Den folgenden Input zum aktuellen Stand der KI-Entwicklung habe ich im Rahmen des Formats „StrateKI Breakfast Club“ am 8. Juli 2026 gehalten, den ich monatlich zusammen mit Franziska Bluhm und Kerstin Hoffmann digital veranstalte. Falls du dich für die nächste Ausgabe kostenlos anmelden möchtest, abonniere unseren Newsletter auf Steady.

Ein Rundflug durch die KI-Lage im Sommer 2026 – was schwer beeindruckt, was zweifellos problematisch ist und was Hoffnung macht.

Schwer beeindruckend

1 · Coding und Agenten

Gerade chinesische KI-Modelle haben beim Coding zum westlichen Frontier aufgeschlossen. Der Fokus liegt auf Agenten, die ausgehend von einem einzigen Prompt über mehrere Stunden selbstständig an Problemen arbeiten. Ein Kontextfenster von einer Million Token ist Standard und kaum noch Flaschenhals – Spiele, Webseiten und Web-Apps lassen sich, bis zu einem gewissen Level, mit relativ wenig Aufwand erstellen.

MiniMax M3 bündelt Coding, 1M-Kontext und Multimodalität in einem offenen Modell

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.

The Decoder · 01-06-2026

Kimi K2.7 Code: Neues offenes Modell will mit Kampfpreisen gegen OpenAI und Anthropic punkten

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.

The Decoder · 13-06-2026

Zhipu AIs GLM-5.2 schließt bei Coding-Marathons zur Closed-Source-Spitze auf

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.

The Decoder · 17-06-2026

bilibili.com

https://www.bilibili.com/video/BV1nuo4BnEda/

2 · Weltmodelle

Googles DeepMind Genie 3 (Aug. 2025) erzeugt aus einem Textprompt fotorealistische, in Echtzeit begehbare 3D-Welten – 720p bei 20–24 fps, über mehrere Minuten konsistent. Ein „Gedächtnis“ hält einmal gesehene Objekte bei Rückkehr identisch (bis zu rund einer Minute). Bemerkenswert: keine importierte Physik-Engine – Schwerkraft, Kollision und Wasserverhalten lernt das Modell allein aus Video (verwandt mit Veo 3 und Sora). Per „promptable world events“ ändert man das Geschehen per Text: Wetter, neue Objekte, Figuren.

Weltmodell "Genie 3": Google macht experimentellen Prototyp öffentlich zugänglich

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

The Decoder · 29-01-2026

3 · Robotik

Das „Gehirn“ humanoider Roboter ist inzwischen ein Foundation Model. Vision-Language-Action-Modelle wie Google DeepMinds Gemini Robotics oder Nvidias GR00T verstehen natürliche Sprache, planen mehrstufige Aufgaben und lösen sogar Aufgaben, für die sie nie trainiert wurden – ein Modell für viele Roboterkörper, anpassbar mit teils nur 50 bis 100 Demonstrationen. Nvidia verwandelt dabei das Datenproblem der Robotik in ein Rechenproblem: Roboter üben in Simulation statt in der echten Welt, limitierend ist nicht mehr die mühsame reale Datensammlung, sondern die Rechenleistung. GR00T N2 mit neuer „World Action Model“-Architektur löst laut Nvidia neue Aufgaben in unbekannten Umgebungen mehr als doppelt so oft wie führende VLA-Modelle.

GTC 2026: Nvidia will das Datenproblem der Robotik in ein Rechenproblem verwandeln

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.

The Decoder · 16-03-2026

Google Deepmind stellt neues Roboter-Modell Gemini Robotics-ER 1.6 vor

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.

