Autoren HubMatthias Bastian
Alibabas KI-Einheit Qwen hat eine Reihe neuer Modelle und Modell-Updates veröffentlicht. Das neue Sprachmodell Qwen3-TTS-Flash erzeugt natürliche Sprache in zehn Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Italienisch und Französisch. Es bietet 17 Stimmen, unterstützt neun chinesische Dialekte und liefert Sprachausgabe laut Alibaba nach 97 Millisekunden.
Gleichzeitig wurde Qwen-Image-Edit-2509 vorgestellt, ein Update für das Bildbearbeitungsmodell mit besserer Konsistenz bei Gesichtern, Produkten und Text. Es unterstützt mehrere Eingabebilder und arbeitet mit Kontrollkarten wie Tiefen- oder Kantenkarten. Das Modell kann auch in Qwen Chat getestet werden.
Zusätzlich bringt Qwen mit Qwen3Guard ein neues Sicherheitsmodell in drei Größen (0,6B, 4B, 8B), das Inhalte in 119 Sprachen bewertet. Es erkennt laut Alibaba problematische Inhalte in Echtzeit (Qwen3Guard-Stream) oder im Gesamtzusammenhang (Qwen3Guard-Gen) und klassifiziert sie als sicher, kontrovers oder unsicher.
Ebenfalls neu sind eine schnellere Version von Qwen3-Next und das multimodale Modell Qwen3-Omni.
OpenAI hat den "Developer Mode" für ChatGPT gestartet. Das neue Betafeature richtet sich an Plus- und Pro-Nutzer im Web und bietet vollen Zugriff auf MCP-Tools (Model Context Protocol), einschließlich Lese- und Schreibfunktionen.
Entwickler können damit eigene Remote-Server anbinden, Werkzeuge verwalten und direkt in Gesprächen nutzen. Unterstützt werden unter anderem OAuth-Authentifizierung, HTTP-Streaming und SSE. Die Einstellungen finden sich unter "Settings → Connectors → Advanced → Developer Mode".
"Es ist leistungsstark, aber auch gefährlich und ist für Entwickler gedacht, die wissen, wie man Connectoren sicher konfiguriert und testet."
OpenAI
OpenAI warnt vor Risiken wie Prompt-Injection, fehlerhaften Schreibvorgängen oder potenziell schädlichen Tools. Wenn ein eingebundener MCP-Server schädlich ist, kann er gezielt Informationen abgreifen oder manipulieren. Schreibaktionen benötigen eine gesonderte Bestätigung.
Das Start-up Thinking Machines Lab hat analysiert, warum große Sprachmodelle auch bei identischen Fragen und Temperatur 0 (= immer die wahrscheinlichste Antwort) unterschiedliche Antworten liefern.
Laut Thinking Machines liegt die Ursache, wie oft vermutet, nicht allein an der Rechengenauigkeit von Grafikkarten, sondern daran, dass das Modell je nach Serverauslastung unterschiedlich rechnet. Das Team hat daher eigene Rechenwege entwickelt, damit Antworten unabhängig von der Auslastung immer gleichbleiben. Wenn solche deterministischen Ausgaben möglich würden, wäre das ein Fortschritt für verlässliche KI-Forschung, reproduzierbare Anwendungen in Unternehmen und vertrauenswürdige wissenschaftliche Auswertungen.
