Nvidia bricht mit reinen Transformer-Modellen: Die neue Nemotron-3-Familie kombiniert Mamba-2- und Transformer-Architekturen, um KI-Agenten mit Millionen-Token-Kontextfenstern ressourcenschonend zu betreiben, und veröffentlicht ungewöhnlich offen Trainingsdaten und Rezepte.
Der Preiskampf bei KI-Modellen verschärft sich: Google bringt mit Gemini 3 Flash ein Modell auf den Markt, das die Konkurrenz von OpenAI und Anthropic bei Kosten und Geschwindigkeit deutlich unterbieten soll. Die Botschaft ist klar: Spitzenleistung muss nicht mehr teuer sein.
Amazon führt Gespräche über eine Investition von mindestens 10 Milliarden Dollar in OpenAI. Das berichten drei mit den Diskussionen vertraute Personen gegenüber The Information. Die Bewertung von OpenAI würde dabei auf über 500 Milliarden Dollar steigen. Das Geld soll OpenAI helfen, Serverkosten zu decken, darunter einen kürzlich vereinbarten 38-Milliarden-Dollar-Deal mit Amazon Web Services (AWS). Teil der Vereinbarung wäre auch, dass OpenAI Amazons eigene KI-Chips "Trainium" nutzt, anstatt sich nur auf Nvidia zu verlassen.
Zusätzlich diskutieren die Unternehmen über eine mögliche Umwandlung von ChatGPT in eine Einkaufsplattform. Allerdings könnte Microsofts exklusives Recht, OpenAI-Modelle an Cloud-Kunden zu verkaufen, die Möglichkeiten für Amazon einschränken. Die Gespräche begannen im Oktober nach der Unternehmensumstrukturierung von OpenAI, sind aber noch nicht abgeschlossen. OpenAI benötigt weiterhin dringend Kapital, da das Unternehmen erwartet, in den nächsten vier Jahren über 100 Milliarden Dollar zu verbrennen.
Google hat einen neuen KI-Agenten, der helfen soll, den Tag zu planen. Der experimentelle Produktivitätsassistent namens CC stammt aus den Google Labs und basiert auf Gemini. Nach der Anmeldung verbindet sich CC mit Gmail, Google Kalender, Google Drive und dem Internet, um den Tagesablauf des Nutzers zu verstehen. Solche KI-Agenten mit Zugriff auf private Daten werfen bekannte Sicherheitsfragen auf.
Jeden Morgen liefert CC eine Zusammenfassung namens "Your Day Ahead" per E-Mail. Diese fasst Termine, wichtige Aufgaben und Neuigkeiten zusammen, etwa anstehende Rechnungen oder Termine. Der Agent erstellt bei Bedarf auch E-Mail-Entwürfe und Kalendereinträge. Nutzer können CC per E-Mail-Antwort steuern, eigene Wünsche mitteilen oder den Agenten bitten, sich Ideen und Aufgaben zu merken.
CC startet als früher Testlauf zunächst für Nutzer ab 18 Jahren in den USA und Kanada. Voraussetzung ist ein privates Google-Konto sowie ein Abo von Google AI Ultra oder anderen kostenpflichtigen Diensten. Interessierte können sich auf der Google Labs-Website für die Warteliste anmelden.
Google hat ein Update für Gemini 2.5 Flash Native Audio veröffentlicht, das Sprachassistenten verbessern soll. Das Modell kann nun komplexe Arbeitsabläufe besser bewältigen, Nutzeranweisungen präziser umsetzen und natürlichere Gespräche führen. Die Befolgung von Entwickleranweisungen stieg von 84 auf 90 Prozent. Auch die Gesprächsqualität in mehrstufigen Unterhaltungen wurde verbessert.
Laut Google erreicht das neue Audiomodell bei Funktionsaufrufen 71,5 Prozent Genauigkeit auf dem ComplexFuncBench-Benchmark und liegt damit vor OpenAIs gpt-realtime (66,5 Prozent); allerdings wurde hier wohl nicht gegen die neueste Realtime-Version getestet, die erst gestern erschien.
Das Update ist in Google AI Studio, Vertex AI, Gemini Live und Search Live verfügbar. Google-Cloud-Kunden nutzen die Technologie bereits. Entwickler können das Modell über die Gemini-API testen.
Google verknüpft sein Recherche-Tool NotebookLM direkt mit dem Chatbot Gemini. Dadurch können Nutzer spezifische Notizbücher als Kontextquelle für ihre Anfragen an Gemini auswählen und das Wissen des Chatbots abseits vom Trainingsmaterial und Webquellen erweitern. Zwar gibt es auch eine auf einem Gemini-Sprachmodell basierende Chatfunktion innerhalb von NotebookLM, jedoch stark eingeschränkt – allein Chatverläufe werden hier etwa nicht gespeichert. Die neue Funktion ermöglicht außerdem die Nutzung mehrerer Notizbücher gleichzeitig sowie die Integration in "Gems", die personalisierten Versionen des Chatbots. Das Feature scheint stufenweise und zunächst an Browser-Nutzer verteilt zu werden, App-Nutzer dürften aber bald folgen.
NotebookLM startete 2023 als experimentelles Werkzeug. Inzwischen hat es sich gerade im Bildungsbereich als eine Software mit vorbildlicher KI-Integration etabliert. Mit dem Tool lassen sich unkompliziert RAG-Umgebungen aufsetzen und so große Dokumentsammlungen analysier- und durchsuchbar machen. Google spendiert NotebookLM regelmäßig neue Funktionen, zuletzt unter anderem eine für Deep Research.
OpenAI aktualisiert die Realtime API mit drei neuen Modell-Snapshots für Transkription, Sprachsynthese und Steuerung. Die Variante gpt-4o-mini-transcribe soll laut den Entwicklern weniger Inhalte erfinden. Für die Text-zu-Sprache-Ausgabe senkt gpt-4o-mini-tts die Wortfehlerrate um 35 Prozent. Das für Sprachassistenten relevante Modell gpt-realtime-mini setzt Anweisungen laut Messungen um 22 Prozent genauer um und verbessert Funktionsaufrufe um 13 Prozent.
🆕 New audio model snapshots are now live in the Realtime API with improvements to reliability, lower error rates, and fewer hallucinations:
- gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15: 89% reduction in hallucinations compared to whisper-1
- gpt-4o-mini-tts-2025-12-15: 35% fewer word… pic.twitter.com/E8clreR1R0
— OpenAI Developers (@OpenAIDevs) December 15, 2025
OpenAI nennt außerdem explizit Verbesserungen für Chinesisch, Japanisch, Indonesisch, Hindi, Bengali und Italienisch. Die Modelle sind ab sofort nutzbar.
Nvidia übernimmt den Softwareanbieter SchedMD, um seine Präsenz im Bereich Open-Source-Technologie auszubauen. Das Unternehmen teilte am Montag mit, dass es die Software "Slurm" von SchedMD weiterhin als Open Source vertreiben werde. Slurm hilft dabei, große Rechenaufgaben in Rechenzentren zu planen und die Serverkapazitäten effizient zu nutzen.
Laut Nvidia ist diese Technologie eine kritische Infrastruktur für generative KI, die von Entwicklern zum Trainieren von Modellen verwendet wird. Finanzielle Details der Übernahme wurden nicht veröffentlicht. SchedMD wurde 2010 in Kalifornien gegründet und beschäftigt rund 40 Mitarbeiter. Zu den Kunden zählen unter anderem der Cloud-Anbieter CoreWeave und das Barcelona Supercomputing Center.
