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MiniMax stellt mit M3 ein Open-Weight-Modell vor, das Coding auf dem Niveau proprietärer Spitzenmodelle, ein Kontextfenster von einer Million Tokens und native Multimodalität in einer Architektur vereint. Eine neue Sparse-Attention-Technik senkt den Rechenaufwand pro Token auf ein Zwanzigstel des Vorgängers. Die Modellgewichte sollen innerhalb von zehn Tagen auf Hugging Face erscheinen.

Moonshot AI veröffentlicht Kimi K2.7 Code, ein auf Programmierung spezialisiertes Open-Source-Modell mit einer Billion Parametern. In Coding-Benchmarks liegt es noch hinter GPT-5.5 und Claude Opus 4.8, kostet aber nur einen Bruchteil: 0,95 statt 5,00 Dollar pro Million Input-Tokens. Die entscheidende Frage ist damit nicht, ob es das beste Modell ist, sondern ob es gut genug ist.

Zhipu AI veröffentlicht GLM-5.2 als Open-Source-Modell mit 1-Million-Token-Kontext unter MIT-Lizenz. Auf dem FrontierSWE-Benchmark für stundenlange Programmieraufgaben trennt das Modell nur ein Prozentpunkt von Anthropics Claude Opus 4.8. Beim Reasoning bleibt es allerdings deutlich hinter der Closed-Source-Konkurrenz zurück.

Video Editing Software, 视频播放量 7308、弹幕量 0、点赞数 62、投硬币枚数 16、收藏人数 19、转发人数 35, 视频作者 Xiaomi-MiMo, 作者简介 视频素材 @mimo.xiaomi.com，相关视频：用 Codex 做视频，HyperFrames 插件真香了，自从用OpenClaw剪短影片｜我想退订「剪映」了，AI剪辑他来了，自动匹配画面，一键对齐音频，画面，字幕！，Codex里的Remotion插件：用一句话做出动画视频，Claude一月3亿播放靠它，AI 剪辑教程：用这套方法，让 Codex 剪视频效果以及效率翻倍，我封装了剪映剪辑skill，AI全自动接管剪映完成剪辑！，剪辑软件排行（1），网址是：https://www.hoyodo.com/sems/bd360/bijian.shtml，Codex 居然能剪视频了！手把手教你用 HyperFrames 插件，输入文字直接出成片，Introducing MiMo-V2.5-ASR

Google DeepMind öffnet Project Genie für erste Nutzer. Der Prototyp erstellt interaktive Welten in Echtzeit.

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Auf der GTC 2026 baut Nvidia seine Plattform für physische KI massiv aus. Ab 2027 sollen autonome Fahrzeuge mit Uber durch Los Angeles fahren, Industrieroboter von FANUC und ABB erhalten Nvidia-Gehirne, und neue Modelle sollen humanoide Roboter leistungsfähiger machen.

Google Deepmind hat mit Gemini Robotics-ER 1.6 ein Update seines Robotik-Modells vorgestellt, das Roboter präziser planen und handeln lässt, inklusive neuer Fähigkeit zum Ablesen von Messinstrumenten.

Google Deepminds KI-Agent Aletheia schreibt eigenständig ein Mathematik-Paper, widerlegt eine jahrzehntealte Vermutung und findet einen Fehler, den Kryptographie-Experten übersehen hatten. Doch eine systematische Auswertung an 700 offenen Problemen relativiert die Erfolge deutlich. Die Forscher liefern ein Spielbuch für die Zusammenarbeit mit KI in der Wissenschaft gleich mit.

Kurz nach OpenAIs Widerlegung der Unit-Distance-Vermutung von Erdős zeigt Anthropic: Auch Claude Mythos löst "übers Wochenende" das seit 1946 offene Problem, laut Ingenieur Sholto Douglas mit einem "hübschen, einfachen Beweis". Er sieht darin Anzeichen für einen "ernsthaften Überhang" bei KI-gestützten mathematischen Entdeckungen.

Google Deepminds AlphaProof Nexus hat autonom neun offene Erdős-Probleme gelöst, darunter zwei seit 56 Jahren unbeantwortete Fragen – für wenige hundert Dollar Inferenzkosten pro Problem. Anders als OpenAIs natürlichsprachlicher Ansatz verifiziert das System jeden Beweisschritt maschinell über den Lean-Compiler. Die Erfolgsquote bleibt mit rund 2,5 Prozent jedoch niedrig.

Anthropics „gefährliche“ KI könnte Verteidigern der IT-Sicherheit den entscheidenden Vorteil liefern. Das meint zumindest das Firefox-Team, das Zugriff hat.

Microsoft hat mit MDASH ein Multi-Agenten-System vorgestellt, das über 100 spezialisierte KI-Agenten orchestriert, um Schwachstellen in Software aufzuspüren. Allein zum Patch Tuesday am 12. Mai meldete das Unternehmen 16 damit gefundene Sicherheitslücken in Windows, vier davon kritisch. Welche KI-Modelle hinter dem System stecken, verrät Microsoft nicht.

