Open Source

Tencent präsentiert Hy4, ein 770-Milliarden-Parameter-Sprachmodell mit integriertem Reasoning und 1-Million-Token-Kontext.

Ein YouTuber testet die Vision-Fähigkeiten von Qwen 3.8 Flash Next auf einer selbstgebauten lokalen GPU-Plattform mit Threadripper CPU und mehreren RTX-Karten.

Die Non-Profit-Organisation LAION stellt mit dem Big Video Dataset einen der weltgrößten offenen Videodatensätze zur Verfügung: 80 Millionen Videos, zehn Millionen Stunden Laufzeit mit automatischen Beschreibungen für KI-Forschung.

Coding-Agenten wie DeepSeek V4 Pro können Sicherheitslücken aus nur vagen Hinweisen automatisiert ausnutzen – Open-Source-Maintainer erleben eine explodierende Flut von Security-Disclosures.

Robotik bekommt seinen PyTorch-Stack – LeRobot könnte Robotik-Entwicklung ähnlich vereinfachen wie Transformers die NLP revolutioniert hat.

Ein Entwickler testet Chinas GLM 5.3 Flash auf einem beeindruckenden lokalen Server mit vier RTX 3090 GPUs und AMD Threadripper-Prozessor.

Ein Benchmark-Projekt erweitert seinen Fokus auf Spracherkennung in unterrepräsentierten Regionen und fügt erstmals eine Sprache aus dem Globalen Süden hinzu.

Zhipu AI veröffentlicht ein 320-Milliarden-Parameter-Modell, das bei nur einem Siebtel der Kosten fast genauso leistungsstark ist wie sein größerer Bruder – und läuft komplett auf chinesischen KI-Chips.

Nvidia übernimmt die zentrale Open-Source-KI-Plattform Hugging Face für 12,9 Milliarden Dollar und stärkt damit seine Kontrolle über das offene KI-Ökosystem.

Mega-Deal: NVIDIA übernimmt die Open-Source-Plattform Hugging Face, während OpenAI Details zu ihrem Sicherheitsvorfall offenlegt.

Alibaba stellt mit Qwen3.8-Flash-Next ein offenes Multimodal-MoE-Modell vor, das die Architektur von Qwen4 ankündigt – mit nur 6B aktiven Parametern bei 125B Gesamtgröße.

Ein deutsches Video-Tutorial zeigt Schritt für Schritt, wie man das Chat-Tool Buzz mit eigenen KI-Agenten aufbaut, selbsthostet und im Team nutzt.

IBM veröffentlicht seine Granite-Sprachmodelle in drei Größen mit bis zu 512.000 Token Kontextfenster und agentenbasiertem Training für autonome Tool- und Code-Nutzung.

Ein virales KI-Modell-Ranking spaltet die Community – doch der wahre Trend ist, dass Unternehmen nun ganze Model-Stacks kombinieren statt sich auf einen Winner zu verlassen.

Ein neuer Guide zeigt, wie man Multi-Vector-Embeddings mit Sentence Transformers trainiert und optimiert.

Taiwanesische Sicherheitsexperten dokumentieren: Chinesische Hackergruppen haben ihre Angriffe mehr als verdoppelt, seitdem sie KI-Modelle wie Deepseek, ChatGPT und Claude für Exploit-Codes und Netzwerk-Scans einsetzen.

Ein praktischer Vergleich zeigt: DeepSeek V4 Flash kostet 4 Cent statt 3,34 Euro pro Aufgabe – doch die Codequalität ist deutlich unterschiedlich.

Gradio erweitert seine Plattform um umfassende Workflow-Funktionen, die es nicht-technischen und technischen Nutzern ermöglichen, KI-Modelle zu verknüpfen, auszuführen und produktiv zu machen.

Ein praktischer Leitfaden zur lokalen Nutzung des abliterierten Qwen-3.8-Modells auf MacBook und gemieteten GPUs – mit Kostenkalkulation und Open-Source-Tools.

Während Elon Musks xAI für seinen KI-Bot Grokbot 300 Dollar pro Monat verlangt, stellt Hermes eine kostenlose Alternative bereit – ein klassischer Kampf zwischen kostenpflichtiger und Open-Source-Lösung.