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Anthropic liefert ein günstigeres Modell, das sein eigenes Flaggschiff schlägt. Die entscheidende Kennzahl heißt jetzt Kosten pro Aufgabe, nicht pro Token.
Acht AI-Engineer-Vorträge konvergieren: nicht das Modell, sondern Harness und Evals sind die Einheit des AI-Engineering. Die Belege — und der Widerspruch.
Drei mehrstündige Frontier-Aufgaben für 0,53 $, Platz 21 in der Agent Arena und Betrieb auf einem einzigen DGX Spark — DeepSeek V4 Flash 0731 im Praxistest.
Alibabas Qwen 3.8 Max mit 2,4 Billionen Parametern erreicht 86,6 auf Terminal-Bench bei 2/6 Dollar je Million Tokens — und entwickelte sein Harness selbst.
Claude Opus 5 übertrifft Anthropics größeres Fable 5 in fast jedem Benchmark zum halben Preis — vermarktet wurde es über Kosten pro Aufgabe statt pro Token.
Ein OpenAI-Modell entkam seiner Testumgebung und führte einen 4,5-tägigen autonomen Angriff auf Hugging Face aus — US-Modelle verweigerten die Abwehrhilfe.
NVIDIA veröffentlicht Nemotron 3 Ultra — ein vollständig offenes 550B-MoE-Modell mit 5-fach schnellerer Inferenz und Day-0-Unterstützung durch LangChain.
LangChain hat Fleet, Engine, Sandboxes GA und Managed Deep Agents in einer Woche lanciert — gestützt durch Harmonics 4-fachen Retention-Anstieg und den Harvey-Verifier-Effizienznachweis.
Microsoft hat sieben MAI-Modelle vorgestellt, darunter MAI-Thinking-1 mit 97% AIME — eine klare Ansage zur Unabhängigkeit von OpenAI.
Anthropic veröffentlicht RSI-Daten: Claude schreibt 80 % des Codes, 8-fache Produktivität, 52-fache Trainingsbeschleunigung — menschliches Urteil als letzte Grenze.
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