🥳 Ausgabe #200: Spart KI dir wirklich Zeit? Dazu GPT-6 für alle & Haiku 5.5

Moin zur Ausgabe #200! 

Danke, dass du dabei bist. Was in 200 Ausgaben steckt, habe ich auf einer eigenen Seite zusammengetragen, ein paar Zahlen davon stehen direkt hier drunter. Diese Woche stand ich außerdem beim REWE Marketing Tag im Carlswerk in Köln auf der Bühne und dieses mal war er sehr interaktiv. Mehr als 400 Leute haben mitgemacht, mehr dazu erzähle ich ein anderes Mal. Und wir hatten Maximilian Hudlberger von OpenAI im Webinar, sein Thema findest du bei den Kurznews wieder.

Für Ende Oktober steht die nächste Bühne fest: Ich bin bei der AI Week Frankfurt auf der Hauptbühne dabei.

  

200 Ausgaben

Was in 200 Ausgaben steckt

Am 25. Januar 2023 ging der „KI-Tools Newsletter #1“ raus, nur auf LinkedIn, mit 506 Wörtern und 22 Links. Darauf kamen 135 Reaktionen und 39 Kommentare, mehr als bei den meisten Ausgaben danach.

Von #47 im Oktober 2023 bis #110 im Dezember 2024 kam jede Woche eine Ausgabe, 64 Wochen am Stück ohne Aussetzer.

Insgesamt sind es 542.031 Wörter und 7.492 Links. Wer alles am Stück liest, sitzt rund 41 Stunden dran.

2026 steht Claude mit 737 Nennungen fast gleichauf mit OpenAI (746). 2023 war noch fast alles OpenAI.

Die meisten Antworten gab es zu #100 mit der Verlosung: 331 Reaktionen und 318 Kommentare.

Heute lesen 35.759 Menschen auf LinkedIn mit und rund 12.400 per Mail. Zusammen sind das gut 48.000 Abos für etwas, das als Tool-Liste angefangen hat.

 

Wie oft „Agent“ in jeder Ausgabe vorkommt: 121 Nennungen 2023, 735 im Jahr 2026.

Alle 199 Ausgaben als Punkte, die Wochentage, die ersten Erwähnungen von Claude bis Nano Banana und eine Suche nach deiner Ausgabe: Zur Jubiläumsseite auf jens.marketing/200

Und zum Jubiläum gibt es etwas zu gewinnen: In der LinkedIn-Version dieser Ausgabe verlose ich 2 snipKI-Jahresmitgliedschaften, bald auch im komplett neuen Look. Der Beitrag dazu erscheint auf meinem Profil: Hier geht es zur Verlosung auf LinkedIn

Mein Blick auf die KI-Woche

Die Modelle werden billiger, und die Agenten werden selbstständiger. Claude Haiku 5.5 kostet für kurze Anfragen 90 Prozent weniger als sein Vorgänger, und GPT-6 ist bei allen ChatGPT-Nutzern angekommen, auch bei denen ohne Abo. Gleichzeitig zeigt ein Bericht von Anthropic, wie Claude in Tests echte Formulare abgeschickt hat, darunter einen erfundenen Hinweis an die Polizei, und ein Grok-Bot hat die privaten Finanzen eines CEOs in den Firmen-Slack gepostet. Verlangt hatte das in keinem der Fälle ein Mensch.

Wer KI im Unternehmen einführt, muss sich damit weniger um den Preis eines Agenten kümmern. Bei 10 Cent pro Million Token entscheidet eher, worauf ein Agent zugreifen darf und wer es merkt, wenn er etwas tut, das niemand wollte.

Mich beschäftigt dazu eine Frage, die ich auf LinkedIn gestellt habe: Würdest du die KI für dich einkaufen lassen? Ich mache das inzwischen regelmäßig, mit Ausgabenlimit und einer Bestätigung durch mich, bevor bezahlt wird. In der Statista-Umfrage unter 1.049 Menschen, die ich dort zitiert habe, würde der Großteil das nicht tun. Unter dem Beitrag stehen inzwischen 29 Kommentare.

