🤖 Erstmals einig: Altman, Amodei und Musk wollen das Tempo drosseln
Moin und willkommen zu der neusten Ausgabe! Wir sind in der aktuellen brand eins, Septemberausgabe, großer Artikel über KI im Mittelstand. Ich durfte ein paar Zahlen und Thesen beisteuern. Die Diagnose im Text finde ich stark: Der Mittelstand ist nicht KI-feindlich, er…
Moin und willkommen zu der neusten Ausgabe!
Wir sind in der aktuellen brand eins, Septemberausgabe, großer Artikel über KI im Mittelstand. Ich durfte ein paar Zahlen und Thesen beisteuern. Die Diagnose im Text finde ich stark: Der Mittelstand ist nicht KI-feindlich, er ist vielerorts KI-unfertig. Am 16. September stehe ich auf dem Big Bang KI Festival in Berlin, am 17. eröffne ich den KI Day in Köln.
In dieser Ausgabe: mein Impuls dazu, dass sich Altman, Amodei und Musk zum ersten Mal öffentlich einig sind, fünf Top-Meldungen, zwölf kurze Meldungen, sieben Tools und die neue Frage der Woche.
Mein Blick auf die KI-Woche
Diese Woche fing damit an, dass Anthropic vier eigene Vorfälle offenlegte, in denen Claude-Modelle fremde Systeme angegriffen haben. Sie endete damit, dass Dario Amodei ein Essay veröffentlicht, in dem er die ganze Branche auffordert, langsamer zu machen, und dass Elon Musk und Sam Altman ihm binnen zweier Stunden öffentlich zustimmen. Das gabs auch noch nicht. 😅
Die Frage, an der ich selbst gerade hänge: Was passiert, wenn eine Warnung vor künftiger Superintelligenz dazu führt, dass Leute heute gar nichts mehr mit KI zu tun haben wollen? Darüber habe ich geschrieben, und unter dem Beitrag stehen inzwischen 41 Kommentare, viele davon von Leuten, die genau in dieser Zwickmühle stecken.
Passend dazu unser nächstes kostenloses Webinar am 16. September: Samuel Tschepe vom Hasso-Plattner-Institut und ich gehen der Frage nach, wie viel Arbeit du an einen Agenten abgeben willst, wenn er 80 Prozent davon zuverlässig kann.
Öffentliche Termine, bei denen du mich erwischst. Sag Bescheid, wenn du da bist.
16. und 17. September, Berlin: Big Bang KI Festival
Ich spreche am 16. auf der Saturn Stage in der STATION Berlin. Wenn du da bist, komm danach kurz vorbei.
17. September, Köln: KI Day IV im RheinEnergieSTADION
Ich mache um 9:15 Uhr auf der Main Stage das AI Update. Mit dem Code Jens10 bekommst du zehn Prozent auf dein Ticket.
15. Oktober, Wien: AI Enabling Day
Ich gestalte einen der Deep-Dive-Workshops und darf die Keynote halten. Veranstalter ist die Österreich Werbung, das Publikum kommt aus dem Tourismus.
Ein Thema der Woche, das ich länger mit mir herumgetragen habe.
Zum ersten Mal sind sich Altman, Amodei und Musk einig
Was diese Woche passiert ist
Angefangen hat sie mit einer Kündigung. Jacob Coxon, drei Jahre Pretraining-Forschung erst bei OpenAI, dann bei Anthropic, hat am 9. September öffentlich gemacht, dass er geht, und gleich dazugeschrieben, warum: Keines der beiden Unternehmen handle verantwortlich, beide rasten geradewegs auf selbstverbessernde Superintelligenz zu. Im Thread wird er deutlicher. Die Leute, die diese Systeme bauen, glaubten ernsthaft, dass sie uns alle bis zum Ende des Jahrzehnts töten könnten, und das sei kein Marketing-Stunt. Rund 165 Millionen Aufrufe später war das die Meldung der Woche.