The Decoder · 17-04-2026

4 · Autonome Forschung

KI löst 2026 Mathe-Probleme, die teils 56 Jahre offen waren – für wenige hundert Dollar pro Problem (DeepMind AlphaProof Nexus). Parallel knacken bei allen großen Laboren OpenAI und Anthropics Claude Mythos dieselbe seit 1946 offene Vermutung. Die Kehrseite: Die Trefferquote liegt nur bei rund 1–2 %, viele Antworten sind „mathematisch leer“, und Fehler kommen selbstbewusst daher – der Mensch bleibt Endkontrolle.

KI in der Wissenschaft: Google Deepmind liefert Durchbrüche und eine ernüchternde Fehlerquote

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.

The Decoder · 12-02-2026

Anthropics Claude Mythos löst ebenfalls das Erdős-Problem, das OpenAI gerade noch als KI-Meilenstein feierte

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.

The Decoder · 26-05-2026

Google Deepminds AlphaProof Nexus löst jahrzehntealte Mathe-Probleme für wenige hundert Dollar

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.

The Decoder · 25-05-2026

5 · Cybersicherheit

Microsofts System „MDASH“ – ein Verbund aus über 100 spezialisierten KI-Agenten – findet, prüft und beweist Schwachstellen Ende-zu-Ende; im Rückwärtstest gegen reale, dokumentierte Fälle erreicht es 96 % Trefferquote. Anthropics Claude Mythos Preview (Project Glasswing) hat über 6.000 hoch- oder kritische Schwachstellen in fundamentaler Open-Source-Software identifiziert. Der Verteidiger-Vorteil: Die Zeit von Fund bis Fix kann drastisch schrumpfen.

271 Firefox-Lücken dank Mythos-KI geschlossen: Durchbruch für IT-Sicherheit?

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

Security · 22-04-2026

Microsoft lässt mehr als 100 KI-Agenten gegeneinander debattieren, um Schwachstellen in Windows aufzuspüren

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.

The Decoder · 14-05-2026

Zweifellos problematisch

1 · Cyber-Security-Risiken

Dieselbe Fähigkeit ist auch das Problem. Ende Mai 2026 standen tausenden Open-Source-Funden nur wenige tatsächlich gepatchte gegenüber – Patchen ist der Flaschenhals, nicht das Finden. Anthropic warnt, dass es bisher keine wirksamen Schutzmechanismen gegen Missbrauch gibt, auch nicht im eigenen Haus. Bereits Realität: der erste vollautonome Ransomware-Angriff („JADEPUFFER“), bei dem eine KI ohne menschliche Steuerung einbricht, Zugangsdaten stiehlt und 1.342 Einträge verschlüsselt.

Neu ist nicht die Technik, sondern die Autonomie in Maschinengeschwindigkeit – die Einstiegshürde sinkt auf die Kosten eines Agenten. Und per Prompt Injection über einen GitHub-Link führt Claude Code beim Setup Schadcode aus, der erst zur Laufzeit nachlädt: unsichtbar für Scanner und Review.

Anthropic warnt erneut: Claude Mythos Preview findet Bugs schneller, als Entwickler sie beheben

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.

The Decoder · 23-05-2026

Erstmals führt ein KI-Agent einen kompletten Ransomware-Angriff ohne menschliche Steuerung durch

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.

The Decoder · 06-07-2026

Harmloser GitHub-Link wird zur Falle: Claude Code führt versteckten Schadcode ohne Prüfung aus

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.

The Decoder · 29-06-2026

2 · Compute-Konzentration

Anthropic sichert sich Zugriff auf SpaceX’ Rechenzentrum Colossus 1 in Memphis – über 300 MW und mehr als 220.000 NVIDIA-GPUs. Der gemeinsame Plan reicht bis zu mehreren Gigawatt KI-Rechenleistung im Orbit. Ausgerechnet die Safety-Firma bindet sich damit an Musk-Infrastruktur. Parallel laufen ein 5-GW-Deal mit Amazon, eine Vereinbarung mit Google/Broadcom und 30 Mrd. US-Dollar Azure-Kapazität (Microsoft/NVIDIA). Grund: Strom, Kühlung und Fläche stoßen terrestrisch an ihre Grenzen.