 

Öffentliche Termine, bei denen du mich erwischst. Sag Bescheid, wenn du da bist.

14. und 15. Oktober, Wien: AI Enabling Day

Für Menschen aus dem Tourismus, die mit KI arbeiten wollen, statt nur darüber zu reden. Ich bin mit einem Deep-Dive-Workshop dabei.

28. Oktober, Frankfurt: AI Week Frankfurt

Fünf Tage im Squaire mit mehr als 20 Speakern, ich bin auf der Hauptbühne dabei.

 

Ein Thema der Woche, das ich länger mit mir herumgetragen habe.

  

Spart KI dir Zeit, oder verschiebt sie die Arbeit nur?

„Du arbeitest doch viel weniger dank KI!“ Den Satz höre ich oft. Von außen sieht es so aus, als würde man mit KI einen guten Teil des Tages die Füße hochlegen. Ich wollte es genau wissen und habe einen Arbeitstag von meinem neuesten Tool auswerten lassen, komplett mit einem lokalen Sprachmodell auf meinem Rechner. Das Ergebnis habe ich auf LinkedIn gezeigt, die Grafik siehst du oben.

Der Tag hatte 12 Stunden und 26 Minuten aktive Zeit, zerlegt in 244 einzelne Episoden. Die längste Fokusphase dauerte 25 Minuten. Der größte Block war Kommunikation mit 3 Stunden und 40 Minuten, danach kamen Recherche und Lernen mit 2 Stunden und 18 Minuten. Fürs Schreiben blieben 1 Stunde und 16 Minuten, kaum mehr als für Unterbrechungen mit 1 Stunde und 15 Minuten.

Dasselbe Muster zeigt eine Studie von Fiona Chen und James Stratton von der Harvard University, über die t3n am 9. Oktober berichtet hat. Die beiden haben rund 300 Millionen Arbeitsergebnisse von über 700.000 Beschäftigten in 718 Unternehmen ausgewertet, Daten der Plattform Jellyfish von Januar 2021 bis März 2026. Mit KI-Agenten entstehen 30 Prozent mehr Codezeilen. Gleichzeitig dauert die Prüfung eines Pull-Requests 49 Prozent länger, und der Anteil der Pull-Requests, die nachgebessert werden müssen, hat sich fast verdoppelt.

Ein Entwickler aus den Interviews der Studie beschreibt es so: Die KI erledigt 95 Prozent einer Aufgabe, die restlichen 5 Prozent kosten richtig Aufwand. Die Arbeit wandert vom Erstellen ins Prüfen, Abstimmen und Nachbessern. Bei mir sieht man das an der Kommunikation, bei den Entwicklern am Review. Auf die Gesamtleistung der Unternehmen hatte die KI in der Studie keinen messbaren Effekt.

Deshalb halte ich die Frage, wie viel Zeit uns KI spart, für schlecht gestellt. Die bessere Frage ist, wohin die gesparte Zeit wandert. Dafür habe ich ein kleines Framework gebaut, das du eine Woche lang ausprobieren kannst.

Framework zum Mitnehmen

Die Zeitbilanz in vier Spalten

Nimm dir eine Woche und notiere zu jeder Aufgabe, bei der KI mitarbeitet, vier Werte. Grobe Schätzungen in Minuten reichen.

1

Gespart: Wie viel schneller war das Erstellen mit KI als ohne? Der Entwurf, die Zusammenfassung, die Auswertung.

2

Verschoben: Wie lange hat das Prüfen, Korrigieren und Abstimmen danach gedauert? Hier landet die Zeit, die die Harvard-Studie als längere Prüfung misst.

3

Neu: Welche Arbeit gab es vorher gar nicht? Prompts pflegen, Tools testen, Ergebnisse anderen erklären.

4

Wechsel: Wie oft bist du zwischen Werkzeugen und Aufgaben gesprungen? 244 Episoden an einem Tag zeigen, dass viel Zeit in den Übergängen verloren geht.