Drei Tage später gibt ihm sein ehemaliger Chef in der Sache weitgehend recht. Dario Amodei veröffentlicht am 12. September das Essay We Must Pace the Frontier. Die Branche müsse das Tempo drosseln, mit dem sie die Fähigkeiten ihrer Modelle steigert. Zwei Gründe nennt er: Die Entwicklung beschleunige sich, weil KI zunehmend die nächste KI baut, und der Vorfall, bei dem ein Schwarm von OpenAI-Agenten fremde Ziele angriff, zeige, was daran hängt. Sein Plan beginnt mit externen Prüfern, die wie Mitarbeitende Zugang bekommen und dem Recht, ihre Befunde ohne Freigabe zu veröffentlichen. Zwei Stunden später schreibt Elon Musk drei Worte darunter: Dario is right, anderthalb Stunden danach stimmt Sam Altman zu und kündigt an, OpenAI werde dasselbe tun. Diese drei sind sich sonst in nichts einig.
Was davon außerhalb unserer Bubble ankommt
Ich habe einen Abend damit verbracht, das zu lesen und einzuordnen, und mein Problem ist nicht die Warnung. Es ist was bei Leuten ankommt, die nicht täglich damit zu tun haben. Coxons Sorge betrifft künftige Systeme, die ihre eigene Weiterentwicklung beschleunigen, und den Kontrollverlust im Wettlauf der Labore. Wer nur die Überschrift liest, nimmt etwas anderes mit: Die KI, die ich hier im Büro benutze, bedroht die Menschheit. 😱 Dazwischen liegen technische Forschung, Sicherheitsfragen, geopolitischer Wettbewerb und wirtschaftliche Interessen, und jeder dieser Bereiche ist für sich schwer zu beurteilen. Zusammen bleibt das selbst für Leute, die täglich damit arbeiten, eine Blackbox. Die Überschriften vieler Pressemitteilungen dagegen versteht man sofort, und sie trifft einen persönlich. Da stehen Medien in der Verantwortung, aber auch alle, die über KI schreiben, mich eingeschlossen.
Ich kann von außen nicht beurteilen, wie belastbar Coxons Szenario ist. Seine Erfahrung gibt der Warnung Gewicht, ob sie zutrifft, weiß ich nicht, und ausschließen will ich es auch nicht. Genauso wenig kann ich behaupten, das sei bloß PR. Wirtschaftliche Interessen und auffälliges Timing sind ein Grund, genauer hinzusehen, aber kein Beweis für eine Inszenierung. Das gilt für Coxon, und es gilt für das Essay drei Tage später.
Warum ich trotzdem weitermache
Meine Sorge ist, dass aus einer Debatte über die Sicherheit künftiger Systeme eine pauschale Ablehnung der heutigen Anwendungen wird und Leute aus Angst aufhören, sich überhaupt damit zu beschäftigen. Praktische Erfahrung löst das Sicherheitsproblem der großen Labore nicht, aber sie ist die einzige Art, informiert mitzureden und im eigenen Umfeld bessere Entscheidungen zu treffen. Wer jetzt aussteigt, macht die Technologie nicht sicherer, er gibt nur die Gestaltung ab.
Vier Fragen, bevor du die nächste dramatische Meldung weiterträgst:
1Was wurde tatsächlich beobachtet?2Was wird daraus für die Zukunft abgeleitet?3Welche Annahmen stecken zwischen den Zeilen?4Welche Konsequenz folgt daraus, und für wen?
Was ich mir wünsche, ist eine Berichterstattung, die Risiken verständlich macht, Unsicherheit offenlegt und sagt, was man konkret tun kann, statt nur auf die gute Überschrift zu setzen. Bis es so weit ist, bleibt uns, selbst genauer hinzusehen.
Werkzeug der Woche
Alle Modelle dieser Woche auf einen Blick
Meine Zeitleiste führt inzwischen über 250 Modellstarts, jeder gegen die Ankündigung des Labors geprüft. Diese Woche neu drin: DeepSeek V4.1 Flash, Suno v6 und ChatGPT Images 2.5. Zur Zeitleiste
Was beim letzten Mal herauskam, und die Frage, die diese Woche läuft.
