisher eigenständige Modelle in einem und unterstützt Textlogik, Bildverständnis, Codegenerierung und Funktionsaufrufe.
Cursor veröffentlichte Composer 2, ein neues KI-Coding-Modell, gab aber zunächst nicht preis, dass es auf dem Open-Source-Modell Kimi K2.5 von Moonshot AI, einem chinesischen Unternehmen, basiert – und räumte dies erst auf Nachfrage ein.
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.
Meta entwickelt zwei neue KI-Modelle der nächsten Generation – Avocado (Text-LLM) und Mango (multimodal) – wird aber möglicherweise nur abgespeckte Open-Source-Versionen mit reduzierten Parametern, unvollständiger MoE-Architektur und fehlenden Post-Training-Schritten veröffentlichen, um Wettbewerbsvorteile zu sichern.