KI News

Quelle: the-decoder.de

Deepseek v4 soll in den kommenden Wochen erscheinen und auf Huawei-Chips laufen.
Laut soll das Modell einen Meilenstein in Chinas Streben nach
Chip-Unabhängigkeit markieren. Deepseek hatte zuvor monatelang mit Huawei und
dem Chipdesigner daran gearbeitet, das Modell auf chinesische Chips zu
übertragen. Nvidia erhielt keinen frühen Zugang zu v4, nur chinesische
Chipfirmen bekamen dieses Privileg.
Chinesische Techkonzerne wie Alibaba, ByteDance und Tencent haben laut fünf
Insidern Hunderttausende Einheiten von Huaweis neuem bestellt, um Deepseek v4
über ihre Cloud-Dienste anzubieten und in ihre eigenen KI-Anwendungen zu
integrieren. Der Chippreis stieg durch die Großbestellungen um 20 Prozent.
Der Ascend 950PR liefert laut Huawei etwa die 2,8-fache Rechenleistung von
Nvidias H20, . Huawei kämpft zudem weiterhin mit Produktionsengpässen durch
US-Exportkontrollen.
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Quelle: the-decoder.de

Microsoft investiert zehn Milliarden Dollar in Japan und baut damit seine bisher
größte Zusage an das Land massiv aus. Vizevorsitzender und Präsident Brad Smith
stellte die Pläne bei einem Besuch in Tokio vor. Das Geld fließt von 2026 bis
2029 in KI-Infrastruktur, Cybersicherheit und Fachkräfteausbildung.
Gemeinsam mit SoftBank und Sakura Internet will Microsoft GPU-basierte
KI-Dienste über Azure anbieten, bei denen alle Daten in Japan verbleiben. Das
soll unter anderem die Entwicklung japanischer Sprachmodelle ermöglichen. Im
Bereich Sicherheit vertieft Microsoft die Zusammenarbeit mit Japans
Cybersicherheitsbehörde und der Nationalpolizei, um Cyberangriffe besser zu
erkennen und zu verhindern.
Weil Japan laut Wirtschaftsministerium bis 2040 ein Mangel von 3,26 Millionen
KI- und Robotik-Fachkräften droht, will Microsoft zusammen mit Fujitsu, Hitachi,
NEC, NTT Data und SoftBank bis 2030 eine Million Ingenieure und Entwickler
ausbilden. Bereits 2024 hatte Microsoft 2,9 Milliarden Dollar .
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Quelle: the-decoder.de

Anthropic hat die Beschwerden von Nutzern untersucht, die bei Claude Code
deutlich schneller als von ihnen erwartet an ihre Nutzungslimits stoßen. Demnach
seien die Limits zu Spitzenzeiten enger und Sitzungen mit
1-Million-Token-Kontext größer geworden, das seien die beiden Hauptgründe für
das Problem.
Einige Fehler seien seitens Anthropic behoben worden, aber keiner habe zu
falschen Abrechnungen geführt, . Anthropic habe außerdem Effizienzverbesserungen
eingeführt und Pop-ups im Produkt ergänzt.
Hallie empfiehlt: Sonnet 4.6 statt Opus nutzen, da Opus etwa doppelt so schnell
verbrauche. Extended Thinking (erweiterte Denkzeit des Modells) abschalten, wenn
es nicht nötig sei. Neue Sitzungen starten statt alte fortzusetzen. Das
Kontextfenster begrenzen. Nutzer, die weiterhin ungewöhnlich hohen Verbrauch
bemerken, sollen dies über die Feedback-Funktion melden.
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Quelle: the-decoder.de

