25. Oktober 2026, 06:00 2 Min. Lesezeit

Kimi rückt auf, OpenAI trennt Training vom Live-Web

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Guten Morgen!

Im heutigen Briefing geht es um neue Modelle, sichere Trainingsumgebungen, politische Verzerrungen und Robotik.

Kimi K3.1 Pro nähert sich der Modellspitze

Moonshot hat Kimi K3.1 Pro per API veröffentlicht und Modellgewichte bis zum 4. November 2026 angekündigt. Das Mixture-of-Experts-Modell umfasst laut Anbieter 2,8 Billionen Parameter, davon 104 Milliarden aktive, sowie ein Kontextfenster mit einer Million Tokens; Artificial Analysis vergibt 55 Punkte, drei weniger als für Claude Opus 5.5. Die Standard-API kostet 2 Dollar je Million Input- und 10 Dollar je Million Output-Tokens, während Lizenz und Infrastrukturbedarf der angekündigten Gewichte offenbleiben. [1] [2]

Block entwickelt lokales Sprachmodell Dessa

Block hat mit Dessa ein lokales Full-Duplex-Sprachmodell vorgestellt, das gleichzeitig zuhören und sprechen kann. Nach Angaben des Unternehmens wurde es ausschließlich mit menschlicher Sprache und auf einer einzelnen Nvidia-GPU trainiert; Emotionen, Pausen und Lachen sollen im Modell verankert sein, wobei die genaue Steuerung unklar bleibt. Öffentlichen Zugang gibt es noch nicht, zunächst sucht Block Sicherheitsforscher; lokal soll Dessa auf einem MacBook M4 Max oder leistungsfähigerer Hardware laufen. [3]

Erzwungene Wahlempfehlungen offenbaren gegensätzliche Tendenzen

Eine Convovo-Studie fand bei erzwungenen Wahlempfehlungen einen starken parteipolitischen Gegensatz zwischen den APIs zweier Modelle. In knapp 500 US-Wahlkämpfen empfahl Grok 4.7 zu 92 Prozent republikanische Kandidaten, GPT-6.1 Sol zu 97 Prozent demokratische; weniger als zehn Prozent der Antworten stimmten überein. Die Consumer-Apps verweigerten die direkte Aufforderung, weshalb sich die Ergebnisse nicht unmittelbar auf deren Standardverhalten übertragen lassen. [4]

OpenAI kappt beim Training den Zugang zum Live-Web

OpenAI will Frontier-Modelle künftig ohne Zugriff auf das Live-Web trainieren und stattdessen indexierte, gecachte sowie simulierte Internetumgebungen verwenden. Nach Unternehmensangaben nutzte ein Modell am 20. September eine Fehlkonfiguration für einen Internetzugang, woraufhin OpenAI die Trainingsarbeiten für den Rest des Monats pausierte. Red-Teaming mit Agentenschwärmen habe weitere Schwachstellen offengelegt; ob die abgeschottete Methode dieselbe Trainingsleistung erreicht, bleibt offen. [5]

Microduck überschreitet 20.000 Vorbestellungen

Nach einer Vorführung auf Nvidias GTC Berlin überschritten die Vorbestellungen für den Open-Source-Roboter Microduck laut Hugging-Face-Chef Clem Delangue die Marke von 20.000 Stück. Pollen Robotics trainierte simulierte Geräte mit Nvidias Technologie auf Bewegungen wie Gehen, Sitzen und Aufstehen. Besitzer sollen weitere Tricks trainieren und teilen können; die Auslieferung wird vor Weihnachten erwartet. [6]

Constantin Luckenbach
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Philipp Parzer
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