Anthropics KI-Modell Claude Mythos Preview hat im Rahmen von Project Glasswing zusammen mit rund 50 Partnern über 10.000 kritische Schwachstellen in systemrelevanter Software gefunden. Die Bugs werden schneller entdeckt als gepatcht: Anthropic warnt daher vor einer Übergangsphase mit erhöhtem Risiko. Kein Unternehmen habe bisher Schutzmechanismen gegen den Missbrauch solcher Modelle entwickelt.

Die Sicherheitsfirma Sysdig beschreibt einen Erpressungsangriff, bei dem ein Sprachmodell selbstständig einbrach, Zugangsdaten stahl und Datenbanken zerstörte. Ein Mensch saß dabei offenbar nicht mehr am Steuer.

Sicherheitsforscher von Mozillas 0DIN-Plattform haben gezeigt, wie ein manipuliertes GitHub-Repository über ein Setup-Skript die Kontrolle über Entwicklerrechner übernehmen kann, sobald KI-Coding-Tools wie Claude Code das Projekt einrichten. Der Clou: Der Schadcode wird erst zur Laufzeit per DNS-Abfrage nachgeladen und ist weder im Repository noch für den KI-Agenten sichtbar.

Anthropic sichert sich die gesamte Rechenkapazität von SpaceX' Colossus-1-Rechenzentrum – über 220.000 NVIDIA-GPUs und mehr als 300 Megawatt, verfügbar innerhalb eines Monats. Gleichzeitig verdoppelt das Unternehmen die Ratenlimits für Claude Code und hebt API-Limits für Opus-Modelle an. Beide Firmen prüfen zudem orbitale KI-Rechenkapazität.

SpaceX will Rechenzentren ins All bringen – Elon Musk nennt das vor dem Börsengang ein "nicht besonders schwieriges Problem". Ein erster KI-Satellit soll die Leistung eines einzelnen Nvidia-GB300-Racks liefern. Für echtes KI-Training bräuchte es laut Googles Berechnungen allerdings rund 10.000 eng gekoppelte Satelliten.

Amazon investiert bis zu 25 Milliarden Dollar zusätzlich in Anthropic. Im Gegenzug verpflichtet sich das KI-Unternehmen, über zehn Jahre mehr als 100 Milliarden Dollar für AWS-Infrastruktur auszugeben. Der Deal soll Anthropics akute Kapazitätsprobleme lösen, hat aber eine für die KI-Branche typische Zirkularität.

The wide adoption of AI agents in complex human workflows is driving rapid growth in LLM token consumption. When agents are deployed on tasks that require a significant amount of tokens, three questions naturally arise: (1) Where do AI agents spend the tokens? (2) Which models are more token-efficient? and (3) Can agents predict their token usage before task execution? In this paper, we present the first systematic study of token consumption patterns in agentic coding tasks. We analyze trajectories from eight frontier LLMs on SWE-bench Verified and evaluate models' ability to predict their own token costs before task execution. We find that: (1) agentic tasks are uniquely expensive, consuming 1000x more tokens than code reasoning and code chat, with input tokens rather than output tokens driving the overall cost; (2) token usage is highly variable and inherently stochastic: runs on the same task can differ by up to 30x in total tokens, and higher token usage does not translate into higher accuracy; instead, accuracy often peaks at intermediate cost and saturates at higher costs; (3) models vary substantially in token efficiency: on the same tasks, Kimi-K2 and Claude-Sonnet-4.5, on average, consume over 1.5 million more tokens than GPT-5; (4) task difficulty rated by human experts only weakly aligns with actual token costs, revealing a fundamental gap between human-perceived complexity and the computational effort agents actually expend; and (5) frontier models fail to accurately predict their own token usage (with weak-to-moderate correlations, up to 0.39) and systematically underestimate real token costs. Our study offers new insights into the economics of AI agents and can inspire future research in this direction.

https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai/executive-summary

AI Agents Consume 137x More Electricity Than Chatbots KAIST study reveals AI agents complex tasks surge data center power use, urging infrastructure co-design

Der beste Zeitpunkt, in diesem Jahr ein neues Smartphone zu kaufen, ist schon vorbei, sagt Nothing-CEO Carl Pei. Die Preise würden weiter steigen.

Marktforscher sehen keine Abhilfe bei der aktuellen Speicherkrise. Immerhin: Der Iran-Krieg soll zunächst keine großen Auswirkungen haben.

Im Zuge des KI-Booms sind die Preise für Speicher explodiert, ein Ende ist nicht in Sicht. Ein Gespräch darüber, wie Mittelständler darauf reagieren.

Seit dem Morgen des 15. Juni gelten neue Preise für Cloud- und dedizierte Server. Die Preiserhöhungen treffen jedoch nicht alle Hetzner-Kunden.

OpenAI nimmt inzwischen fast zwei Milliarden US-Dollar pro Monat ein. Die Ausgaben steigen aber noch schneller, der Verlust wächst. Die Reserven sind aber groß.

