Mozilla führt mit Firefox 148 am 24. Februar neue KI-Einstellungen ein. Nutzer können damit alle generativen KI-Funktionen des Browsers an einem Ort verwalten oder komplett blockieren, schreibt Mozilla im Unternehmensblog.
Die neuen Einstellungen umfassen Übersetzungen, automatische Bildbeschreibungen in PDFs, KI-gestützte Tab-Gruppierung, Link-Vorschauen sowie einen Chatbot in der Seitenleiste. Für den Chatbot stehen Dienste wie Anthropic Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini und Le Chat Mistral zur Auswahl.
Wer keine KI-Funktionen nutzen möchte, kann mit einem Schalter alle KI-Erweiterungen blockieren. Dann erscheinen auch keine Pop-ups oder Hinweise zu bestehenden oder künftigen KI-Features. Die gewählten Einstellungen bleiben bei Updates erhalten. Wer die Funktion früher testen möchte, findet sie in Firefox Nightly.
OpenAI hat die Codex-App für macOS vorgestellt. Die App ermöglicht es Entwicklern, mehrere KI-Agenten gleichzeitig zu steuern und Aufgaben parallel abzuarbeiten. Laut OpenAI ist Codex einfacher zu bedienen als ein Terminal und richtet sich damit an eine breitere Gruppe von Entwicklern.
Mit der App können Nutzer mehrere Agenten asynchron über verschiedene Projekte hinweg steuern, wiederkehrende Aufgaben mit sogenannten Automations planen und delegieren sowie über Skills Agenten mit externen Werkzeugen und Arbeitsabläufen verbinden. Zudem lässt sich die Arbeit der Agenten überprüfen und korrigieren, ohne den Kontext zu verlieren.
Die Codex-App (Download) ist für alle ChatGPT Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu-Konten verfügbar. Für begrenzte Zeit können auch Nutzer von ChatGPT Free und Go die App testen – das untermauert, dass OpenAI hier Zielgruppen über Entwickler hinaus im Blick hat. Zudem verdoppelt OpenAI die Nutzungslimits für alle bezahlten Tarife. Die App funktioniert nahtlos mit dem CLI, der IDE-Erweiterung und der Cloud über ein einziges ChatGPT-Konto.
Der KI-Boom könnte Apple bis zu 57 Dollar mehr pro iPhone kosten – allein für Speicherchips. "Die Steigerungsrate beim Preis von Speicher ist beispiellos", sagt Mike Howard, Analyst bei TechInsights, gegenüber dem Wall Street Journal. Bis Ende des Jahres werde sich der Preis für DRAM-Speicher im Vergleich zu 2023 vervierfachen, NAND-Speicher mehr als verdreifachen.
Für Apple bedeutet das konkret: Das Basis-iPhone 18 könnte im Herbst 57 Dollar mehr an Speicherkosten verursachen als das aktuelle iPhone 17. Das ist bei einem Verkaufspreis von 799 Dollar ein erheblicher Schlag für die Gewinnmargen. Dazu passen auch die Gerüchte der letzten Tage, dass das Unternehmen dieses Jahr die Basis-Version auf einen späteren Release verschieben könnte.
Die Ursache: KI-Unternehmen wie OpenAI, Google und Meta zahlen hohe Summen und setzen sich zunehmend gegen Apple im Rennen um knappe Komponenten durch. Dazu hat Nvidia Apple mittlerweile als größten Kunden von TSMC abgelöst, Apple hielt diese Position davor jahrelang inne.
Jerry Tworek, ehemaliger VP of Research bei OpenAI, sieht ein grundlegendes Problem bei aktuellen KI-Modellen: Sie können nicht aus Fehlern lernen. "Wenn ein Modell scheitert, steht man ziemlich schnell hilflos da", sagt Tworek im Podcast Unsupervised Learning. Es gebe keinen guten Weg für ein Modell, sein Wissen nach einem Misserfolg zu aktualisieren.
Der Forscher, der an OpenAIs Reasoning-Modellen wie o1 und o3 mitarbeitete, hat OpenAI kürzlich verlassen, um dieses Problem zu lösen. Seine AGI-Prognosen hat er nach oben korrigiert. "Solange Modelle bei Problemen steckenbleiben, würde ich es nicht AGI nennen", erklärt er. KI-Training sei ein "fragiler Prozess". Menschliches Lernen sei dagegen robust und könne sich selbst stabilisieren. Intelligenz finde immer einen Weg, so Tworek.
Chinas KI-Labore liefern sich vor dem chinesischen Neujahrsfest einen Wettlauf um neue Modellveröffentlichungen. Zhipu AI und Minimax, die beide kürzlich an der Hongkonger Börse debütierten, wollen laut South China Morning Post in den nächsten zwei Wochen ihre Flaggschiff-Modelle aktualisieren. Zhipu AI plant nach GLM-4.7 offenbar GLM-5 mit Verbesserungen bei kreativem Schreiben, Programmieren und logischem Denken; Minimax bereitet parallel dazu M2.2 mit Fokus auf Programmier-Funktionen vor. Im Jahr 2025 haben chinesische Unternehmen die Dominanz großer US-Firmen zunehmend in Frage gestellt.
Alibaba, Moonshot AI und Baidu haben zuletzt mit ihren leistungsstärksten Modellen Qwen3-Max-Thinking, Kimi K2.5 und Ernie 5.0 vorgelegt. Deepseek plant dieses Jahr laut einer Quelle aber nur ein kleineres Update: Das nächste große Modell des Unternehmens soll ein Billionen-Parameter-Modell werden, dessen Training sich wegen der wachsenden Größe anscheinend verzögert. Tencent, Baidu und Alibaba investieren derweil Milliarden Yuan in Werbekampagnen für ihre schon jetzt sehr beliebten KI-Chatbots während der Feiertage.
