Neue Modelle AI Minute Newsroom 2026-08-15

Alibabas Antwort auf Metas lokales Modell kam vier Tage später — und dieses hier sieht

Alibabas Qwen-Team veröffentlichte am 14. August die offenen Gewichte von Qwen3.8-27B unter Apache 2.0. Es ist ein dichtes Modell mit 27 Milliarden Parametern, kein Mixture-of-Experts, und von Haus aus multimodal: Es liest Bilder und Video ebenso wie Text. Die Modellkarte nennt ein Kontextfenster von 262.144 Token, erweiterbar auf eine Million, sowie Werte von 73,0 auf Terminal Bench 2.1, 61,7 auf SWE-bench Pro und 84,3 auf OSWorld-Verified für die Computerbedienung. Presseberichte beziffern den Speicherbedarf bei üblicher Präzision auf rund 24 GB — eine RTX 4090 —, für einen 4-Bit-Build aus der Community werden etwa 17 GB genannt. Meta hatte am 10. August Muse Glimmer veröffentlicht, ein Apache-2.0-Modell mit 30 Milliarden Parametern und nahezu demselben Versprechen; jenes verarbeitet nur Text.

Warum es wichtig istDie interessante Zahl ist hier nicht der Benchmark, sondern der Speicher. Beide jüngsten offenen Veröffentlichungen nahe der Spitze wurden bewusst so bemessen, dass sie auf eine Grafikkarte passen, die jemand ohnehin besitzt — unter einer Lizenz, die erlaubt, das Gebaute zu verkaufen. Das ist eine andere Strategie als bei den Billionen-Parameter-Modellen der letzten zwei Wochen, die dem Namen nach offen und in der Praxis für fast niemanden lauffähig sind. Wenn ein Modell, das Bilder sieht und einen Computer bedient, jetzt in 24 GB passt, ist die Menge dessen, was man auf niemandes Server mehr schicken muss, deutlich gewachsen — für eine Schule, eine Praxis oder ein Unternehmen mit Regeln dazu, wohin seine Daten dürfen.

#Coding #Bildgenerierung

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