The first quarter of 2026 was unlike any other for venture investment, driven by unprecedented spending on AI compute and frontier labs. Crunchbase data shows investors poured $300 billion into 6,000 startups globally in the quarter, up over 150% quarter over quarter and year over year.

Anthropic sammelt erneut 30 Milliarden Dollar ein – nur drei Monate nach der letzten Runde in gleicher Höhe. Die Bewertung des KI-Labors steigt damit auf 900 Milliarden Dollar und überholt erstmals Rivale OpenAI. Treiber ist ein annualisierter Umsatz von fast 45 Milliarden Dollar, eine Verfünffachung seit Jahresende 2024.

Das französische KI-Startup Mistral AI verhandelt über eine neue Finanzierungsrunde von rund 3 Milliarden Euro bei einer Bewertung von etwa 20 Milliarden Euro.

Die US-Regierung hat Anthropic angewiesen, den weltweiten Zugang zu Fable 5 und Mythos 5 wegen angeblicher Jailbreak-Risiken zu sperren. Anthropic befolgt die Anordnung, widerspricht aber öffentlich: Die gefundenen Schwachstellen seien geringfügig und auch bei Konkurrenzmodellen wie GPT-5.5 vorhanden. Das Unternehmen warnt vor einem Präzedenzfall, der alle Frontier-Deployments stoppen könnte; ausgerechnet nachdem es selbst monatelang die Cybersecurity-Risiken seiner Mythos-Klasse betont hatte.

Amazon-CEO Andy Jassy und andere Tech-Unternehmen hatten offenbar die Trump-Regierung auf Sicherheitslücken in Anthropics Fable-Modell hingewiesen, obwohl Amazon einer der größten Investoren von Anthropic ist. Innerhalb weniger Stunden erzwang das Weiße Haus die Sperrung des Modells per Exportkontrollanordnung. Beobachter sehen darin weniger Sicherheitspolitik als eine Machtdemonstration gegenüber einem unbequemen Unternehmen.

Nach gut zwei Wochen Sperre gibt die US-Regierung Anthropics Fable 5 wieder für den weltweiten Zugang frei. Auslöser war ein Jailbreak-Fund von Amazon-Forschern, den laut Anthropic aber auch deutlich schwächere Modelle wie Claude Haiku 4.5 reproduzieren konnten. Ein neuer Safety-Classifier soll die Lücke in mehr als 99 Prozent der Fälle schließen, blockiert dafür aber häufiger auch harmlose Anfragen.

Googles neues Open-Source-Modell Gemma 4 verarbeitet Text, Bilder und Audio komplett lokal auf dem Smartphone. Über sogenannte Agent-Skills kann die KI sogar eigenständig Werkzeuge wie Wikipedia oder interaktive Karten nutzen.

Alibaba legt mit Qwen3.6-35B-A3B nach: Das neue Open-Source-Modell aktiviert nur drei von 35 Milliarden Parametern und schlägt damit laut Benchmarks Googles deutlich größeres Gemma 4-31B beim Programmieren und Schlussfolgern.

Microsoft Research stellt mit Lens ein Text-zu-Bild-Modell mit nur 3,8 Milliarden Parametern vor. In Benchmarks schlägt es deutlich größere Konkurrenten mit 80 Milliarden Parametern, bei einem Fünftel des Trainingsaufwands. Entscheidend sind 800 Millionen von GPT-4.1 erzeugte, ausführliche Bildunterschriften statt vager Web-Alt-Texte. Code und Gewichte sind unter MIT-Lizenz offen verfügbar.

co/core is a cooperative for AI inference — people pooling the Macs they already own to run open models for each other, instead of renting from the big clouds. An experiment in AI infrastructure we build, share, and own together. Bring your existing OpenAI-compatible code, or share a Mac and help run it.

Das Allen Institute for AI (Ai2) präsentiert mit OLMo 3 eine neue Generation vollständig offener KI-Modelle. Das erste offene 32B-Thinking-Modell soll Reasoning-Prozesse nachvollziehbar machen und dabei 2,5-mal effizienter als vergleichbare Modelle arbeiten.

Als Reaktion auf aus seiner Sicht zunehmend beunruhigende Entwicklungen bei aktuellen KI-Modellen gründet der bekannte KI-Forscher Yoshua Bengio mit LawZero eine Organisation, die sich dem Bau sicherer KI-Systeme verschreibt.

Ein europäisches Konsortium will eine Open-Source-Familie leistungsfähiger, mehrsprachiger großer Sprachmodelle für private und öffentliche Dienste aufbauen.

Das Landgericht München I stuft Google als unmittelbaren Störer für Inhalte seiner KI-Suchübersichten ein: Die bisherige eingeschränkte Haftung für Suchmaschinenbetreiber sei nicht übertragbar. Die KI hatte zwei Verlage fälschlich mit Betrugsmaschen verknüpft und dabei Aussagen getroffen, die in keiner der verlinkten Quellen standen. Das Urteil könnte zum Präzedenzfall für die Haftung KI-generierter Inhalte werden.