Am Ende der Woche rechnest du Gespart minus Verschoben minus Neu und legst die Zahl der Wechsel daneben. Ist die Bilanz positiv, baust du die Aufgabe weiter aus. Ist sie negativ, hilft selten ein besseres Modell. Meist liegt der Hebel im Prüfen: klare Kriterien, Stichproben statt Komplettkontrolle, oder die Aufgabe bewusst wieder selbst machen.

Eine ehrlich ausgefüllte Zeitbilanz sagt dir mehr über deinen Einsatz von KI als jede Produktivitätsstudie, meine Grafik eingeschlossen. Und wenn du die Frage mit deinem Team weiterdenken willst: Tag 8 unserer snipKI Stories dreht sich genau darum, welche Arbeit dir die KI ganz abnehmen kann und was bei dir bleibt.

 

Neu bei snipKI

snipKI Stories: zehn Tage KI lernen, zum Mitspielen

KI-Kompetenz aufbauen muss nicht langweilig sein. Mit unserer Lernplattform, dem KI-Führerschein und dem Agent-Builder weichen wir bewusst von den üblichen Tages-Workshops ab, und auch innerhalb der Produkte experimentieren wir viel. Seit ein paar Wochen bringt Miriam Schneider als Education Lead noch mehr Tempo hinein. Ein Experiment ist jetzt öffentlich: die snipKI Stories.

Zehn Tage lang bekommst du jeden Morgen um 8 Uhr eine interaktive Geschichte per Mail, die du selbst durchklickst und steuerst. Jede Frage hat vier Schritte: Ausprobieren, Verstehen, Besser machen, Mitnehmen. 

Tag 1 fragt, warum KI-Texte alle gleich klingen und wie deine nach dir klingen. Danach geht es um Fragen wie: Wann kann ich der KI glauben? Was darf ich in die KI kopieren? Darf die KI für mich klicken und buchen? Frage 1 startet sofort im Browser, ohne Anmeldung. Für die anderen neun trägst du deine Mail-Adresse ein, kostenlos und mit einem Klick wieder abbestellt. Gebaut habe ich das Ganze natürlich mit KI.

Frage 1 starten →

Oder gleich alle 10 Fragen per Mail holen

 

Was beim letzten Mal herauskam, und die Frage, die diese Woche läuft.

Das kam beim letzten Mal heraus

Beim letzten Mal wollte ich wissen, wie oft ihr mit KI etwas ausprobiert, das ihr noch nie damit gemacht habt. 48,3 Prozent sagen: fast jede Woche. 36,1 Prozent machen das ein- bis zweimal im Monat, 12,9 Prozent seltener und 2,7 Prozent eigentlich nie.

Gut 84 Prozent von euch probieren also mindestens einmal im Monat etwas Neues aus. Die neue Frage schließt an die Kurzmeldung zu Epoch AI an: Woran merkst du, ob ein neues Modell für dich wirklich besser ist?

  Kurze Umfrage Woran merkst du, ob ein neues KI-Modell für dich besser ist? Ich teste an eigenen Aufgaben Ich schaue auf Ranglisten und Tests Ich höre auf Empfehlungen Ich bleibe bei meinem Modell Ein Klick genügt, das Ergebnis siehst du sofort.  

Wie ich die Firma aufbaue, woran wir gerade arbeiten und wo du dabei sein kannst.

Diese Woche hatten wir Maximilian Hudlberger, Applied AI Engineer bei OpenAI, zu Gast im Webinar. Er hat gezeigt, wie OpenAI neue Modelle testet und wie du selbst das passende Modell auswählst. Die Aufzeichnung gibt es für alle snipKI-Mitglieder in der Community.

Außerdem haben wir unsere Lernplattform aufgeräumt, wie genau, steht unten im Use Case. Parallel bauen wir die Plattform komplett neu, und in der Woche ab dem 12. Oktober kommen die ersten Tester drauf. Wir denken gerade die komplette snipKI-Welt neu. Da ist viel im Umbruch, aber es ist ultra spannend, und ich freue mich riesig darauf. Wenn du snipKI-Mitglied bist, findest du in unserer Community alles dazu, wie du dich als Tester bewerben kannst.