OpenAI führt ein neues Preismodell für sein Coding-Tool Codex innerhalb von
ChatGPT Business und Enterprise ein. Admins können ab sofort einen kostenlosen
Codex-Zugang im Workspace einrichten und zahlen nur nach tatsächlicher Nutzung.
Damit müssen Unternehmen keine zusätzlichen festen Lizenzen im Voraus kaufen.
Für ausgewählte Business-Kunden gibt es zudem eine befristete Aktion: bis zu 500
Dollar Guthaben pro Workspace.
OpenAI will laut eigenen Angaben so die Einführung in Unternehmen erleichtern,
da Coding-Tools oft bei einzelnen Entwicklern starten und sich dann auf ganze
Teams ausweiten. Die Strategie dahinter: OpenAI senkt die Einstiegshürde
bewusst, um über Gewöhnungseffekte schneller zu wachsen und Unternehmenskunden
langfristig zu binden; ein direkter Wettbewerbszug gegen Konkurrenten wie GitHub
Copilot und Cursor, die noch auf Lizenzbasis abrechnen.
Laut OpenAI nutzen weltweit mehr als zwei Millionen Entwickler Codex
wöchentlich. In ChatGPT-Business- und Enterprise-Accounts habe sich die
Codex-Nutzerzahl seit Januar versechsfacht. OpenAIs größter Konkurrent ist
derzeit .
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Quelle: the-decoder.de

