Mistral veröffentlicht mit Large 4 ein offenes Modell mit 1 Billion Parametern, Revolut senkt seine KI-Coding-Kosten mit einem selbst gehosteten GLM um rund 90 Prozent. Dazu plant DeepSeek das Training von V5 auf Huawei-Chips, und ein EuGH-Gutachten stellt Googles KI-Chatbot beim Presse-Urheberrecht in Frage.
Mistral Large 4 schreibt Quantenchemie-Solver und öffnet seine Gewichte
Auf einen kurzen Prompt hin programmiert Mistrals neues Flaggschiff einen SCF-Solver für Quantenchemie, prüft dessen Ergebnisse selbst und baut eine 3D-Ansicht dazu. Welche Bindung gebrochen wird und welche Orbitale zu sehen sind, entscheidet das Modell ohne weitere Vorgabe.
Technisch ist Mistral Large 4 ein Mixture-of-Experts-Modell mit 1 Billion Parametern, davon 52 Milliarden aktiv. Die Gewichte sind seit heute offen verfügbar.
Forscher haben GPT-6 Astra die Gewichte des kleinen Open-Source-Modells Qwen3.5-0.8B direkt bearbeiten lassen, ohne Gradienten und ohne Training. Ihr Name für das Verfahren: Weight-Space Programming.
Geändert wurden 0,016 Prozent der Parameter, rund 128.000 Gewichte
Mathe-Score stieg von 7,9 auf 48,1 Prozent, die Denkschleifen verschwanden
Befolgen von Anweisungen laut Forschern rund dreimal besser
Ein weiteres Forscherteam meldet, dass Claude-Modelle sogar komplette, funktionsfähige Netzgewichte von Grund auf schreiben können.
„Damit AGI der ganzen Menschheit nützt, sollte sie Menschen bei den Alltagsaufgaben helfen, die ihnen am wichtigsten sind.“
Mit diesem Satz stellt OpenAI den neuen Benchmark LifeVal vor. Die Aufgaben stammen aus dem Feedback tausender ChatGPT-Nutzer: Kinderbetreuung finden, Behördengänge erledigen, private Finanzen ordnen. Intern misst OpenAI seine Modelle nach eigener Aussage schon seit einem Jahr daran. Ob sich andere Labs ebenfalls an Kita-Suche und Steuerformular messen lassen, hängt davon ab, ob LifeVal zum offenen Standard wird.
Revolut senkt KI-Coding-Kosten mit eigenem GLM um 90 Prozent
Die Neobank Revolut hat rund 2.000 Engineers von metered APIs bei Anthropic und OpenAI auf ein selbst gehostetes Open-Weights-Modell von GLM umgestellt, angebunden über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle. Bildaufgaben laufen weiter über Gemini.
Basis: 56 Nvidia B200 im eigenen Betrieb
KI-Coding-Kosten laut Revolut rund 90 Prozent niedriger
Lead Time minus 70 Prozent, reine Coding-Zeit minus 60 Prozent
Zeit bis zum ersten Token: von über 10 auf 1,6 Sekunden
Den größten Effekt sieht Revolut im Verhalten der Teams: Seit Tokens nicht mehr rationiert werden, setzen die Engineers KI auf jedes Ticket an.
„Ich gebe vielleicht 100.000 bis 200.000 Dollar im Jahr für Tokens aus. Es ist im Moment zu teuer.“
So rechnet Y-Combinator-Chef Garry Tan im Podcast „The Builders“ von Walter Isaacson seinen Agenten-Alltag vor. Seine Agenten schreiben Code und lesen E-Mails, Dropbox und 20 Jahre Therapie-Notizen. YC betreibt intern zudem den Agenten „Stray Light“ mit Kontext zu jedem Gründer und jeder Bewerbung. Für den Massenmarkt nennt Tan selbst eine Bedingung: sinkende Preise.
Quelle: TechCrunch
Mit dem KI-App-Baukasten Lovable gebaute Anwendungen haben Passnummern, Zahlungsinformationen und 200.000 Chatnachrichten offen ins Netz gestellt, abrufbar ohne Login. Die deutsche Security-Firma Crissy Field hat 159.041 Lovable-Projekte gescannt und auf 7.403 Seiten Datenbanken mit frei lesbaren E-Mail-Adressen gefunden, rund 4,7 Prozent aller untersuchten Projekte.
Lovable verspricht Software ohne Programmierkenntnisse, die Nutzungsbedingungen legen die Verantwortung für App und Daten jedoch komplett beim Kunden ab. Gegenüber dem Handelsblatt nennt Lovable das Problem branchenweit.