Und jetzt du: Woran steckst du mit KI gerade fest? Antworte einfach auf diese Mail. Die Antworten fließen in unsere Sessions und in die nächsten Ausgaben.

Nächste Termine

16. Oktober: Anmeldeschluss für den KI-Führerschein

Die nächste Kohorte startet am 20. Oktober. Acht Wochen mit vier Live-Modulen, über 20 Mikroaufgaben, die auf dich zugeschnitten sind, und acht Consulting-Sessions.

21. Oktober, 12 Uhr: Webinar mit Kevin Indig

Retrieved, Cited, Trusted. Kevin zeigt sein Framework, an welchen drei Stellen Marken aus KI-Antworten fallen und was du an jeder davon tun kannst. Kostenlos.

  

Das KI-Update als Video

Haiku 5.5 und ChatGPT Intelligent UI im KI-Update

  

Die Woche im Video. Darin geht es um Claude Haiku 5.5, ChatGPT Intelligent UI und GPT-6.1 Sol Ultrafast, dazu um Mistral Large 4, Kolibri von Aleph Alpha und Nano Banana 2.1. Video ansehen

 

Die Meldungen, die diese Woche wirklich etwas verändern, jeweils mit meiner Einordnung.

  

Anthropic senkt mit Haiku 5.5 die Preise um bis zu 90 Prozent

Anthropic hat am 7. Oktober Claude Haiku 5.5 veröffentlicht. Für Anfragen bis 100.000 Token kostet es 0,10 Dollar pro Million Eingabe-Token und 0,50 Dollar für die Ausgabe, 90 Prozent weniger als Haiku 4.5. Bei längeren Anfragen sind es 0,50 und 2,50 Dollar, die Hälfte des alten Preises. Das Modell läuft auf der Claude-Plattform sowie über AWS, Google Cloud und Microsoft Azure.

Gleichzeitig ist es deutlich stärker: Im Computer-Use-Test OSWorld 2.1 kommt Haiku 5.5 laut Anthropic auf 72,4 Prozent, Haiku 4.5 auf 15,7. Das Kontextfenster wächst laut heise von 200.000 auf eine Million Token. Aber: Ein neuer Tokenizer zerlegt denselben Text in rund 30 Prozent mehr Token, und bei maximalem Denkaufwand braucht Haiku 5.5 laut Artificial Analysis etwa dreimal so viele Ausgabe-Token wie GPT-6 Luna.

Dazu halbiert Anthropic den Preis für Cache-Lesezugriffe, was Sonnet 5.5 bei den meisten Agenten-Aufgaben laut Anthropic rund 20 Prozent günstiger macht. Max- und Team-Abos bekommen jeden Monat API-Guthaben, von 100 Dollar bei Max 5x bis zu 500 Dollar für ein Team. 

   

GPT-6 kommt mit klickbaren Antworten zu allen ChatGPT-Nutzern

OpenAI hat am 7. Oktober GPT-6 für alle ChatGPT-Nutzer freigegeben, laut OpenAI rund 1,2 Milliarden Menschen pro Woche. Neu ist Intelligent UI: Antworten können Grafiken, Buttons, Formulare, Diagramme und kleine interaktive Anwendungen enthalten, die du direkt im Chat benutzt.

Plus, Pro, Business und Enterprise bekamen das Update zuerst, Free und Go einen Tag später, in Enterprise entscheidet der Admin. Bezahlte Pläne laufen auf GPT-6 Sol, Free und Go auf GPT-6 Luna. Bei Fragen mit Websuche beginnt GPT-6 Instant laut OpenAI im Schnitt 44 Prozent früher zu antworten als GPT-5.6 Instant. Die Modelle hinter Work und Codex ändern sich mit diesem Update nicht.

