Deepseek veröffentlicht V4.1-Flash-1017 als Open-Weight-Modell mit besserer Benchmark-Leistung, schnellerer Aufgabenbearbeitung und kürzeren Ausgaben als der Vorgänger. Neu sind auch Search- und Fetch-APIs für 0,75 Dollar pro 1.000 Anfragen. Für API‑Nutzer in Tools wie Claude Code und Codex sind sie vorerst kostenlos.
China will den Export von 23 KI-Schlüsseltechnologien kontrollieren, darunter Modellgewichte, Quellcode und Trainingsoptimierung ab 10^26 Gleitkommaoperationen oder 2 Billionen Parametern. Gleichzeitig soll ein Schnellverfahren Open-Source-Veröffentlichungen faktisch sofort durchwinken. Für die EU zeigt der Schritt: Sich auf Open-Weight-Modelle aus China oder den USA zu verlassen, ist keine nachhaltige KI-Strategie.
Nach seiner Llama-Serie meldet sich Meta mit Muse Open im Open-Weight-Bereich zurück. Muse Spark Open ist laut Meta das leistungsfähigste US-Open-Weight-Modell, ausgelegt auf Programmierung und agentenbasierte Aufgaben. Das Modell hat 816 Milliarden Parameter (42 Milliarden aktiv), verarbeitet bis zu eine Million Token Kontext und unterstützt Text, Bild, Video und Audio. In Benchmarks wie JobBench, MCP-Atlas, HLE-Diamond und ZeroBench liegt es laut Meta teils deutlich vor Qwen 3.8, GLM 5.3 und Kimi K3, aber deutlich hinter den Bezahlmodellen Muse Wonder Full.
Optimiert ist es für Apples M5 Ultra: Zwei Mac Studios mit je 512 GB vereintem Speicher reichen laut Meta für den lokalen Betrieb. Die Gewichte stehen auf Hugging Face zum Download bereit. Die Lizenz erlaubt kostenlose Nutzung, verlangt aber den Hinweis "Built with Muse Spark Open". Anbieter mit über 20 Millionen Dollar Jahresumsatz, die das Modell als API-Dienst anbieten, müssen zudem eine gesonderte Vereinbarung mit Meta schließen. Weitere Details im Forschungsblog.