Claude-Entwickler Anthropic sichert sich 300 Megawatt Rechenleistung von SpaceX

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.

The Decoder · 06-05-2026

Musk vor dem SpaceX-IPO: KI-Rechenzentren im Orbit sind "kein besonders schwieriges Problem"

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.

The Decoder · 09-06-2026

Amazon steckt bis zu 25 Milliarden Dollar zusätzlich in Anthropic

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 Decoder · 21-04-2026

3 · Stromverbrauch

Rechenzentren wachsen laut IEA von 485 TWh (2025) auf rund 950 TWh bis 2030, dann etwa 3 % des Weltstroms. Treiber ist eindeutig KI: KI-Rechenzentren legten 2025 um 50 % zu, beschleunigte Server plus 30 % pro Jahr gegenüber 9 % bei konventionellen. Agenten fressen deutlich mehr als Chatbots – ein Agenten-Task zog 348 Wattstunden gegenüber 2,55 bei einer simplen Chatbot-Antwort (Spanne, nicht Durchschnitt).

How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks

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.

arXiv.org

iea.org

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

AI Agents Consume 137x More Electricity Than Chatbots

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

The Chosun Daily · 05-07-2026

4 · Speicherkrise

KI-Rechenzentren verschlingen 2026 rund 70 % der weltweiten Speicherproduktion – 2022 waren es 20–30 % (IDC). DRAM-Preise stiegen allein in Q1 2026 um rund 90 % gegenüber Q4 2025, über das Jahr 2025 um rund 172 %. Samsung, SK Hynix und Micron (zusammen ~90 % des DRAM-Markts) schichten Kapazität massiv auf HBM für KI um – ein Nullsummenspiel, denn jeder Wafer für einen HBM-Stapel ist einer weniger für Konsum-RAM.

Die Folgen für Endkunden: PC-Hersteller (Dell, Lenovo, HP) heben Preise um 15–20 %, Apple erhöhte am 25. Juni 2026 Preise für iPads, Macs, HomePods, Vision Pro und Apple TV, und Micron stellt seine Consumer-Marke „Crucial“ ein. Entspannung wird frühestens 2027–2028 erwartet, einzelne Prognosen reichen bis 2030 und darüber hinaus.

Speicherkrise treibt Smartphonepreise weiter in die Höhe

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

heise online · 15-06-2026

Marktforscher: Speicherkrise hält bis mindestens Ende 2027 an

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

heise online · 13-03-2026

Interview zur Speicherkrise: „Solche Preissteigerungen kann niemand auffangen“

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

iX Magazin · 13-03-2026

Kräftige Preiserhöhung bei Hetzner: Cloud-Server teilweise dreimal so teuer

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

heise online · 15-06-2026

5 · Kapital-Klumpung

Rekordquartal Q1 2026: Weltweit flossen 297 Milliarden Dollar in Startups – 150 % mehr als im Vorquartal und fast 70 % des gesamten Venture Capitals von 2025, in einem einzigen Quartal. Rund 242 Milliarden davon gingen in KI-Startups (80 % des globalen Venture-Fundings; ein Jahr zuvor rund 55 %). Vier Mega-Deals saugen den Markt leer – OpenAI (122 Mrd.), Anthropic (30 Mrd.), xAI (20 Mrd.) und Waymo (16 Mrd.) sammelten zusammen 188 Milliarden, 65 % des weltweiten Venture-Kapitals; US-Firmen zogen 250 Milliarden bzw. 83 % an.

Anthropic nahm im ersten Halbjahr 2026 in zwei Runden mehr auf als ganz Europa in einem Jahr investiert – die Bewertung kletterte auf rund eine Billion Dollar. OpenAI bleibt derweil tief defizitär: allein in Q1 2026 flossen 3,7 Milliarden aus den Rücklagen ab, trotz 5,7 Milliarden Umsatz. Die Verluste wachsen schneller als die Einnahmen.