Das kam beim letzten Mal heraus
Gefragt war, ob ihr eine KI allein auf eurem Rechner arbeiten lasst. Gut die Hälfte, 53,1 Prozent, sagt: auf keinen Fall. 22 Prozent lassen es zu, aber nur mit Bestätigung pro Schritt. Bei 14,1 Prozent läuft das längst, und 10,7 Prozent erlauben es ausschließlich in einer Sandbox.
Nach dem, was Anthropic diese Woche über die eigenen Vorfälle geschrieben hat, sieht die Mehrheit dort oben gar nicht mehr so vorsichtig aus. Bemerkenswert finde ich eher die 14,1 Prozent: Ein Siebtel von euch hat das längst laufen, während die große Mehrheit noch grundsätzlich diskutiert.
Kurze Umfrage Was machen solche Warnungen mit deinem Gefühl zu KI? Ich mache mir Sorgen Ich blende es aus Für mich ist das PR Ich weiß nicht, was ich glauben soll Ein Klick genügt, das Ergebnis siehst du sofort. 
Wie ich die Firma aufbaue, woran wir gerade arbeiten und wo du dabei sein kannst.
snipKI ist mein Unternehmen, und ich nehme dich hier mit. Diese Woche war ein guter Moment dafür: In der Septemberausgabe der brand eins steht ein großer Artikel über KI im Mittelstand, zu dem ich ein paar Zahlen und Thesen beisteuern durfte. Wenn du sie am Kiosk siehst, lohnt sich der Blick.
Woran wir gerade arbeiten: Am 16. September läuft unser nächstes kostenloses Webinar, diesmal mit Samuel Tschepe vom Hasso-Plattner-Institut. Sein Begriff Agency Drift hängt bei mir seit Wochen fest, also der Moment, in dem Einfluss langsam zur KI rutscht, ohne dass es jemand entschieden hat. Direkt im Anschluss machen wir ein offenes Q&A in der Community.
Außerdem konnten wir zwei neue Stellen besetzen und eigentlich wird es auch mal Zeit das snipKI Team etwas besser vorzustellen.
Und eine Frage zurück an dich: Woran steckst du bei der KI-Einführung gerade fest? Antworte einfach auf diese Mail. Die Antworten landen bei mir, fließen in die Sessions ein und oft auch wieder hier in den Newsletter.
Nächste Termine
16. September, 12 Uhr: Webinar mit dem Hasso-Plattner-Institut
Ein KI-Agent kann 80 Prozent deiner Arbeit zuverlässig erledigen. Wie viel davon gibst du ab? Eine Stunde, kostenlos.
16. September, 12:45 Uhr: Offenes Q&A in der Community
Direkt nach dem Webinar, ohne Folien. Bring deine Fragen mit.
25. September: Kick-off beim KI-Führerschein für Frauen
Acht Wochen für Frauen, die KI in ihren Arbeitsalltag holen wollen, Vorkenntnisse braucht es keine. Kick-off am 25. September, Start am 29. September, Abschluss am 20. November. Vier Live-Module, acht Sprechstunden und Mikro-Aufgaben aus deinem echten Job.
Wir suchen Verstärkung
Zwei Rollen sind offen, beide mit derselben Grundvoraussetzung: Du arbeitest ohnehin schon in KI-Systemen, nicht daneben.
Du entscheidest, auf welchen Kanälen wir wachsen, und produzierst selbst: Texte, Bilder, Videoschnitt. Newsletter, LinkedIn, unser Podcast im Aufbau und YouTube. Teilzeit ab 20 Stunden oder Vollzeit.
Community-Manager:in für unsere KI-Community (m/w/d)
Du betreust die Community täglich, planst Impulse und Formate wie den Prompt der Woche und verzahnst das Ganze mit Newsletter und den Kohorten. Als Minijob oder Werkstudium, komplett remote.
Die Meldungen, die diese Woche wirklich etwas verändern, jeweils mit meiner Einordnung.