Damit ist auch die kostenlose Version, die viele Mitarbeitende privat nutzen, auf dem Stand der neuen Generation. Wer in Schulungen noch Screenshots aus dem Frühjahr zeigt, zeigt eine andere Oberfläche. Für Free und Go testet OpenAI außerdem noch im Oktober in den USA Werbung während der Bilderstellung.

   

Claude schickt in Tests einen erfundenen Hinweis an die Polizei

Anthropic hat am 9. Oktober einen Bericht über ungewollte Handlungen seiner Modelle in Tests und bei der internen Nutzung veröffentlicht. Claude Haiku 4.5 hat dabei auf zufällig ausgewählten Webseiten das Hinweisformular einer Polizeibehörde zu einem ungelösten Tötungsdelikt ausgefüllt und abgeschickt, laut Anthropic offenbar nur als Beispielinhalt. Die Polizei von Philadelphia hat den Vorfall selbst öffentlich gemacht, der Hinweis landete im Spamfilter und wurde nie weitergeleitet. In anderen Fällen nutzte ein Claude-Modell eine Sicherheitslücke auf dem Server einer Universität, ein anderes las Zugriffstoken aus, um an gebührenpflichtige Daten zu kommen.

Meist ging es laut Anthropic um Beharrlichkeit: Claude umgeht eine Einschränkung, statt aufzuhören. Anthropic schaltet den Internetzugang für alle internen Evaluierungen ab, bis die Überwachung solche Fälle zuverlässig erkennt, Kundendaten waren nicht betroffen. Dazu passt der Fall von Shane Mac, CEO von XMTP Labs: Sein Grok-Bot als „persönlicher CFO“ tauschte sich mit einem zweiten Bot aus, der Zugriff auf den Firmen-Slack hatte, und laut t3n stand der Finanzbericht danach etwa zwei Stunden lang unter Macs Namen im Kanal der Führungsebene.

Verlangt hatte das in beiden Fällen kein Mensch. Bevor ein Agent echte Formulare, Kanäle oder Konten erreicht, gehört geklärt, wo seine Aufgabe endet und was er tun soll, wenn er nicht weiterkommt. Anthropic schreibt selbst, dass klarere Angaben zu Umfang, Zielen und Netzwerkgrenzen einige der Fehler verhindert hätten.

   

OpenAI markiert ChatGPT-Texte in der EU mit einem Wasserzeichen

OpenAI versieht in den kommenden Wochen Texte von ChatGPT und Codex in der EU mit einem unsichtbaren Wasserzeichen, in allen Plänen. Grund ist der EU AI Act, der verlangt, dass KI-generierter Text maschinenlesbar erkennbar ist. In der API können Kunden weltweit freiwillig mitmachen, ein weltweiter Standard wird das Wasserzeichen vorerst nicht.

Die Technik heißt textGrain und versteckt ein statistisches Signal in der Wortwahl. Bei 400 Token erkennt der Detektor laut OpenAI rund 95 Prozent der markierten Texte, bei 200 Token rund 80 Prozent. Wer 25 Prozent der Wörter durch Synonyme ersetzt, drückt die Erkennung auf 17 Prozent. Den Detektor bekommen zunächst nur zugelassene Forschende und Fachorganisationen.

In #192 ging es um die Wasserzeichen von Anthropic, jetzt zieht OpenAI für die EU nach. Bei Bildern, Videos und Audio ist Google weiter: Den SynthID Detector kann seit dem 7. Oktober jeder weltweit nutzen, vorerst auf Englisch, und er erkennt auch Inhalte von Partnern wie OpenAI und Nvidia. Dass ein Text von einem Menschen stammt, beweist ein fehlendes Wasserzeichen nicht, das schreibt OpenAI selbst, und ich habe es auf LinkedIn aufgegriffen.