OpenAI: Umsatz wächst stark, Verluste steigen noch schneller

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.

heise online · 17-06-2026

Q1 2026 Shatters Venture Funding Records As AI Boom Pushes Startup Investment To $300B

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.

Crunchbase News · 01-04-2026

Anthropic überholt OpenAI: Neue Mega-Finanzierung bringt Bewertung auf 900 Milliarden Dollar

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.

The Decoder · 15-05-2026

6 · Europa abgehängt

Europa besitzt nur rund 5 % der weltweiten Supercomputer-Rechenleistung, Tendenz weiter fallend. Mistral ist Europas bestes Labor, liegt aber deutlich hinter den US-Frontier-Modellen (und den besten chinesischen); Mistral Large 3 ist ein solides Open-Weights-Modell im Mittelfeld, aber kein State of the Art. Die Bewertungs-Kluft ist gewaltig: OpenAI und Anthropic je über 850 Mrd. US-Dollar, Mistral rund 13,5 Mrd.

Dazu die Abhängigkeit – Mistral trainiert und vertreibt über Azure, Google Cloud und AWS, angewiesen auf genau die US-Hyperscaler, die es verdrängen will. Das eigene Rechenzentrum bei Paris (13.800 NVIDIA-GPUs, 44 MW) ist im Frontier-Vergleich winzig. Als Weckruf: Washington zwang Anthropic, seine stärksten Modelle weltweit abzuschalten – Zugang zu US-KI kann per Direktive verschwinden.

Mistral AI verhandelt über 3 Milliarden Euro bei 20-Milliarden-Bewertung

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

The Decoder · 12-06-2026

7 · Staatseingriff

Anthropics Fable 5 startete am 9. Juni 2026; schon am 12. Juni ordnete das US-Handelsministerium per Exportkontrolle die Sperrung für alle Nicht-US-Bürger:innen weltweit an – inklusive ausländischer Anthropic-Mitarbeiter. Da keine Echtzeit-Trennung möglich war, folgte die globale Komplettabschaltung für hunderte Millionen Nutzer:innen. Auslöser war ein gemeldeter „Jailbreak“ der Cyber-Schutzmechanismen; Anthropic hielt den Fund für eng begrenzt und auch bei anderen Modellen (z. B. GPT-5.5) reproduzierbar.

Es ist ein Präzedenzfall – erstmals zieht ein Staat ein bereits ausgeliefertes kommerzielles KI-Modell zurück. Das verschafft chinesischen Open-Source-Anbietern Zeit, und das intransparente Verfahren ohne konkrete Belege verunsichert Investoren und ausländische Forscher.

Auf Anweisung der US-Regierung: Anthropic sperrt Fable 5 und Mythos 5 weltweit

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.

The Decoder · 13-06-2026

Fable-5-Verbot: Angeblich warnte Amazon die US-Regierung vor Anthropics KI-Modell

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.

The Decoder · 14-06-2026

US-Regierung gibt KI-Modell Fable 5 von Anthropic wieder frei

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.

The Decoder · 01-07-2026

Macht Hoffnung

1 · Offene Modelle werden konstant besser

Gemma 4 12B läuft mit nur 16 GB Speicher direkt auf dem Laptop – mit Vision und nativer Sprachverarbeitung, kleiner sogar auf dem Smartphone. Alibabas Qwen3.6-35B-A3B aktiviert nur 3 von 35 Milliarden Parametern und schlägt damit Googles größeres Gemma 4-31B beim Coding. Und Microsoft Lens zeigt einen neuen Durchbruch bei Parameterzahl und Bildqualität.

Gemma 4 ausprobieren: Googles neue KI läuft direkt auf dem Smartphone

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.

The Decoder · 11-04-2026

Alibaba veröffentlicht effizientes Open-KI-Modell Qwen3.6-35B-A3B

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.

