Aleph Alpha veröffentlicht Kolibri mit offenen Gewichten

OpenAI stoppt massenhafte Versuche, interne Modellschritte auszulesen

OpenAI hat im Juli eine koordinierte Kampagne gegen seine Modelle entdeckt und nach eigenen Angaben am 28. Juli vollständig unterbunden. Die Betreiber versuchten, verborgene Zwischenschritte aus den Antworten der Modelle zu gewinnen. Solche Daten können genutzt werden, um Fähigkeiten eines fremden Modells günstiger nachzubauen.

Am 24. und 25. Juli registrierte OpenAI 16.000 entsprechende Anfragen von mehr als 4.000 Konten; der größere Zusammenhang umfasste über 15.000 Konten. Das Unternehmen ordnet einen Kern der Aktivität Personen aus dem Umfeld von Moonshot AI zu, dem Anbieter von Kimi. Diese Zuordnung stammt von OpenAI und ist nicht unabhängig bestätigt. Bei den Zahlen handelt es sich um versuchte, nicht zwingend erfolgreiche Ausleitungen. Datenbanken, Verschlüsselung und gespeicherte Nutzergespräche wurden nach Darstellung des Unternehmens nicht kompromittiert. OpenAI

Microsoft verlangt 54 Cent pro Stunde für laufende Transkription

Microsoft hat mit MAI-Transcribe-2-Streaming erstmals ein eigenes Modell für Live-Transkription veröffentlicht. Es erkennt 60 Sprachen, wechselt während eines Gesprächs automatisch zwischen ihnen und liefert erste Textbausteine nach etwa 100 Millisekunden. Der Einführungspreis beträgt 0,54 Dollar pro Audiostunde.

Hinzu kommen zwei Modelle für Sprachausgabe. MAI-Voice-2.1 spricht 23 Sprachen und kann dieselbe Stimme über Sprachgrenzen hinweg beibehalten. MAI-Voice-2.1-Flash ist für Anwendungen ausgelegt, die kurze Antwortzeiten brauchen. Alle drei Modelle sind über Microsoft Foundry erhältlich; die Einführungspreise für Sprachausgabe beginnen bei 15 Dollar je Million Zeichen. Microsoft

Nvidia bringt seinen lokalen KI-Rechner mit 64 Gigabyte Speicher

Nvidia verkauft den DGX Spark ab dem 23. Oktober mit 64 Gigabyte gemeinsam genutztem Speicher. Das Einstiegsmodell kostet 4.999 Dollar. Nach Angaben des Herstellers lassen sich damit Modelle mit bis zu 100 Milliarden Parametern lokal ausführen. Zwei verbundene Geräte stellen zusammen 128 Gigabyte bereit und sollen Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern bewältigen.

Der Rechner richtet sich an Entwickler, die Modelle und Agenten am Schreibtisch testen wollen, ohne Daten an einen Cloud-Dienst zu senden. Chip und Rechenleistung bleiben gegenüber der bisherigen Version unverändert; verdoppelt wurde der Speicher. Nvidias Leistungsangaben stammen aus eigenen Tests. Nvidia

Anthropic bildet 10.000 Ingenieure für KI-Projekte in Unternehmen aus

Anthropic stellt 100 Millionen Dollar für eine neue Ausbildungsreihe bereit. Bis Ende 2027 sollen 10.000 sogenannte Frontier Deployed Engineers geschult werden: Softwareentwickler, die KI-Projekte in Unternehmen von der Auswahl eines geeigneten Prozesses bis zum Betrieb begleiten.

Die ersten Teilnehmer kommen unter anderem von Accenture, Bain, Capgemini, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley und Novo Nordisk. Auf einen mehrtägigen Präsenzkurs folgt eine zwölfwöchige Phase, in der jeder Teilnehmer ein konkretes Projekt im eigenen Unternehmen umsetzt. Die ersten Gruppen laufen in London, New York und San Francisco. Anthropic

Barclays setzt Claude bei der Hälfte seiner Entwickler ein

Barclays will Claude Code bis Ende 2026 für die Hälfte seiner Softwareentwickler bereitstellen; 2027 soll die Mehrheit folgen. Die Bank nutzt Claude bereits in mehreren klar begrenzten Abläufen. Ein interner Assistent beantwortet Fragen zu Richtlinien und Produktinformationen und steht 16.000 Beschäftigten zur Verfügung. Seit dem Start 2025 wurden darüber mehr als eine Million Suchanfragen gestellt.

Im Handelsgeschäft klassifiziert und verteilt das System täglich rund 120.000 eingehende E-Mails. Barclays nennt keine Zeit- oder Kosteneinsparung, spricht aber von weniger manueller Bearbeitung. Die Angaben stammen aus einer gemeinsamen Veröffentlichung von Barclays und Anthropic; unabhängige Messdaten liegen nicht vor. Anthropic

Aleph Alpha veröffentlicht ein deutsch-englisches Modell mit offenen Gewichten

Aleph Alpha hat Kolibri am 3. Oktober unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Das Modell hat insgesamt 78 Milliarden Parameter, nutzt pro verarbeitetem Wortteil aber nur rund 3,5 Milliarden davon. Die vollständigen Gewichte können heruntergeladen und auf eigener Infrastruktur betrieben werden. Der Kontext reicht bis zu einer Million Token.

Gut ein Fünftel der Trainingsdaten war deutsch. Aleph Alpha hat das Modell auf Verwaltung, Industrie und Luftfahrt ausgerichtet und dafür auch interne Tests entwickelt. Deren Ergebnisse sind nicht unabhängig überprüft. Für öffentliche Benchmarks veröffentlicht das Unternehmen dagegen Vergleichswerte und einen technischen Bericht. Kolibri wurde in Deutschland entwickelt und auf Rechenzentren in Deutschland und Finnland trainiert. Aleph Alpha

remberg · Wartung und Instandhaltung organisieren · Deutschland

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