Das chinesische KI-Unternehmen Zhipu AI veröffentlicht mit GLM-5V-Turbo sein
erstes multimodales Coding-Grundlagenmodell. Es verarbeitet Bilder, Video und
Text und ist speziell für Agenten-Workflows optimiert.
Mit GLM-5V-Turbo will das Start-up die Lücke zwischen visuellem Verständnis und
Codegenerierung schließen. Statt nur auf Textbasis zu arbeiten, soll das Modell
etwa Design-Mockups analysieren und daraus direkt lauffähigen Code erzeugen.
Laut Hersteller arbeitet es nahtlos mit Agenten wie Claude Code und OpenClaw
zusammen und deckt die vollständige Schleife von "Umgebung verstehen, Aktionen
planen, Aufgaben ausführen" ab.
Das Kontextfenster umfasst 200.000 Token, die maximale Ausgabe liegt bei 128.000
Token. Unterstützt werden unter anderem ein Thinking Mode, Streaming-Ausgabe,
Function Calling und Context Caching.
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VIER TECHNISCHE EBENEN SOLLEN VISION UND CODE VEREINEN
Die Leistung von GLM-5V-Turbo fußt laut Z.AI auf systematischen Verbesserungen
in vier Bereichen: Modellarchitektur, Trainingsmethoden, Datenkonstruktion und
Tooling.
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Bei der Architektur lernt das Modell von Beginn des Trainings an, Bilder und
Text gemeinsam zu verarbeiten, statt einen separaten Bilderkennungsbaustein
nachträglich an ein fertiges Sprachmodell anzudocken. Dafür hat Z.AI einen neuen
Vision-Encoder namens CogViT entwickelt. Zudem sagt das Modell bei der Inferenz
mehrere Token gleichzeitig voraus statt nur das jeweils nächste, was die
Ausgabegeschwindigkeit erhöhen soll.
Beim Reinforcement Learning wird das Modell laut Zhipu AI über mehr als 30
Aufgabentypen hinweg gemeinsam optimiert, darunter STEM, Grounding, Video,
GUI-Agenten und Coding-Agenten. Das soll zu robusteren Verbesserungen bei
Wahrnehmung, Reasoning und agentischer Ausführung führen.
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Um den Mangel an Agenten-Trainingsdaten zu adressieren, hat Z.AI ein
mehrstufiges, kontrollierbares und verifizierbares Datensystem aufgebaut.
Bereits im Pretraining fließen agentische Meta-Fähigkeiten ein, die Vorhersage
und Ausführung von Aktionen stärken sollen.
Ergänzend erweitert eine neue multimodale Toolchain die Fähigkeiten des Agenten
von reinem Text auf visuelle Interaktion: Werkzeuge für Box-Zeichnung,
Screenshots und Webseitenlesung inklusive Bildverständnis sollen eine
vollständige Wahrnehmungs-Planungs-Ausführungsschleife ermöglichen.
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BENCHMARKS ZEIGEN STÄRKEN BEI CODING UND GUI-AGENTEN
In den vom Hersteller veröffentlichten Benchmarks erzielt GLM-5V-Turbo nach
eigenen Angaben führende Ergebnisse bei multimodalen Coding- und
Agenten-Aufgaben. Das Modell schneidet demnach stark ab bei
Design-to-Code-Generierung, visueller Codegenerierung, multimodaler Suche und
visueller Exploration. Auch bei AndroidWorld und WebVoyager, zwei Benchmarks für
die Fähigkeit eines Agenten, in realen GUI-Umgebungen zu operieren, meldet Z.AI
starke Ergebnisse.
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Bei reinen Text-Coding-Aufgaben soll GLM-5V-Turbo trotz der hinzugekommenen
visuellen Fähigkeiten keine Leistungseinbußen zeigen. In den drei Kernbenchmarks
von CC-Bench-V2 (Backend, Frontend, Repo Exploration) hält das Modell laut
Hersteller seine Leistung. Dazu kommen starke Ergebnisse bei PinchBench,
ClawEval und ZClawBench, die die Qualität der Aufgabenausführung bewerten
sollen. Unabhängige Evaluierungen stehen allerdings noch aus.
VON MOCKUPS ZU CODE: ANWENDUNGSFÄLLE UND OFFIZIELLE SKILLS
GLM-5V-Turbo zielt auf mehrere konkrete Einsatzszenarien. Beim Frontend-Nachbau
analysiert das Modell laut Z.AI Design-Mockups oder Referenzbilder und generiert
daraus ein vollständiges, lauffähiges Frontend-Projekt. Bei Wireframes
rekonstruiert es Struktur und Funktionalität, bei hochauflösenden Designs strebt
es pixelgenaue visuelle Konsistenz an.
In Kombination mit Frameworks wie Claude Code soll das Modell auch zur autonomen
GUI-Exploration fähig sein: Es durchsucht selbstständig Zielwebsites, kartiert
Seitenübergänge, sammelt visuelle Assets und Interaktionsdetails und generiert
Code auf Basis der Erkundungsergebnisse. Z.AI spricht von einem Upgrade "vom
Nachbau aus einem Screenshot zum Nachbau durch autonome Exploration".
Für Code-Debugging nimmt das Modell Screenshots fehlerhafter Seiten entgegen,
identifiziert laut Z.AI automatisch Rendering-Probleme wie
Layout-Verschiebungen, Komponentenüberlappungen und Farbabweichungen und
generiert entsprechenden Fix-Code. Nach Integration von GLM-5V-Turbo soll auch
OpenClaw Webseitenlayouts, GUI-Elemente und Diagramminformationen verstehen
können, was dem Agenten bei komplexen Aufgaben helfen soll, die Wahrnehmung,
Planung und Ausführung kombinieren.
Z.AI stellt darüber hinaus eine Reihe offizieller Skills bereit, darunter Image
Captioning, Visual Grounding, dokumentenbasiertes Schreiben,
Lebenslauf-Screening und Prompt-Generierung. Alle sind auf der Plattform
verfügbar.
GLM-5V-Turbo ist vorerst nur als API-Dienst über die Z.AI-Plattform verfügbar.
Die Preise liegen bei 1,20 Dollar pro Million Input-Token und 4 Dollar pro
Million Output-Token, damit genauso teuer wie das reine Textmodell GLM-5-Turbo
und etwas teurer als das Basismodell GLM-5. Offene Modellgewichte hat Z.AI
bislang nicht angekündigt.
GLM-5-TURBO UND GLM-5 ALS VORGÄNGER
Vor kurzem hatte Z.AI bereits vorgestellt, ein reines Textmodell, das speziell
für das OpenClaw-Agenten-Framework optimiert wurde. Es stärkt laut Hersteller
gezielt Tool-Aufrufe, Instruktionsbefolgung, zeitgesteuerte und persistente
Aufgaben sowie die Ausführung langer Aufgabenketten.
Zusammen mit GLM-5-Turbo führte Z.AI den ZClawBench ein, einen
End-to-End-Benchmark für Agenten-Aufgaben im OpenClaw-Ökosystem. Die Ergebnisse
zeigen laut Hersteller, dass GLM-5-Turbo gegenüber dem Vorgänger GLM-5 deutlich
zulegt und in mehreren Aufgabenkategorien Modelle wie , , und hinter sich lässt.
Parallel dazu stieg die Nutzung von Skills im OpenClaw-Ökosystem laut Z.AI in
kurzer Zeit von 26 auf 45 Prozent, ein Indiz für den wachsenden Trend zu
modularen Agenten-Systemen.
Davor hatte Zhipu AI Mitte Februar mit ein Open-Source-Modell mit 744 Milliarden
Parametern unter MIT-Lizenz veröffentlicht, das bei Coding und agentenbasierten
Aufgaben laut Herstellerangaben mit Claude Opus 4.5 und GPT-5.2 mithalten kann.
GLM-5 erreichte beim SWE-bench Verified 77,8 Prozent und lag damit knapp hinter
Claude Opus 4.5 mit 80,9 Prozent. Das Modell läuft neben Nvidia-GPUs auch auf
chinesischen Chips von Huawei und anderen Herstellern, ein wesentlicher Vorteil
angesichts der US-Exportbeschränkungen.
Auch Alibaba verfolgt mit einen vergleichbaren Ansatz: Das omnimodale Modell
verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video. Ähnlich wie GLM-5V-Turbo kann es aus
visuellen Eingaben direkt Code generieren, nimmt dabei aber zusätzlich
gesprochene Anweisungen entgegen.

