X-Coder übertrifft deutlich größere KI-Modelle dank rein synthetischer Trainingsdaten
Wer braucht schon echte Daten? Forscher zeigen, dass ein KI-Modell mit rein synthetischen Programmieraufgaben trainiert werden kann und dabei größere Konkurrenten schlägt. Mehr Aufgaben schlagen mehr Lösungen.
Baidus KI-Modell Ernie 5.0, das Text, Bilder, Audio und Video in einer einheitlichen Architektur verarbeitet, ist jetzt offiziell verfügbar. Laut dem LMArena-Ranking vom 15. Januar 2026 erreichte Ernie-5.0-0110 einen Score von 1.460 Punkten und belegte damit Platz 8 weltweit sowie Platz 1 unter allen chinesischen Modellen, gleichauf mit dem etwas älteren OpenAI-Modell GPT-5.1 (High) und vor Googles Gemini 2.5 Pro sowie Anthropics Claude Sonnet 4.5. Das nächstbeste Modell aus China ist GLM-4.7 von Zhipu AI. In der Kategorie Mathematik landet Ernie 5.0 auf Platz 2 weltweit, nur hinter GPT 5.2 (High).
Das LMArena-Ranking ermittelt sich aus zahlreichen anonymen Paarvergleichen, bei denen Nutzer die bessere Modellantwort wählen.
Das Modell nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur mit rund 2,4 Billionen Parametern, wobei pro Anfrage weniger als 3 Prozent aktiv sind. Das Modell ist bislang nur unter ernie.baidu.com zugänglich, im Gegensatz zu früheren Ausgaben hat Baidu bislang keine Gewichte veröffentlicht. Ein technischer Report oder nähere Details zur Funktionsweise stehen ebenfalls noch aus. Zuletzt hatte Baidu mit Ernie-4.5-VL-28B-A3B-Thinking ein offenes Modell herausgebracht, das Bilder während des Denkprozesses bearbeiten kann, etwa heranzoomen, um Text besser zu lesen.
Cursor-Experiment verschiebt die Grenzen autonomer KI-Entwicklung
Einen Webbrowser von Grund auf neu zu entwickeln, gilt als eines der komplexesten Softwareprojekte überhaupt. Cursor hat hunderte autonom arbeitende KI-Agenten auf genau diese Aufgabe angesetzt und nach knapp einer Woche einen lauffähigen Browser mit eigener Rendering-Engine vorgelegt.
Ehemaliger OpenAI-Policy-Chef gründet Institut für unabhängige KI-Sicherheitsprüfungen
Miles Brundage, der sieben Jahre bei OpenAI die Policy-Forschung leitete, fordert mit seinem neuen Institut AVERI externe Audits für führende KI-Modelle. Die Branche soll ihre eigenen Hausaufgaben nicht mehr selbst benoten dürfen.
Snaps SnapGen++ generiert hochauflösende KI-Bilder in unter zwei Sekunden direkt auf dem iPhone
Diffusion Transformer galten als zu groß fürs Handy. Snap widerlegt das: SnapGen++ generiert 1024-Pixel-Bilder in 1,8 Sekunden auf dem iPhone und schlägt dabei angeblich deutlich größere Servermodelle.
GPT-5.2 Pro hat dabei geholfen, ein weiteres Erdős-Problem zu lösen. Neel Somani berichtet, dass er mit dem KI-Modell das Erdős-Problem #281 aus der Zahlentheorie gelöst hat. Der Mathematiker Terence Tao bezeichnet dies als "vielleicht das eindeutigste Beispiel" für eine KI, die ein offenes mathematisches Problem löst. Allerdings existierten wohl bereits frühere Beweise, die womöglich die Antwort des Modells beeinflussten. Tao bestätigt jedoch, dass der Beweis von GPT-5.2 Pro "ziemlich anders" als die früheren Beweise sei.
