OpenAI steht unter Druck: Ein internes Memo zeigt, wie Sam Altman auf Googles Vorsprung mit Gemini 3 reagiert – und mit welchem neuen Modell OpenAI gegensteuern will.
Das nach eigener Aussage "beste Open-Weight-LLM eines US-Unternehmens" ist ein Deepseek-Finetune. Deep Cogito hat Cogito-v2.1-671B veröffentlicht, das auf dem Deepseek-Basismodell vom November 2024 basiert (vermutlich R1-Lite, Deepseek-V3-Base wurde erst im Dezember veröffentlicht) und intern nachtrainiert wurde. Das Modell konkurriert laut Deep Cogito mit führenden geschlossenen und offenen Modellen bei Branchenbenchmarks und übertrifft andere US-amerikanische offene Modelle wie GPT-OSS-120B.
Der Hauptvorteil liege in der Effizienz: Cogito v2.1 nutzt in den Benchmarks deutlich weniger Token als vergleichbare Modelle, was niedrigere API-Kosten zur Folge hat. Deep Cogito hat das Modell mit Prozessüberwachung für Denkprozesse trainiert, wodurch es kürzere Argumentationsketten benötigt. Das Modell zeigt Verbesserungen bei Prompt-Following, Programmierung, längeren Anfragen und Kreativität. Nutzer können das Modell kostenlos über chat.deepcogito.com testen, wo laut Entwickler keine Chats gespeichert werden. Die Modellgewichte sind auf Hugging Face verfügbar. Kleinere Ausgaben sollen folgen.
Ein neuer Benchmark von Artificial Analysis zeigt erschreckende Schwächen bei der faktischen Zuverlässigkeit von KI-Modellen auf. Von 40 getesteten Modellen erreichen nur vier einen positiven Score, Googles neues Gemini 3 Pro führt deutlich.
Google Deepmind hat WeatherNext 2 vorgestellt, das laut Unternehmen bei 99,9 Prozent aller meteorologischen Variablen und Vorhersagezeiträume besser abschneidet als das Vorgängermodell. Das KI-System übertrifft die erste WeatherNext-Generation bei Messgrößen wie Temperatur, Wind und Luftfeuchtigkeit über Zeiträume von null bis 15 Tagen. Es generiert laut Google Vorhersagen achtmal schneller und mit einer Auflösung von bis zu einer Stunde. Dafür berechnet das Modell hunderte mögliche Wetterszenarien in weniger als einer Minute auf einer einzelnen TPU – eine Aufgabe, für die herkömmliche physikbasierte Systeme auf Supercomputern Stunden benötigen würden.
Das Modell nutzt eine neue Technik namens Functional Generative Network, die Störsignale in die Architektur einbaut, um physikalisch realistische Vorhersagen zu gewährleisten. WeatherNext ist bereits in die Google-Suche, Gemini, Pixel Weather und die Weather-API integriert, Google Maps soll folgen.
Deepmind forscht bereits seit Jahren intensiv daran, durch Künstliche Intelligenz genauere Wettervorhersagen zu erzielen. Im Dezember 2024 stellte das Forschungslabor dazu GenCast vor, ein KI-Modell auf Basis von Diffusionstechnologie.
Jeff Bezos steigt erstmals seit seinem Abschied von Amazon wieder operativ in ein Unternehmen ein. Mit seinem neuen KI-Start-up Project Prometheus will er Milliarden in Technologien investieren, die physische Ingenieursarbeiten beschleunigen sollen.
DeepEyesV2 ist ein multimodales KI-Modell, das Bilder analysiert, Code ausführt und das Web durchsucht. Statt mit purem Wissen schlägt DeepEyesV2 größere Modelle mit intelligenter Werkzeugnutzung. Das Modell ist unter der Apache-2.0-Lizenz nutzbar.