The Decoder · 17-04-2026

Microsoft Research zeigt mit Lens, wie sich Bildmodelle effizienter trainieren lassen

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.

The Decoder · 08-06-2026

2 · Compute als Genossenschaft

cocore ist eine Genossenschaft für KI-Inferenz statt Miete bei großen Clouds. Mitglieder bündeln die Macs, die sie ohnehin besitzen; offene Modelle laufen füreinander. Aufgebaut auf dem AT-Protokoll, Login per Bluesky-Handle – die Compute-Jobs liegen beim Nutzer, nicht in cocores Datenbank, also kein Lock-in. Der Ursprungs-Pitch von Devin Gaffney: „Airbnb für Compute“.

co/core — an AI cooperative

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.

cocore.dev

3 · Forschung ohne Big Tech

Drei Initiativen zeigen, dass ernsthafte Forschung auch außerhalb der Konzerne geht. Das gemeinnützige Allen Institute for AI (Ai2), 2014 von Microsoft-Mitgründer Paul Allen gegründet, baut mit OLMo die einzigen wirklich offenen Modelle: Gewichte, komplette Trainingsdaten (Dolma), Code, Rezepte und Zwischen-Checkpoints, alles prüf- und reproduzierbar. LawZero, das Non-Profit von Turing-Preisträger Yoshua Bengio, ist bewusst gemeinnützig aufgesetzt, um vom Marktdruck abgeschirmt zu sein – rein philanthropisch finanziert (u. a. Gates Foundation), mit dem Ziel „safe-by-design“-KI; Kanada sagte per Absichtserklärung über 100 Mio. $ zu.

OpenEuroLLM, ein EU-finanziertes Konsortium aus über 20 Forschungseinrichtungen und EuroHPC-Zentren (koordiniert von der Karls-Universität Prag, mitgeführt von AMD Silo AI), arbeitet an vollständig offenen, mehrsprachigen Modellen für alle EU-Amtssprachen – ausdrücklich für digitale Souveränität. Erste Modelle sind für den 31. Juli 2026 angekündigt.

Komplett offenes Sprachmodell OLMo 3 soll zu Reasoning-Modellen aufschließen

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.

The Decoder · 20-11-2025

LawZero: KI-Pionier gründet Organisation gegen "gefährliche KI-Eigenschaften"

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.

The Decoder · 03-06-2025

Sprachmodell: OpenEuroLLM soll KI in der EU unabhängiger und vielfältiger machen

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

heise online · 04-02-2025

4 · Google soll für KI-Halluzinationen haften

Das LG München I hat am 28.05.2026 (Az. 26 O 869/26) entschieden: Google haftet unmittelbar für falsche Aussagen seiner „AI Overviews“. KI-Übersichten gelten als eigene Inhalte, nicht als neutrale Suchtreffer – kein Suchmaschinen-Haftungsprivileg. Im Fall wurden zwei Münchner Verlage fälschlich mit „Betrugsmasche“ und „Abo-Fallen“ verknüpft, teils ohne Beleg in den verlinkten Quellen. Es drohen bis zu 250.000 € Ordnungsgeld pro Verstoß, Google trägt rund 80 % der Verfahrenskosten.

Die Signalwirkung: Betreiber haften für das, was ihre KI erfindet – noch ist das Urteil nicht rechtskräftig. Weitere Verfahren laufen: Gema vs. Suno/OpenAI, Kneschke vs. Laion.

Deutsches Gericht rasiert Googles "AI Overviews": Google haftet für unwahre KI-Antworten

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.

The Decoder · 11-06-2026

5 · Technik besitzen statt mieten

Chatbots beseitigen die Reibung – Troubleshooting, Konfiguration, Migration – die Linux und Selfhosting jahrelang in der Nische hielt. Noch nie war es einfacher, den eigenen digitalen Fußabdruck unter Kontrolle zu bekommen. Und es ist nie zu spät, damit anzufangen.