Analysen und praktische Einordnung zu künstlicher Intelligenz
Neuigkeiten
Können KI-Modelle leiden? Was Model Welfare wirklich misst
Anthropic führt Welfare-Interviews mit seinen Modellen. Es schliesst Empfindungsfähigkeit seit Anfang 2026 öffentlich nicht mehr aus. Was dahintersteckt und warum es relevant ist.
Llama-Modelle 2026: Wann lohnt sich Meta Llama lokal noch?
Meta Llama ist 2026 nicht mehr automatisch der lokale Default. Der Vergleich zeigt, wo Llama 3.x und Llama 4 noch sinnvoll sind, was RTX 5090/32 GB wirklich ändern und wann Qwen oder Mistral näherliegen.
KI-Modelle, die sich selbst entwickeln: Die Rekursive Revolution
Eine 22 Jahre alte Theorie wollte KI bauen, die sich selbst beweisbar verbessert. 2025 brachen LLMs den Beweis. Was geblieben ist, sieht beunruhigend gut aus.
Lokale LLM-Benchmarks: Welche Tests für welchen Zweck taugen
Lokale LLM-Benchmarks helfen nur, wenn klar ist, welche Entscheidung sie absichern. Ein Praxisleitfaden für Speed, Modellqualität und Tool-Verhalten.
LLM-Jailbreaking: Von DAN bis Claude Fable 5
Pliny nennt Fable 5 "PWNED". Der Fall zeigt, warum LLM-Jailbreaking trotz Classifiern, Red-Teams und System Cards nicht gelöst ist.
Gemma 4 lokal: Welches Modell passt zu welcher Hardware?
Gemma 4 gibt es in fünf Grössen von E2B bis 31B. Welche Variante lokal sinnvoll ist, entscheidet der verfügbare Speicher, der Serving-Pfad und die Lizenz.
Lokale LLM-Inferenz: vLLM, llama.cpp, Ollama, TensorRT-LLM im Vergleich
Vier Frameworks, vier Welten. Welcher Serving-Stack wirklich passt, entscheidet sich an Hardware, Last und Betriebsdisziplin.
LLM-Inferenz, Quantisierung und lokale KI: Wo Qualität wirklich verloren geht
Lokale Modelle laufen schneller und billiger, wenn man sie quantisiert. Was dabei still verloren geht, zeigen drei Studien mit einer Metrik, die Standard-Benchmarks systematisch übersehen.
FP4 auf Blackwell: Was NVFP4 für lokale KI wirklich ändert
NVFP4 macht FP4 auf Blackwell erstmals praktisch relevant. Entscheidend sind Scaling, Layer-Profil und Deployment-Disziplin.
DGX Spark in der Praxis: Was lokale KI auf eigener Hardware wirklich bringt
Lokale KI-Hardware verspricht Kontrolle und Unabhängigkeit. Was DGX Spark und ASUS GX10 im echten Betrieb leisten, ist komplizierter als jede Produktseite.
DeepSeek V4.1-Flash und V4-Pro: API, Preise und Hardware
V4.1-Flash ersetzt die alten Flash-APIs, bringt Bildinput und offene Gewichte. V4-Pro bleibt buchbar. Aktuelle Preise, API-Fallen und die Grenze meines lokalen V4-Tests.
KI findet mehr Schwachstellen, als Teams fixen können
Mehr Findings sind kein Fortschritt, wenn Triage und Patches nicht mithalten. Drei Stufen KI-Sicherheit, drei neue Versagensmodi.