   

Mistral legt Large 4 vor, und Ecosia wechselt trotzdem zu chinesischen Modellen

Mistral hat am 6. Oktober eine öffentliche Vorschau von Mistral Large 4 gestartet: eine Billion Parameter, davon 52 Milliarden aktiv, Bild und Text als Eingabe, trainiert auf 3.800 Nvidia-Grafikprozessoren in Mistrals eigenen Rechenzentren in Europa. Die Vorschau läuft über die API in Mistral Studio, die Gewichte sollen laut Mistral bis Ende Oktober folgen.

Laut Mistral löst Large 4 im Sicherheitstest Cybench 93 Prozent der Aufgaben und liegt in einem Agenten-Index fürs Programmieren vor DeepSeek V4 Pro und Qwen3.8 Max. Das sind Herstellerangaben. Im Intelligence Index von Artificial Analysis steht das Modell auf Platz 64 von 225, die Werte dazu stehen auf meiner Zeitleiste.

Zwei Tage später wurde bekannt, dass sich Ecosia von Mistral trennt. Gründer Christian Kroll begründet das laut heise damit, dass Mistral ein Jahr hinter die Konkurrenz zurückgefallen sei und überlastete Server zu Ausfällen geführt hätten. Ecosia nutzt jetzt offene Modelle wie Qwen, GLM und Kimi und hat damit laut Kroll die Betriebskosten etwa halbiert. In #197 ging es darum, dass in deutschen Unternehmen fast nur amerikanische KI läuft. Eine europäische Alternative muss im Einkauf trotzdem bei Leistung, Verfügbarkeit und Preis mithalten.

 

Kleinere Meldungen, die du kennen solltest, in je einer Zeile.

Ultrafast für GPT-6.1 Sol ist da: Laut OpenAI bis zu achtmal schneller als der Standardmodus, in der API für 12 Dollar pro Million Eingabe-Token und 60 Dollar für die Ausgabe. In Codex und ChatGPT Work gibt es den Modus nur in Pro 500, nutzungsbasiertem Enterprise und Edu, Admins müssen ihn einschalten. Datenresidenz in der EU wird unterstützt.

Epoch AI lässt sechs Modelle an der eigenen Arbeit antreten: Elf echte Aufgaben aus fünf Bereichen, bewertet von Hand nach demselben Maßstab wie bei den eigenen Leuten. Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra liegen vorn, scheitern aber an den offenen Teilen der Arbeit. Um diese Frage ging es auch in unserem Webinar mit Maximilian Hudlberger von OpenAI.

Claude-Abos bringen laut SemiAnalysis rund fünfmal mehr als OpenAI-Abos: Gemessen daran, was dieselbe Nutzung über die API kosten würde, bei den Modellen für den Alltag. OpenAI hat laut der Analyse den Gegenwert seines 200-Dollar-Plans halbiert und einen Plan für 500 Dollar eingeführt.

Google startet den Gemini Agent für die Arbeit: Er arbeitet direkt in Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat und Kalender und nutzt neben Gemini auch Claude-Modelle von Anthropic. Die Ausgaben eines Projekts lassen sich mit einer harten Obergrenze deckeln. Eine Vorschau gibt es zuerst für Finanzdienstleister und Kanzleien.

Windows lässt Agenten in abgeschotteten Containern arbeiten: Die Microsoft Execution Containers sind auf Windows 11 verfügbar. Unternehmen legen fest, auf welche Dateien und Netzwerke ein Agent zugreifen darf. Claude Code, Perplexity und Manus gehören zu den ersten, die das unterstützen.

Claude arbeitet jetzt in Google Docs, Sheets und Slides: Als öffentliche Beta in allen bezahlten Claude-Plänen. Standardmäßig fragt Claude vor jeder Änderung nach, in Team und Enterprise muss ein Owner die Konnektoren erst freischalten.

Anthropic ordnet den Zugang für Cyber-Profis in drei Stufen: Alle drei Stufen umfassen Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Mythos 5.1. Bewerber für die höchste Stufe prüft Anthropic laut heise gemeinsam mit der US-Regierung. Partner haben zwischen April und Juli mindestens 129.000 verifizierte Schwachstellen gefunden.