Anthropic legt vier eigene Vorfälle offen, in denen Claude fremde Systeme angriff
Anthropic hat am 9. September einen Untersuchungsbericht zu vier Vorfällen veröffentlicht, bei denen Claude-Modelle während Sicherheitstests auf das echte Internet zugriffen, obwohl die Umgebung als abgeschottet beschrieben war. Der auffälligste Fall: Claude Mythos 5 lud ein schädliches Paket auf PyPI hoch, das daraufhin auf 15 fremden Hosts installiert wurde. Anthropic geht davon aus, dass alle 15 Sicherheitsanbieter waren, die neue Pakete automatisch in Sandboxes prüfen. Der Scanner eines dieser Anbieter gab dem Modell dabei seine Zugangsdaten preis, die es sofort nutzte, um auf die Live-Datenbank des Anbieters zuzugreifen. PyPI entfernte das Paket innerhalb einer Stunde. Als Muster benennt Anthropic verzerrtes Denken, also das Ignorieren von Hinweisen darauf, im echten Netz zu arbeiten, und Leichtfertigkeit, also die Bereitschaft zu schädlichen Schritten, solange die Aufgabe vorankommt. Eine einzelne Ursache konnte das Unternehmen nicht benennen, die unabhängige Prüfung liegt jetzt bei METR.
Mein Take: In den letzten beiden Ausgaben ging es um OpenAIs Agenten bei Hugging Face. Jetzt macht Anthropic dasselbe mit den eigenen Fällen, und drei Tage später wird genau dieser Bericht zur Begründung dafür, dass die Branche langsamer werden soll, siehe mein Impuls oben. Der vierte Vorfall stammt aus dem Januar und ist erst aufgefallen, nachdem rund 481 Millionen Protokolle durchsucht wurden. Die erste Durchsicht mit rund 141.000 Protokollen hatte ihn übersehen. Wenn ein Agent bei euch handelt statt nur zu schreiben, ist die Frage nicht, ob er Fehler macht, sondern ob ihr sie innerhalb von acht Monaten findet. Protokolle, die niemand liest, sind keine Kontrolle.
OpenAI legt in einer Woche drei neue Schnittstellen nach
Am 10. September ging die Agents API in eine offene Beta für alle Entwickler. Ein einzelner Aufruf startet einen Agenten in der Cloud, mit Aufgabe, Modell, Werkzeugen und Ausführungsumgebung, er darf Teilaufgaben parallel an Subagenten abgeben und kürzt seinen Kontext bei langen Sitzungen selbst. Zusatzgebühren nennt OpenAI keine, bezahlt werden Token und Werkzeugaufrufe. Am selben Tag kam GPT-Live-1 in die API, ein Sprachmodell, das gleichzeitig zuhören und sprechen kann und Denkarbeit sowie Werkzeugaufrufe an ein Modell im Hintergrund abgibt. Die Sprachschicht kostet fünf Cent pro Minute, das Modell dahinter kommt obendrauf. Zwei Tage vorher waren bereits zwei neue Bildmodelle dazugekommen: GPT-Image-2.5 Flare als Standard, laut OpenAI bessere Bilder als der Vorgänger bei halbierter Wartezeit, und GPT-Image-2.5 Sunburst für Arbeiten mit vielen Bearbeitungsschritten, dafür langsamer.
Mein Take: Drei Schnittstellen in drei Tagen, und alle drei senken die Schwelle, etwas selbst zu bauen, statt ein fertiges Werkzeug zu kaufen. Das ist der Kontrast zur Debatte oben: Während die Chefs öffentlich über Tempolimits reden, wird der Start eines handelnden Agenten gerade auf einen API-Aufruf reduziert. Für euch heißt das vor allem eins: Bevor ihr das nächste SaaS-Abo verlängert, lohnt die Frage, ob die Funktion, für die ihr zahlt, inzwischen ein Nachmittag Arbeit ist. Und wenn ihr selbst baut, legt vorher ein Kostenlimit pro Anwendungsfall fest.
