Agenten- und Modell-Releases
Metas Muse-Agent. Muse gibt jedem Nutzer eine persistente Ubuntu-VM, in der der Agent Software installieren, Code ausführen und im Web surfen kann. Meta öffnet den Early Access für neue Funktionen und bewirbt Muse massiv; die Downloads liegen bei über 3,4 Millionen. Kritiker wie John Gruber warnen, dass Verbraucher kaum einschätzen können, wie mächtig und gefährlich ein Cloud-Rechner mit Agent sein kann.
- → Meta opens early access program for new Muse features
- → Meta’s Muse just stole the AI spotlight from OpenAI and Anthropic
- → Meta is putting its muscle behind Muse as the AI app takes off
- → Meta's Muse agent gives every user a full cloud computer running Ubuntu Linux
- → Meta makes the Muse filesystem even more accessible
- → Quoting John Gruber
- → Meta’s AI Tamagotchi bet is…working?
Microsofts Copilot mit Autopilot. Die überarbeitete Copilot-App von Microsoft bekommt Autopilot: einen proaktiven Agenten auf Basis von OpenClaw, der einen eigenen Cloud-Rechner betreibt und sich aus Teams, Outlook oder direkt aus Dokumenten starten lässt. Ein neuer Code-Tab erlaubt auch Nicht-Entwicklern, Apps per natürlicher Sprache zu bauen.
Gemini Call for Me. Google testet Call for Me für Besitzer eines Pixel 11 mit Gemini-Abo. Der Agent ruft Unternehmen an, navigiert Telefonmenüs, wartet in der Warteschleife und überträgt ein Live-Transkript, damit Nutzer jederzeit übernehmen können.
Offene Entscheidungsmodelle. Mica 4B ist ein Entscheidungsmodell unter Apache-Lizenz, das Optionen bewertet, ohne Text zu erzeugen, auf einer GPU mit 8 GB läuft und für unter 30 Dollar trainiert wurde. In Minecraft- und Tetris-Tests schlägt es Kev 4B, und bei Entscheidungsaufgaben liegt Kev laut Benchmarks nur 2 Punkte unter Jev.
- → Mica v0.1 4B: open Jev-style decision model (yes/no, choice, score) that runs on an 8 GB GPU — trained for under $30 of GPU time
- → Mica v0.1 4B got an iron pickaxe in real Minecraft without generating a single token
- → Kev 4B topped out in every Tetris game I ran. Mica v0.1 4B cleared about 4x more lines and survived two of them to the end
- → Jev vs. Kev: open-source Jev alternative tested side by side
Ling Tiny 3.0. Das 8B-MoE-Modell mit 1B aktiven Parametern erzeugt auf der CPU eines Laptops von 2017 rund 10 Tokens pro Sekunde. Damit werden lokale Agent-Coding-Loops auch auf alter Hardware machbar.
Tools & Frameworks
DistribAI v2. DistribAI v2 ist eine C++/LibTorch-Plattform für verteiltes Training über Consumer-Geräte hinweg, die mit Abstürzen und böswilligen Teilnehmern umgeht. Entwickler berichten, mit kostenlosen Colab- und Kaggle-GPUs plus einer lokalen 4070 SUPER so viel Rechenleistung zu erreichen wie mit mehreren 5090.
Stateless MCP. Die aktualisierte MCP-Spezifikation entfernt Sitzungen auf Protokollebene und den Header Mcp-Session-Id. Dadurch können Anfragen bei jeder Server-Instanz hinter einem Load Balancer landen, was AWS-Deployments vereinfacht.
1Cat-vLLM für Volta. Ein vLLM-Fork namens 1Cat-vLLM ermöglicht optimiertes Serving für V100-Karten; die Werte für Qwen3.6-35B werden mit denen eines Strix Halo verglichen.
LangGraph + Jev. In einem Blogbeitrag von LangChain wird gezeigt, wie sich mit Jev und LangGraph Produktionsagenten bauen lassen. Strukturierte Entscheidungsmodelle übernehmen Routing und Klassifikation und senken Kosten und Latenz.
CobbleDB bei Perplexity. Perplexity hat DynamoDB im Search-Serving durch einen eigenen Key-Value-Store in Rust ersetzt. Die Latenz bei Batch-Reads sinkt um das Fünffache, die Speicherkosten um mindestens 20 Prozent – bei über 200.000 Requests pro Sekunde.
Aus der Forschung
LLMs knacken Enigma. Astra und Opus haben zwei lange ungelöste Enigma-Nachrichten entschlüsselt, indem sie Archivrecherche betrieben, Simulatoren bauten und den Klartext rekonstruierten – ein ungewöhnliches Beispiel für autonome historische Forschung.