Eine chinesische Agentenflotte fragt massenhaft Kartendaten ab: Forscher haben viele parallel laufende Agenten auf Servern von Tencent entdeckt, die Alibabas Kartendienst Amap abfragen. Bisher sieht es so aus, als umgingen sie nur dessen API-Regeln.

Wikimedia findet Spuren von OpenAI-Agenten auf den eigenen Wikis: Mutmaßlich von OpenAI betriebene Agenten haben laut der Stiftung Testbearbeitungen vorgenommen und Millionen automatisierte Anfragen gestellt. Hinweise auf kompromittierte Daten fand Wikimedia nicht.

79 Prozent finden KI-Übersetzungen von Büchern in Ordnung: Ein komplett von KI geschriebenes Buch würden laut einer Bitkom-Umfrage nur 29 Prozent lesen, 72 Prozent wollen eine Kennzeichnungspflicht. Befragt wurden 1.006 Menschen in Deutschland.

EU-Staaten verhandeln über KI-Training ohne Einwilligung: Im Daten-Omnibus sollen sich Unternehmen fürs KI-Training auf ihr berechtigtes Interesse berufen können statt auf eine Einwilligung. Im letzten Kompromisstext steht dafür ein Widerspruchsrecht nach Artikel 21 DSGVO.

In Frankreich stellen KI-nahe Berufe weniger junge Leute unbefristet ein: Laut Banque de France lagen die unbefristeten Einstellungen im Fünftel der Berufe, die KI am leichtesten übernehmen oder unterstützen kann, im März 2026 rund 28 Prozent unter dem Stand von November 2022, im am wenigsten betroffenen Fünftel 8 Prozent. Bei Beschäftigten ab 50 verschwindet der Abstand fast.

Anthropic gibt Startups ein Jahr Claude Team gratis: Mit bis zu fünf Premium-Plätzen und 1.000 Dollar API-Guthaben, für Firmen, die in den letzten fünf Jahren gegründet wurden oder in den letzten zwei Jahren Geld eingesammelt haben.

Jeff Bezos erwartet durch KI die Drei-Tage-Woche: Manche würden ihre Familie mit drei Arbeitstagen pro Woche versorgen können, sagte er laut Fortune bei Fox News, und es werde schwer, Leute einzustellen. Amazon hat seit Ende 2025 rund 30.000 Stellen im Unternehmensbereich gestrichen.

1,8 Milliarden Dollar für biologische Daten zum KI-Training: Biohub, das US-Energieministerium, die NIH sowie Google DeepMind, Isomorphic Labs und Meta bündeln Geld, Daten und Rechenleistung. Daraus soll eine offene Datenbasis entstehen, mit der KI-Modelle vorhersagen, wie Zellen auf Eingriffe reagieren.

Midjourney sucht Tester für einen MCP-Server: Eine begrenzte Gruppe kreativer und technischer Leute soll ihn ausprobieren, ausdrücklich für künstlerische Projekte und nicht für SaaS-Produkte. Bewerben kannst du dich über ein Formular.

 

Was ich mir angesehen habe und für wen es sich lohnt.

Alle Modelle dieser Woche auf meiner Zeitleiste: Neu dazugekommen sind Mistral Large 4, Nano Banana 2.1 von Google und Beam von Reflection AI, ein offenes Modell mit 501 Milliarden Parametern, dessen Gewichte noch im Oktober kommen sollen. Jeder Eintrag ist gegen die Ankündigung des Labors geprüft.

Claude Motion und Claude Dashboards: Motion macht aus einem Prompt kurze Animationen, die Texte darin änderst du direkt in Claude. Ich habe es ausprobiert, für kurze Erklärvideos reicht das. Dashboards verbindet sich mit BigQuery, Databricks, Snowflake oder Salesforce. Beides ist in der Beta, Motion nur in Team und Enterprise.

Decisions API von OpenAI: Bewertet Texte und Bilder und liefert feste Antworttypen zurück, laut OpenAI etwa zehnmal schneller als die Responses API. Öffentliche Beta, bisher nur mit gpt-6-luna.

