Ein KI-Agent, der in die Tasche passt: Liquid AI veröffentlicht ein 2,6-Milliarden-Parameter-Gehirn, kostenlos
Stellen Sie sich einen Assistenten vor, der nicht mit einem entfernten Server spricht: er denkt in Ihrem Telefon, mit weniger als 2,5 GB Arbeitsspeicher. Genau das veröffentlicht Liquid AI mit dem Modell LFM2.5-2.6B, das speziell dafür trainiert wurde, Agenten zu steuern — das richtige Werkzeug zu wählen, eine Aufgabe in Schritte zu zerlegen, andere Software aufzurufen und die Antwort zusammenzusetzen. Das Modell läuft mit 220 Wörtern pro Sekunde auf einem High-End-Mac und mit 30 Wörtern pro Sekunde auf einem gewöhnlichen Smartphone. In den veröffentlichten Benchmarks schlägt es Modelle, die drei- bis viermal größer sind, beim Befolgen von Anweisungen und beim Werkzeuggebrauch. Die freien Gewichte liegen ab sofort auf Hugging Face bereit — für neugierige Bastler und für kleine Unternehmen, die nicht von einer Cloud-API abhängig sein wollen.
Ant Group veröffentlicht ein chinesisches Ultra-Leicht-Modell (124 Milliarden Parameter, nur 5 aktiv) unter MIT-Lizenz
InclusionAI, der Open-Source-Zweig des chinesischen Giganten Ant Group, hat am Dienstag die vollständigen Gewichte von Ling-3.0-flash veröffentlicht. Das Paradoxon: 124 Milliarden Parameter insgesamt, aber nur 5 Milliarden pro Frage aktiv — ein Experten-Ensemble, das bei Bedarf aufwacht. Hybride Architektur, 262.000-Token-Kontextfenster, MIT-Lizenz ohne Einschränkungen. Erklärtes Ziel: agentische Workloads (Werkzeuge nutzen, einen mehrstufigen Plan verfolgen, Software-Aufrufe verketten). Es bindet sich nativ in die Harnesses ein, die Agenten-Entwickler nutzen: Claude Code, Hermes Agent, OpenClaw. Kurz gesagt: ein neuer kostenloser Spielplatz für alle, die Agenten über lange Sequenzen laufen lassen wollen, ohne proprietären Lock-in.
Die Smartphone-Kamera wird zum autonomen visuellen Agenten: NewEyes scannt, denkt und handelt
Sie richten Ihr Telefon auf eine Szene, und die NewEyes-App beschreibt nicht nur, was sie sieht: sie verknüpft Aktionen. Scannt Ihren Kleiderschrank, um Ihnen zu sagen, was fehlt, liest ein Parkplatzschild und erinnert Sie daran, das Auto umzustellen, verwandelt eine handgezeichnete Skizze in eine Website, bevor Sie den Raum verlassen. Das ist die Wette von Collov Labs, das sein erstes Verbraucherprodukt seit seiner 23-Millionen-Dollar-Series-A Anfang 2026 auf den Markt bringt. Die Verarbeitung läuft teilweise auf dem Neural-Chip des Telefons (Qualcomm Hexagon), also muss nichts in die Cloud geschickt werden. Funktioniert bereits in der Beta mit den Meta Ray-Ban-Smart-Glases. Für alle, denen Text-Agenten zu langweilig sind: KI, die in der physischen Welt handelt, beginnt durch das Auge.
Nimble verspricht Web-Such-Agenten, die den Token-Verbrauch halbieren
Wenn ein KI-Agent sein Leben damit verbringt, das Web zu durchsuchen, um seinem Benutzer zu antworten, summiert sich die Rechnung schnell. Nimble bietet einen Such-Agenten, der die Geschäftsdomäne des Unternehmens lernt (Vertrieb, Marketing, Finanzen, Support) und seine Suchstrategien entsprechend anpasst. Gemeldetes Ergebnis: weniger als die Hälfte der Token pro Anfrage, bei einer um 21 Punkte höheren Antwortqualität. Erster benannter Kunde: Rox, ein AI-native CRM, das eine zwanzigfache Senkung der Agentenkosten nach der Einführung meldet. Anschließbar als Werkzeug über eine Standard-API oder einen MCP-Connector. Für kleine und mittelständische Unternehmen, die Agenten skalieren, ist das ein konkreter Weg zu einer kleineren Monatsrechnung.