Quelle: the-decoder.de

Update vom 3. April 2026:
Die Funktion ist für Pro- und Max-User ab sofort auch für Claude Code und Claude
Cowork in der Windows-App verfügbar.
Ursprünglicher Artikel vom 24. März 2026:
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Anthropic gibt Claude die Fähigkeit, den Mac-Desktop zu steuern. Das Feature ist
als Research Preview in Claude Cowork und Claude Code verfügbar.
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Anthropic hat eine neue Funktion für seinen KI-Assistenten Claude : Claude kann
ab sofort den Computer des Nutzers bedienen und soll alles erledigen können, was
Nutzer sonst selbst am Schreibtisch tun würden.
Dabei nutzt Claude laut Anthropic zunächst vorhandene Integrationen wie Slack,
Kalender und andere verbundene Apps. Erst wenn für ein benötigtes Tool keine
direkte Schnittstelle existiert, fragt die KI um Erlaubnis, die entsprechende
Anwendung direkt auf dem Bildschirm des Nutzers zu öffnen. Die Desktop-Steuerung
ist also eine Rückfallebene, kein Standardverhalten.
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Die Funktion ist als Research Preview in und Claude Code verfügbar und bisher
auf macOS beschränkt. Damit geht Anthropic einen Schritt weiter in , der aktiv
in die digitale Arbeitsumgebung eingreift, anstatt nur Text zu generieren.
VERCEPT-AI-ÜBERNAHME LIEFERT GRUNDLAGE FÜR COMPUTER-STEUERUNG
Hinter der neuen Funktion steckt unter anderem Technologie aus der , einem
Start-up, das sich auf KI-gestützte Computersteuerung spezialisiert hatte. Laut
, Mitgründerin von Vercept AI, hat ihr Team weniger als vier Wochen nach dem
Beitritt zu Anthropic bereits den ersten Produkt-Launch realisiert.
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Neben der Computer-Bedienung in Cowork hat Anthropic auch ein Feature namens
"Dispatch" eingeführt, das die Fernsteuerung des eigenen Rechners von jedem Ort
aus erlaubt.
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Vor dem Wechsel hätten alle Beteiligten befürchtet, eine Übernahme würde die
Entwicklung verlangsamen. Das Gegenteil sei eingetreten, so Ehsani. Sie führt
das auf die Unternehmenskultur bei Anthropic zurück: "Alle arbeiten schnell,
alle sind unglaublich klug, bescheiden und hilfsbereit, und es ist wirklich
einfach, Dinge umzusetzen", schreibt sie auf X. Anthropics größter
Wettbewerbsvorteil seien die Mitarbeiter.
DESKTOP-STEUERUNG DURCH KI MUSS SICH NOCH BEWEISEN
Ob sich die Computer-Use-Funktion über den Status einer Research Preview hinaus
als zuverlässig und sicher genug für den produktiven Einsatz erweist, bleibt
abzuwarten. Die Steuerung eines kompletten Desktops durch eine KI wirft Fragen
nach Datenschutz, Fehleranfälligkeit und Kontrollierbarkeit auf, die Anthropic
für einen breiteren Rollout beantworten müsste.
Ähnliche Funktionen, die sich nur auf den Browser beschränken, sind bislang
nicht verlässlich genug und haben keine wirklichen Abnehmer gefunden, etwa im
Fall des . Anthropic geht mit der vollständigen Desktop-Steuerung einen jetzt
noch deutlich ambitionierteren Weg, der allerdings auch eine entsprechend
größere Angriffsfläche bietet.

