Das Projekt "Thousand Token Wood" zeigt, dass auch kleinere Sprachmodelle (3 Milliarden Parameter) komplexe Multi-Agent-Ökonomien mit emergenten Verhaltensweisen koordinieren können. Dies hat große Relevanz für die praktische Deployment-Effizienz: Statt riesiger Frontier-Modelle könnten spezialisierte Aufgaben auf deutlich kleineren Modellen laufen, was Kosten senkt und Latenz reduziert. Das Projekt demonstriert, dass Intelligence und Komplexität nicht allein an Modellgröße gebunden sind, sondern auch durch geschickte Architektur und Agent-Design entstehen.