DeepSeek schaltet sein großes Modell ab und rechnet künftig zum Flash-Preis ab
DeepSeek hat am 10. September V4.1 Flash veröffentlicht, ein Mixture-of-Experts-Modell mit 552 Milliarden Parametern im Backbone, von denen beim Lesen 8 und beim Schreiben 16 Milliarden aktiv sind. Das Modelcard auf Hugging Face nennt eine Kontextlänge von einer Million Token, einen Zwischenspeicher von 890 Byte pro Token, also etwa ein Viertel des Vorgängers, und die MIT-Lizenz. Preislich kostet eine Million Eingabe-Token ohne Cache-Treffer jetzt 0,30 statt 1,32 Dollar, eine Million Ausgabe-Token 1,20 statt 3,96. Ab dem 14. September leitet DeepSeek alle Anfragen an das bisherige Spitzenmodell V4-Pro auf V4.1 Flash um und rechnet sie zum Flash-Preis ab.
Mein Take: Ein Anbieter nimmt sein teuerstes Produkt vom Markt, weil das billigere in den eigenen Messungen besser abschneidet. Der Druck auf den Preis den DeepSeek gerade fährt ist zudem enorm, wenn man es mit den Top-Modellen von OpenAI oder Anthropic vergleicht.
Suno bringt v6 und stellt bezahlte Beteiligung von Künstlern in Aussicht
Suno hat am 9. September v6 vorgestellt, entwickelt nach eigenen Angaben gemeinsam mit Branchenpartnern, darunter Warner Music Group, BMG und Believe. Es gibt drei Modelle: v6 für Pro- und Premier-Abos, v6-wild für experimentellere Ergebnisse und v6-mini für alle, schneller und schlanker. Die bisherigen Modelle werden abgeschaltet, Suno zieht komplett auf die neue Generation um. Neu ist vor allem die Kontrolle danach: Abschnitte eines Songs per Texteingabe ändern, mehrere Quellen in einem Durchgang zu einem Mashup verbinden, Teile isolieren und daraus einen Beat bauen, einzelne Zeilen im Text austauschen, ohne den ganzen Song neu zu rechnen. Für die Zukunft kündigt Suno Produkte rund um einzelne Künstler an, bei denen diese selbst entscheiden, ob sie mitmachen, und bezahlt werden, während Fans neue Wege bekommen sollen, sich mit ihnen zu verbinden.
Mein Take: Der letzte Satz ist der interessante. Suno nennt keinen Künstler, kein Datum, keine Konditionen und sagt auch nicht, was Fans konkret erstellen dürften. Wenn daraus wird, wonach es klingt, wäre das der erste Weg, auf dem Musik von Fans mit den Künstlern entsteht statt gegen sie, und die Urheberrechtsprozesse der letzten Monate hätten eine Antwort bekommen, die nicht aus einem Gerichtssaal kommt. Bis dahin ist es eine Ankündigung, und die Musikmodelle sind das, was du heute anfassen kannst.
OpenAI legt einen Beweis für ein Millennium-Problem vor, geprüft ist er noch nicht
OpenAI hat am 8. September einen Beweis veröffentlicht, dass die Navier-Stokes-Gleichungen für eine dreidimensionale Flüssigkeit in endlicher Zeit eine Singularität entwickeln können. Das ist eines der sieben Millennium-Probleme, und die Antwort fällt gegen die Regularität aus. Gerechnet hat ein internes Modell, das laut OpenAI deutlich leistungsfähiger ist als GPT-6 Astra und nicht öffentlich zugänglich. Die Zahlen dahinter sind der eigentliche Punkt: rund 10.000 Agenten gleichzeitig, ein Ergebnis nach etwa 88 Stunden, 2,7 Millionen Nachrichten und ungefähr 130 Milliarden erzeugte Token allein für dieses Problem. Die formale Prüfung in Lean lief anschließend 17 Stunden über GPT-6 Astra, Beweis und Code liegen öffentlich. Auf das Preisgeld verzichtet OpenAI ausdrücklich. In der Fachwelt ist die Sache umstritten: Charles Fefferman, der die offizielle Problemstellung verfasst hat, zeigt sich gegenüber Quanta erfreut und verweist zugleich auf die Vorarbeit anderer, ein Kollege wirft OpenAI in Scientific American vor, seine Methode übernommen zu haben, was OpenAI bestreitet.