Quelle: the-decoder.de

OpenAI hat die Online-Talkshow TBPN gekauft, die seit Oktober 2024
Technologie-Nachrichten und Interviews mit Branchenchefs liefert.
Der Kaufpreis wurde nicht genannt. TBPN sendet täglich und konzentriert sich auf
Interviews mit Größen der Techbranche. Die Folgen dauern meist zwischen 20 und
60 Minuten und werden bei YouTube meist im niedrigen vier- bis fünfstelligen
Bereich aufgerufen.
Laut erreicht die Show im Schnitt rund 70.000 Zuschauer pro Folge und erzielte
2025 etwa 5 Millionen Dollar Umsatz durch Werbung. Für 2026 rechnete das
elfköpfige Team mit mehr als 30 Millionen Dollar Umsatz.
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TBPN WIRD OPENAIS REDAKTIONELL UNABHÄNGIGE KOMMUNIKATIONSABTEILUNG
soll TBPN redaktionell unabhängig bleiben, aber auch bei Marketing und
Kommunikation helfen. Die Werbegeschäfte der Show würden eingestellt. TBPN
berichtet künftig an OpenAIs Kommunikationschef Chris Lehane, behalte aber die
Kontrolle über Programm, Gäste und Inhalte.
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Die Zusicherungen widersprechen sich selbst. Ein Medium, das an die
Kommunikationsabteilung eines Unternehmens berichtet, ist definitionsgemäß nicht
unabhängig. OpenAI bezahlt die Gehälter, bestimmt die Struktur und kann
jederzeit Personal austauschen. Dass die Redaktion vorerst ihre Themen selbst
wählen darf, ändert daran nichts. Redaktionelle Unabhängigkeit erfordert
strukturelle Unabhängigkeit. Beides gleichzeitig zu versprechen, Einbindung in
die Unternehmenskommunikation und freie Berichterstattung, ist ein Widerspruch.
Simo begründet die Übernahme damit, dass das übliche Kommunikationshandbuch für
OpenAI nicht passe und man eine "konstruktive Diskussion" über KI fördern wolle.
Das könnte OpenAI aber auch als Sponsor der Sendung tun, womöglich auch bei
ähnlichen Formaten. Stattdessen kauft man gleich den ganzen Laden.
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Gerade OpenAI, das im öffentlichen KI-Diskurs regelmäßig in der Kritik steht,
ist für ein unabhängig agieren wollendes Medium wohl der denkbar schlechteste
Eigentümer. "Ich erwarte nicht, dass sie uns gegenüber nachsichtiger werden, und
ich bin sicher, dass ich mit gelegentlichen dummen Entscheidungen meinen Teil
dazu beitragen werde, das zu ermöglichen", .
Das klingt nach Selbstironie, beantwortet aber die entscheidende Frage nicht:
Wenn OpenAI keinen Einfluss auf die Berichterstattung nehmen will, warum kauft
das Unternehmen dann die Show? Sicher nicht, um Geld zu verdienen. Die
Werbeeinnahmen werden eingestellt und wären für OpenAI ohnehin nicht mal
Taschengeld.
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MEINUNGSMACHE
Wahrscheinlich steckt hinter dem Kauf weniger eine OpenAI-spezifische als eine
generelle KI-spezifische Motivation. Medienunternehmen untersuchen Themen ihrer
Aufgabe gemäß auf Chancen und Risiken. , dass KI zwar viel genutzt wird, das
öffentliche Ansehen aber gering ist. Im Silicon Valley gibt man dafür laut WSJ
auch traditionellen Medienhäusern die Schuld.
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Simo selbst stützt diese Lesart. Ihre Forderung nach einer "konstruktiven
Diskussion" über KI leitet sie direkt aus OpenAIs Mission ab, künstliche
allgemeine Intelligenz zum Wohle der Menschheit zu entwickeln. Das impliziert
zweierlei: dass diese Diskussion anderswo nicht stattfindet, zumindest nicht so,
wie OpenAI sie sich vorstellt. Und dass OpenAI sich berufen fühlt, das zu
korrigieren.
Möglich also, dass OpenAI sich Influencer gekauft hat, die Berichterstattung
seltsam bieder im Stil klassischer US-Nachrichtensender inszenieren, um das
öffentliche Narrativ über KI in OpenAIs Sinne zu verschieben. Lobbying für die
gesamte Bevölkerung, verpackt als Journalismus. Ein Safe Space für Tech-Größen,
die wie bei Joe Rogan, Lex Fridman und Co. ihre Thesen zur Zukunft der
Menschheit verbreiten dürfen, Thesen, die häufig dem eigenen Profit dienen, ohne
Widerspruch fürchten zu müssen.
Oder es ist schlichter als gedacht: TBPN-Moderator John Coogan , er arbeite seit
über einem Jahrzehnt mit Altman zusammen. Altman habe 2013 sein erstes
Unternehmen finanziert. Vielleicht ist der Kauf auch einfach ein
Freundschaftsdienst.