DeepSeek will V5 erstmals komplett ohne Nvidia trainieren
DeepSeek plant, sein nächstes Modell V5 auf Huaweis Ascend 950 zu trainieren, berichtet die chinesische Finanzpresse unter Berufung auf Insider. Bei V4 lief Ascend nur in der Inferenz. Die legal importierten Nvidia-Chips reichen laut Bericht nicht mehr, US-Exportkontrollen sperren Nachschub. Geplant ist ein Ascend-Rechenzentrum in Ulanqab, V5 wird für 2027 erwartet.
Gelingt der Lauf, steht in China eine Kette aus Training und Inferenz ohne US-Chip. Wie viel Hebel Washingtons Exportkontrollen dann noch haben, hängt daran, wie viel länger Huawei für dieselbe Rechenleistung braucht.
Quelle: Tech
Nvidia hat einigen Cloud-Anbietern nahegelegt, ihr Geschäft mit chinesischen Firmen zurückzufahren, berichtet The Information unter Berufung auf drei Insider. Das könnte eine wichtige Hintertür verengen: Wer als chinesischer KI-Entwickler keine Chips kaufen darf, mietet Rechenleistung bisher einfach in der Cloud.
Bemerkenswert ist der Absender. Diesmal steuert der Chiphersteller selbst, wer über Umwege an seine GPUs kommt, ganz ohne neue Exportregel aus Washington. Cloud-Anbieter mit großem China-Anteil müssen nun abwägen, welches Geschäft ihnen mehr wert ist.
Quelle: The Information
EuGH-Generalanwalt sieht Urheberrechtsproblem bei Googles KI-Chatbot
Ein Generalanwalt am Europäischen Gerichtshof hält es für möglich, dass Googles KI-Chatbot mit der Nutzung von Presseartikeln gegen EU-Urheberrecht verstößt. Das Training mit geschützten Daten hält er dagegen für zulässig. Die Grenze verläuft damit bei der Wiederverwendung der Artikel in den Antworten.
Das Gutachten bindet den EuGH nicht, die Richter folgen solchen Voten aber meistens. Fällt das Urteil entsprechend aus, könnten Presselizenzen zum Pflichtposten für KI-Produkte auf dem EU-Markt werden.
Quelle: Reuters
Beim Digitalgipfel der Bundesregierung in Berlin forderte Bundeskanzler Friedrich Merz, die Entwicklung von KI müsse sich an Werten und Sicherheitsinteressen orientieren und gehöre ins Zentrum der Politik. Digitalminister Karsten Wildberger warnte, mehr digitale Souveränität dürfe nicht in Abschottung von internationalen Partnern enden.
Eine Summe, ein Rechenzentrum oder einen Zeitplan nennen die bisherigen Berichte nicht. Die Abhängigkeit selbst ist gut vermessen: Chips aus Taiwan, Cloud und Frontier-Modelle aus den USA. Was „reduzieren“ konkret heißt, wird der Bundeshaushalt zeigen.
Quelle: Deutschlandfunk
Meta baut mit Chinas Fourier den Humanoiden-Prototyp MaxDer Prototyp heißt Max, misst rund 1,5 Meter, wiegt etwa 48 Kilo und rechnet auf Nvidia Jetson Thor. Laut Berichten, die sich auf The Information stützen, stand er nach rund drei Monaten, Max 2 ist bereits in Arbeit. Meta selbst hat das Projekt bisher nicht offiziell bestätigt. Verkaufen will Meta den Roboter nicht, er soll intern der Forschung dienen.
Chart des Tages: 1,4 Milliarden Roboter pro Jahr bis 2050
Quelle: Morgan Stanley Research, Schätzung vom September 2026
In diesem Jahr werden rund 29 Millionen Roboter verkauft. 2030 sollen es laut Morgan Stanley 93 Millionen sein, 2040 bereits 605 Millionen. Für 2050 steht die Schätzung bei 1.427 Millionen Stück im Jahr, fast das 50-Fache von heute. Gezählt werden Haushaltsroboter, kleine Drohnen, Humanoide, autonome Fahrzeuge, Industrie- und Serviceroboter. Den größten Teil des Volumens tragen Haushaltsroboter und Drohnen, Humanoide wachsen ab Mitte der 2030er spürbar mit.
Tool-Empfehlung: Voicely
Voicely ist eine DSGVO-konforme Diktiersoftware mit KI-gestützter Spracherkennung, die in jeder App läuft. Das Versprechen des Anbieters: fünfmal schneller schreiben. Interessant für alle, die täglich Mails, Notizen und Prompts tippen und diesen Teil des Arbeitstags per Stimme erledigen wollen, mehr Infos: voicely.de.