Mein Take: Ob der Beweis hält, entscheiden Mathematikerinnen und Mathematiker, nicht ich und auch nicht OpenAI. Für dich ist ohnehin die Methode die Nachricht: nicht ein besonders kluges Modell, sondern zehntausend Agenten, die drei Tage lang parallel an derselben Sache arbeiten und deren Ergebnis danach maschinell geprüft wird. Genau dieses Muster, viele Durchläufe plus eine automatische Prüfung am Ende, funktioniert auch weit unterhalb der Millennium-Probleme. Überall dort, wo ihr heute einen Entwurf von einer KI holt und ihn von Hand kontrolliert, ist die Frage: Was wäre eure automatische Prüfinstanz?
Kleinere Meldungen, die du kennen solltest, in je einer Zeile.
Meta bringt Muse, einen persönlichen Agenten, der auch einkauft: Eigener Rechner mit Dateisystem und Browser, arbeitet im Hintergrund weiter und meldet sich von selbst. Bei schwer umkehrbaren Schritten wie Käufen muss ein Mensch freigeben. Vorerst nur in den USA, für uns also eine Ankündigung.
Die 24-Stunden-Meldepflicht aus dem Cyber Resilience Act gilt: Seit dem 11. September müssen aktiv ausgenutzte Schwachstellen binnen 24 Stunden gemeldet werden, Produkte mit KI-Komponenten eingeschlossen. Laut Bitkom wissen nur 29 Prozent der Unternehmen, was der CRA für sie bedeutet.
Hamburgs Datenschutzbehörde hält Aufnahmen mit Metas Kamerabrille für unzulässig: Prüfbericht vom 10. September: Aufzeichnen außerhalb des engen Freundeskreises gehe mangels Transparenz nicht, für Metas KI-Training fehle regelmäßig die Rechtsgrundlage. Ein Satz in der Besucherregelung lohnt sich.
25 Fields-Medaillen-Träger werfen der KI-Branche Fehlausrichtung vor: Die Ziele der KI-Unternehmen und die der Mathematik seien grob gegenläufig, heißt es in der Erklärung vom 11. September. Massenhaft erzeugte Wahr-oder-Falsch-Aussagen könnten fruchtbaren Boden zerstören statt neue Ideen hervorzubringen. Am 12. September hatten zusätzlich 4.432 Personen mitgezeichnet.
OpenAI verkauft keine neuen Pro-Abos mehr: Seit dem 10. September sind Neuanmeldungen für den Tarif zu 200 Dollar gestoppt, weil die Nachfrage nach Astra die Infrastruktur überlastet. Bestandskunden behalten den Zugang, API, Plus und Go bleiben buchbar. Ein Enddatum nennt OpenAI nicht.
Sakana lässt offene Modelle im Verbund gegen die Spitzenmodelle antreten: Fugu Max und Fugu Ultra v2 orchestrieren mehrere spezialisierte Modelle statt eines großen. Der Ausgabepreis liegt laut Sakana 40 bis 60 Prozent unter Sonnet 5, GPT 5.6 Terra und Kimi K3, bei 2 Dollar je Million Eingabe- und 6 Dollar je Million Ausgabe-Token. Beide sind über eine OpenAI-kompatible API verfügbar.
Deutsche Unternehmen setzen fast ausschließlich auf US-KI: Unter 603 befragten Unternehmen nutzen 76 Prozent ChatGPT, 35 Prozent Copilot, 28 Prozent Gemini. DeepSeek kommt auf 2 Prozent, das französische Mistral auf 0.
Jeder vierte aus der Gen Z kann den Job ohne KI nicht mehr machen: Das Randstad Arbeitsbarometer von Anfang September, 27.000 Befragte weltweit. In Deutschland sagen das 19 Prozent über alle Altersgruppen, in Indien 48.