Quelle: the-decoder.de

Das KI-Coding-Tool Cursor stellt mit Version 3 eine komplett neue Oberfläche
vor, die Entwickler von der manuellen Code-Bearbeitung zur parallelen Steuerung
mehrerer KI-Agenten führen soll.
Die Macher von Cursor haben . Die von Grund auf neu entwickelte
Benutzeroberfläche setzt primär auf die Arbeit mit KI-Agenten, die den Großteil
des Codes schreiben sollen. Damit reiht sich Cursor in einen Trend ein, den
auch  und  verfolgen.
Laut Cursor befinde sich die Softwareentwicklung im Übergang zu einem "dritten
Zeitalter", in dem "ganze Flotten von Agenten autonom daran arbeiten,
Verbesserungen auszuliefern". Das Problem bisher: Entwickler würden einzelne
Agenten noch micromanagen, zwischen verschiedenen Unterhaltungen, Terminals und
Tools hin- und herspringen. Cursor 3 soll dieses Chaos ordnen.
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NEUE "AGENT-FIRST"-OBERFLÄCHE BRICHT MIT DEM KLASSISCHEN IDE-LAYOUT
Für Version 3 hat das Team die Oberfläche laut eigenen Angaben komplett neu
gebaut und um Agenten herum konzipiert. Das neue Layout ist für mehrere
Workspaces gleichzeitig ausgelegt, sodass Menschen und Agenten repoübergreifend
arbeiten können. Das IDE-Layout ist optional weiter verfügbar.
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Alle laufenden Agenten, ob lokal oder in der Cloud, erscheinen in einer
gemeinsamen Seitenleiste. Agenten lassen sich über die Desktop-App, Mobilgeräte,
das Web, , GitHub und Linear starten. Cloud-Agenten erstellen laut Cursor
automatisch Demos und Screenshots ihrer Arbeit, damit Entwickler die Ergebnisse
verifizieren können.
Ein zentrales Feature von Cursor 3 ist der beschleunigte Wechsel von
Agent-Sitzungen zwischen Umgebungen. Entwickler können eine Cloud-Sitzung auf
ihren lokalen Rechner ziehen, um Änderungen selbst zu testen und mit , Cursors
eigenem Coding-Modell mit hohen Nutzungslimits, schnell zu iterieren.
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Umgekehrt lassen sich lokale Sitzungen in die Cloud verschieben, damit Agenten
weiterlaufen, wenn der Laptop zugeklappt wird. Das soll primär bei länger
laufenden Aufgaben verhindern, dass Arbeit unterbrochen wird.
Eine neue Diff-Ansicht soll das Prüfen und Bearbeiten von Änderungen
vereinfachen. Stagen, Committen und die Verwaltung von Pull-Requests sind direkt
in die Oberfläche integriert, ohne dass Entwickler in ein separates Git-Tool
wechseln müssen.
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DEC_D_Incontent-2
Ein integrierter erlaubt es dem Agenten, lokale Websites zu öffnen, darin zu
navigieren und per Prompt mit ihnen zu interagieren. Hinzu kommt ein mit
Hunderten Erweiterungen, darunter MCPs, Skills und Subagents.
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Cursor 3 ist ab sofort über ein Update der Desktop-App verfügbar. Die neue
Agentenoberfläche lässt sich über den Befehl Cmd+Shift+P -> Agents Window
aktivieren. Weitere Details stehen in der .