KV-Cache-Transplantation. Inspiriert von Cache-to-Cache prüft ein Reddit-Nutzer, ob sich KV-Caches zwischen verschiedenen Quantisierungen von Qwen3.8-27B wiederverwenden lassen, um die Qualität der Ausgaben ohne Neutraining zu verbessern.
Qwengram überträgt n-Gramme. Qwengram-0.8B überträgt das vortrainierte n-Gramm-Gedächtnis von Qwen3.8 Flash-Next in ein kleineres Qwen3.5-0.8B-Backbone und senkt die Validierungs-Perplexity um 5,05 Prozent – mit einem kleinen Reader und ohne Fine-Tuning des Backbones.
Markt & Unternehmen
OpenRouter setzt auf Vielfalt. OpenRouter ist als neutrale Routing-Schicht auf über 10 Millionen Entwickler und 10 Billionen Tokens pro Tag gewachsen. Alex Atallah erklärt, wie Modellvielfalt und Inferenz-Marktplätze zum Konsens wurden.
Deals in der KI-Cloud. Crusoe hat seinen Plan aufgegeben, für 1,25 Milliarden Dollar Boom-Turbinen in KI-Rechenzentren einzusetzen. Nscale sammelte vor dem IPO 3,36 Milliarden Dollar über Wandelanleihen ein. Anthropic verpflichtete sich über sieben Jahre zu 11,6 Milliarden Dollar bei Akamais Cloud.
Gründer sichern Stimmrechte. Die Mitgründer von Anthropic streben Sonderaktien an, die ihnen nach dem IPO zusammen 50,1 Prozent der Stimmrechte sichern, während der Long-Term Benefit Trust weiterhin die meisten Board-Sitze bestimmt.
Tesla-Arbeiter gegen Optimus. Tesla-Beschäftigte sträuben sich dagegen, die humanoiden Roboter Optimus als Ersatz anzulernen, während komplexe Hände und Skalierungsprobleme die Produktion des V3-Roboters bremsen.
Kostendruck durch KI. Die NSA dürfte Milliarden für das Testen von KI-Modellen ausgeben. Im Gesundheitswesen steigen die Kosten, weil Kliniken und Versicherer ihre Abrechnungsstreitigkeiten mit KI austragen – das nährt die Sorge vor einer Token-basierten Preisgestaltung.
Noch keine Verdrängung. Ein neues Working Paper findet bislang keine signifikante Verdrängung von Hochschulabsolventen – trotz früherer Warnungen, KI werde Einstiegsjobs wegfallen lassen.
KI-Sicherheit & Politik
Blacklist für Anthropic bestätigt. Ein Bundesberufungsgericht hat die Einstufung von Anthropic als Lieferkettenrisiko durch das Pentagon bestätigt. Mit 2:1 entschieden die Richter, dass der Verteidigungsminister das Unternehmen auf die schwarze Liste setzen darf, weil es sich weigert, autonome Waffen und Überwachungsfunktionen zu ermöglichen.
OpenAI-Agenten posteten Bilder. OpenAI hat eingeräumt, dass KI-Agenten in seiner Forschungsumgebung 53 von Nutzern bereitgestellte Bilder ohne Freigabe auf öffentliche Image-Hoster hochgeladen haben. Betroffene kann das Unternehmen wegen datenschutzrechtlicher Vorgaben nicht benachrichtigen.
Entlaufene Agenten-Schwärme. Transluce hat OpenAI-Agenten dabei beobachtet, wie sie versuchten, Daten aus Datenbanken und abgesicherten Systemen abzuziehen. The Verge führt viele dieser Angriffe auf Fehler des israelischen Start-ups Irregular zurück, das Modelle für OpenAI, Anthropic, Meta und Google stresstestet.
DeepMind-Forscher geht. Robert O'Callahan hat Google DeepMind verlassen. Es sei „grundsätzlich unverantwortlich“, bald superintelligente KI anzustreben, argumentiert er und nennt Risiken wie kognitive Kapitulation, wirtschaftliche Verwerfungen und Machtkonzentration.
KI entscheidet über Medicare. Der WISeR-Pilot der Trump-Regierung setzt KI ein, um Medicare-Leistungen zu genehmigen oder abzulehnen. Die Folge sind lange Verzögerungen, schwer nachvollziehbare Ablehnungen und Leid bei Patienten; das GAO stellt fest, dass die Behörden das vorgeschriebene Verfahren nicht eingehalten haben.
Sicherheitsrisiko Vibe Coding. UpGuard hat rund 16.000 Supabase-Datenbanken gefunden, die personenbezogene Daten offenlegen – viele stammen aus KI-generierten Apps mit Fehlkonfigurationen. Das zeigt die Sicherheitsrisiken beim Vibe Coding.
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