PISA: Wer täglich einen Chatbot nutzt, liegt 30 Punkte zurück: Nichtnutzer kommen auf rund 505 Punkte, tägliche Nutzer auf rund 475. Das ist eine Korrelation, keine Ursache, und trotzdem eine Zahl, die in jeder Weiterbildungsdebatte auftauchen wird.
BSI warnt: Erklärbare KI kann selbst zum Angriffsweg werden: Neues Whitepaper zu Chancen und Risiken. Erklärungen über ein Modell können sensible Informationen über genau dieses Modell preisgeben.
Die Bundeswehr sucht eine Alternative zu Palantir und prüft 30 Anbieter: Prototyp für 2027 angepeilt, federführend ist die bundeseigene BWI. Als aussichtsreich gelten Hensoldt und Helsing mit MDOCore.
Neuer Benchmark: KI-Videos sind kaum noch von echten zu unterscheiden: DF26 prüft über 2.400 synthetische Videos gegen 271 echte Aufnahmen. Menschen und Erkennungssysteme liegen nahe am Zufallsniveau.
Was ich mir angesehen habe und für wen es sich lohnt.
Mercury 2.5: 1.107 Token pro Sekunde bei 0,20 Dollar je Million Eingabe-Token, 260.000 Token Kontext. Interessant überall dort, wo Wartezeit das Problem ist, etwa bei Sprachagenten.
ElevenMusic Music v2.5: Seit dem 11. September das Standardmodell bei ElevenMusic, mit volleren Arrangements und natürlicheren Instrumenten. Die Rechte an deinen Titeln entstehen in jedem Tarif, die kommerzielle Nutzung hängt aber am Tarif, das lohnt einen Blick in die Bedingungen.
YuE2: Erzeugt erst einen bearbeitbaren Notenplan und daraus den fertigen Song. Wenn du an Musik nicht nur würfeln, sondern eingreifen willst, ist das der spannendere Weg.
Gemini App für Windows: Alt und Leertaste öffnen Gemini über allem, was gerade offen ist. Praktisch, und ein guter Anlass, eure Regel für Desktop-Assistenten nachzuschärfen.
AuK: Offenes Sprachmodell mit 1,5 Milliarden Parametern für Erzeugung und Bearbeitung von Sprache, trainiert auf über 1,95 Millionen Stunden. Die Flash-Variante braucht vier Schritte.
Gradium Voice Design: Aus einer Textbeschreibung entsteht in Sekunden eine neue Stimme. Nützlich für Prototypen von Sprachagenten, bevor ihr über Sprecherverträge redet.
Desert Ant Labs: Kleine Modelle für Spracherkennung und Sprachverbesserung, die direkt auf dem Gerät laufen. Bis 100.000 aktive Geräte je Plattform kostenlos, also ohne laufende Cloud-Kosten.
Am 16. September bin ich in Berlin auf dem Big Bang KI Festival, am 17. in Köln auf dem KI Day. Wenn du auch da bist, sprich mich an, ich freue mich über jedes Gesicht zum Newsletter.
Und falls du aus dieser Ausgabe nur eine Sache mitnimmst: Lass dich von der Debatte über das Tempo an der Spitze nicht davon abhalten, bei dir anzufangen. Die beiden Dinge haben weniger miteinander zu tun, als es gerade klingt.
Jens
Nur für die, die bis hier gescrollt sind
Mein Use Case der Woche
Ich habe diese Woche getestet, wie weit ein Modell eine fertige Web-App ersetzt. Aufgabe: aus einem langen YouTube-Video kurze, gestylte Social-Clips schneiden, inklusive Editor zum Nachbearbeiten. GPT-6 Astra hat mir im Prinzip Opus Clip nachgebaut, und zwar gut genug, dass ich es weiterbenutze. Wie das aussieht, habe ich auf LinkedIn gezeigt.
Jens Polomski · snipKI GmbH · Lerchenweg 4, 50997 Köln
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