Quelle: www.it-boltwise.de

LONDON (IT BOLTWISE) – hat mit der Veröffentlichung von Gemma 4 einen
bedeutenden Schritt in der KI-Entwicklung gemacht. Diese neueste Version des
großen Sprachmodells ist nun vollständig Open Source und kann lokal auf Geräten
wie s betrieben werden. Dies bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf , Kosten
und Flexibilität.
   ˗ˋˏ$ˎˊ˗
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hat kürzlich die Veröffentlichung von Gemma 4 bekannt gegeben, einem
fortschrittlichen großen Sprachmodell, das nun vollständig Open Source unter der
Apache 2.0-Lizenz ist. Diese Entwicklung ermöglicht es Entwicklern und
Unternehmen, die KI-Technologie lokal zu nutzen, ohne auf Cloud-Dienste
angewiesen zu sein. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die hohe
anforderungen haben, wie etwa im swesen, wo sensible Daten nicht in die Cloud
übertragen werden dürfen.
Die Möglichkeit, KI-Modelle lokal zu betreiben, bietet nicht nur Vorteile in
Bezug auf , sondern auch in Bezug auf Kosten und Flexibilität. Unternehmen
können die Modelle auf ihren eigenen Servern oder sogar auf mobilen Geräten wie
s einsetzen, was die Abhängigkeit von teuren Cloud-Diensten reduziert. Dies ist
besonders relevant für Geräte mit eingeschränkter oder intermittierender
Internetverbindung, wie IoT- und Edge-Geräte.
STELLENANGEBOTE
Gemma 4 besteht aus vier Modellen, die für unterschiedliche
Hardwareanforderungen optimiert sind. Die Modelle 26B und 31B sind für
leistungsstarke Server mit GPUs wie der H100 konzipiert, während die Modelle E2B
und E4B für mobile und IoT-Geräte optimiert sind. Diese kleineren Modelle können
effizient auf Geräten wie dem Raspberry Pi oder s betrieben werden, was eine
nahezu latenzfreie Verarbeitung ermöglicht.
Ein weiterer Vorteil der Open-Source-Veröffentlichung von Gemma 4 ist die
Möglichkeit zur Anpassung und Weiterentwicklung durch die Community. Entwickler
können die Modelle modifizieren und an spezifische Anforderungen anpassen, was
zu einer Vielzahl von Varianten und Anwendungen führen kann. Dies fördert die
Innovation und ermöglicht es, die KI-Technologie in einer Vielzahl von Branchen
und Anwendungen zu integrieren.
Die Entscheidung von , Gemma 4 unter der Apache 2.0-Lizenz zu veröffentlichen,
markiert einen wichtigen Schritt in der KI-Entwicklung. Es wird erwartet, dass
die Verbreitung und Nutzung von Gemma 4 in den kommenden Monaten erheblich
zunehmen wird, da Unternehmen und Entwickler die Vorteile der lokalen KI-Nutzung
erkennen. Diese Entwicklung könnte auch den Wettbewerb im Bereich der KI-Modelle
intensivieren, da andere Anbieter möglicherweise ähnliche Schritte unternehmen,
um ihre Technologien zugänglicher zu machen.
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Emotionen, Bewegungen und interaktiven Funktionen.
* IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist
ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine
Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er
auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
* V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von
Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung
hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und
anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen.
Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden
WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren
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