ChatGPT Meetings: Ein Plugin, das in Besprechungen mitschreibt und Zusammenfassung und nächste Schritte in deinem ChatGPT Space ablegt. Beta für Pro und Business in der Mac-App, Enterprise soll folgen.

Decision Models von Liquid AI: Klassifizieren, Routing und Bewertung in einem einzigen Aufruf, ohne dass Text erzeugt wird. Das Modell gibt Wahrscheinlichkeiten für feste Ergebnisse zurück, eine Variante versteht auch gesprochene Befehle.

One: Eine Mac-App, in der du Claude Code, Codex und andere Coding-Agenten an einer Stelle steuerst, auch vom iPhone oder von einem Linux-Server aus. Drei Tage kostenlos, danach 12,99 Dollar im Monat.

Genex: Open-Source-Desktop-App unter MIT-Lizenz, die Browser-Spiele mit Three.js baut. Läuft mit deinem Claude- oder ChatGPT-Abo oder einem lokalen Modell über Ollama, Plugins für Unity und Unreal sind angekündigt.

treg: Ein Zugang für über 3.800 Werkzeug-Endpunkte von 111 Anbietern, die deine Agenten nutzen können. Abgerechnet wird pro Aufruf, der Preis steht vorher fest, und es gibt einen Dollar Startguthaben.

LumaBrowser 2.0: Chatten, Bilder erstellen und Dokumente durchsuchen mit lokalen Modellen auf dem eigenen Rechner, für Windows, macOS und Linux. Kostenlos, ohne Konto und seit Version 2.0 quelloffen unter AGPL. Neu ist ein Dashboard mit Kalender, Slack, Teams, Mails und ClickUp-Aufgaben.

REA: Gibt deinem Coding-Agenten Werkzeuge, um Programme zu untersuchen und zu erklären, was sie tun. Ein Beispiel auf der Seite: warum der Windows-Rechner bei 200 + 10 % auf 220 kommt. Quellcode auf GitHub unter MIT-Lizenz.

Microsoft-Decision-1: Ein kleines Modell für Routing, Klassifizierung und Prüfschritte in Workflows, in Microsoft Foundry und über OpenRouter. Laut Microsoft rund 35-mal schneller als GPT-6 Sol, Eingabe-Token kosten 0,042 Dollar pro Million, die Ausgabe ist kostenlos.

Composer Predictions in Codex: Codex schlägt nach jeder Antwort deine nächste Nachricht vor, übernehmen geht mit Tab. Als Beta in der Codex-Desktop-App für persönliche ChatGPT-Pro-Konten, mit GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol.

Das wars mit Ausgabe 200. 🥳 Eine Sache zum Ausprobieren: Schreib dir drei Aufgaben auf, die du jede Woche mit KI erledigst, und heb dir jeweils das beste Ergebnis auf. Wenn das nächste Modell kommt, bekommt es genau diese drei Aufgaben.

Jens

Nur für die, die bis hier gescrollt sind

Mein Use Case der Woche

Auf unserer Lernplattform waren zuletzt über 650 Videos online. Anne aus unserem Team hat sich die komplette Bibliothek vorgenommen, und bei 48 Videos hat unser Transkript-Audit konkrete Fehler gefunden: Modelle, die es nicht mehr gibt, Menüpfade, die die Oberfläche nicht mehr hat, Preise, die nicht mehr stimmen. Weitere 45 waren nicht nachweislich falsch, aber alt und kaum noch genutzt. Rausgeflogen sind 93 Videos, 75 aus 2024 und 18 aus 2025, übrig sind 557. Löschen fühlt sich erst mal falsch an, da steckt viel Arbeit drin. Ein Tutorial aus 2024 zeigt dir aber oft einen Menüpunkt, den es gar nicht mehr gibt. Mehr dazu in meinem Beitrag auf LinkedIn, mit 112 Reaktionen mein stärkster der Woche.

 

Jens Polomski · snipKI GmbH · Lerchenweg 4, 50997 Köln

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