Eine KI-Neocloud sammelt 300 Millionen ein, um GPU-Verleiher für kleine Startups zu werden
Volta Infra Holdings trat am Dienstag aus dem Stealth-Modus mit einer 300-Millionen-Dollar-Equity-Runde, einem strukturierten Finanzierungsrahmen von 5 Milliarden Dollar und einer 10-Milliarden-Dollar-Partnerschaft über sechs Jahre hervor, um ein KI-Compute-Zentrum in Norwegen zu bauen. Auf dem Cap Table: Andreessen Horowitz und Altimeter als Co-Leads, plus Nvidia und der Family-Office von Michael Dell. Das Ziel: „Little Tech“ — jene KI-Startups, die viel Compute brauchen, aber nicht die Bilanz haben, um einen Mehrjahresvertrag mit Microsoft oder Amazon zu unterschreiben. Volta spielt den Vermittler: kauft Nvidia-Chips, finanziert das Rechenzentrum und verkauft Kapazitäten dann stunden- oder monatsweise weiter. Für europäische Labore, die Schwierigkeiten haben, GPU-Slots zu finden, ist das ein weiteres Zeichen, dass sich die Infrastruktur diversifiziert — jenseits der drei Cloud-Giganten.
Freiwilliger Cyber-Test-Rahmen: das Weiße Haus trifft OpenAI, Anthropic, Google und Meta
Treffen am 4. August zur Finalisierung eines Protokolls für frühen Regierungszugang zu Frontier-Modellen. Der offizielle Text wurde noch nicht veröffentlicht — diese Woche im Auge behalten.
Ling-3.0-flash-Zahlen: die stabile Variante kommt diese Woche
Die veröffentlichten Werte stammen aus einem „Release Candidate“ mit aktiviertem Thinking-Modus. InclusionAI sollte eine Tabelle veröffentlichen, die diese Werte mit dem endgültigen Modell auf OpenRouter verknüpft.
NVIDIA legt am 26. August Quartalszahlen vor
Die Volta/Nvidia-Dynamik wird auf die Probe gestellt: das Unternehmen wettet stark auf die GPU-Vertikalisierung zu Neoclouds. Beobachten Sie die Data-Center-Guidance.
Trump-Xi-Gipfel im September: mögliche Wende bei chinesischen Open-Weight-Modellen
Wird von mehreren Analysten (Samm Sacks, New America) als möglicher Wendepunkt für US-Beschränkungen gegen chinesische Labore genannt.
📊 Trend
Zwei Unterströmungen kreuzen sich diese Woche. Auf der einen Seite setzt die „Agent-as-Black-Box“-Kette einen neuen methodischen Standard: Liquid AI steuert sein agentisches Reinforcement Learning, indem es Agent-Harnesses (Claude Code, Hermes Agent, OpenClaw) als Black Boxes behandelt, deren Trajektorien unverändert erfasst werden. InclusionAI folgt auf der Integrationsseite genau der gleichen Logik. Auf der anderen Seite die Baugenehmigung: Volta sammelt 300 Millionen ein, um Nvidia-GPUs für junge Labore zu kaufen, während das Weiße Haus den Zugang zu Frontier-Modellen reguliert. Für Agenten-Bauer ist die Lektion klar: das Reasoning komprimiert sich (die Modelle passen in die Tasche), Harnesses werden zur Referenz, und physische Infrastruktur wird zum eigenständigen Governance-Thema. Behalten Sie alle drei Fenster für die nächsten sechs Monate im Blick.