Wir sprechen über KI, LLMs, AI Agents, SEO und Online Marketing. Im Fokus stehen neue Tools, aktuelle Entwicklungen, praktische Learnings und die Frage, was davon wirklich nützlich ist und was eher Hype bleibt.
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- Quelle zu: https://www.theinformation.com/newsletters/the-briefing/german-court-ruling-google-spotlights-ai-liability-question
- Maßgeschneiderte KI-Strategien und -Lösungen – von der Idee über das Modell-Training bis zur produktiven Integration: https://wojcik.de
- The biggest IPO in history is now 4x oversubscribed, with SpaceX $SPCX drawing $250B in demand against a $75B raise: https://x.com/NoLimitGains/status/2064439231968166348
Loops statt Prompten, Claude Mythos Leaks & Personal-Wechsel | AI Talk Mo. 08.06.2026
Season 1 · Episode 5
Tuesday, June 9, 2026 • Duration 52:45
Zwei Themen dominieren die KI-Woche – und beide zeigen, wie schnell sich Begriffe und Erwartungen verselbstständigen, bevor die Realität sie einholt.
Peter Steinbergers Tweet vom 7. Juni hat 2,2 Millionen Views gesammelt. Sechs Wörter: „You should be designing loops that prompt your agents." Problem: In den Replies streiten alle darüber, was das überhaupt bedeutet. Die Folge erklärt Boris Chernys Definition vom WorkOS-Event, zeigt die fünfjährige Entwicklungsgeschichte von ReAct über AutoGPT bis zur heutigen Orchestrierungsebene – und nimmt den Cron-Job-Einwand ernst. Dazu ein konkretes Praxisbeispiel: 90 Minuten autonomes Codex-Coding, 630.000 Tokens, ein eigener LLM-Benchmark steigt von 90,1 auf 91,0 Prozent.
Parallel brodelt der Hype um Claude Mythos. Leak-Outputs aus der DevMode-Community zeigen einen macOS-Klon mit 50.000 Tokens und funktionierendem Browser, einen Cut-the-Rope-Nachbau mit Level-Editor und Musik-Generierung über Code – alles auf Low Thinking Effort. Anthropic-interne Daten sollen 52-fache Trainings-Code-Speedups in bestimmten Optimierungsaufgaben zeigen. Polymarket sah die Release-Wahrscheinlichkeit innerhalb einer Woche bei 40 Prozent – vier Tage zuvor lag sie noch bei 3 Prozent. Preisgerüchte: rund 125 Dollar pro einer Million Output-Token, zwei Versionen für Endnutzer und Enterprise.
Außerdem: Clive Chan verlässt OpenAI nach 2,4 Jahren im Custom-Chip-Programm und wechselt zu Anthropic. OpenAI plant den eigenen Inferenz-Chip für H2 2026. Apple WWDC bringt ein neues Siri, möglicherweise mit Gemini-Backend. Und Ramp-Kreditkartendaten für Juni zeigen: Anthropic führt im B2B-Wachstum – OpenAI taucht nicht mehr unter den Top-Playern auf.
00:00:08 Intro & Format
00:03:17 Claude Mythos – erste Community-Outputs
00:06:00 Generierungszeit und Kosten
00:07:13 GPT-5.06 – erste Infos aus internen Tests
LoRA Fine-Tuning für SEO: Mein eigenes LLM Experiment
Season 1 · Episode 4
Friday, June 5, 2026 • Duration 52:45
In dieser AI Talk Folge geht es um mein Experiment, ein eigenes SEO LLM per LoRA Fine-Tuning zu trainieren.
Ich spreche darüber, wie ich aus meinem SEO Benchmark Trainingsdaten erstelle, warum gute Datensätze wichtiger sind als reine Menge und wie ich ein Open-Weight-Modell gezielt für technische SEO-Aufgaben, strukturierte Daten, Onpage, Offpage, Crawling und Agent-Workflows optimieren möchte.
Außerdem geht es um Qwen 3.6, lokale LLMs, RunPod, GPU-Setups, Benchmarks, Student-Teacher-Ansätze und die Frage, ob ein kleineres Modell nah genug an große Topmodelle herankommen kann, um in echten Workflows deutlich günstiger eingesetzt zu werden.
Ein großer Teil der Folge zeigt auch, warum Fine-Tuning ein iterativer Prozess ist: trainieren, testen, Fehler analysieren, Trainingsdaten verbessern und erneut benchmarken.
Kapitel:
00:00 Einstieg: Warum ein eigenes SEO LLM? 02:42 SEO Benchmark, Student-Teacher-Prinzip und Modellvergleich 05:12 Codex, Claude Code, Cursor und aktuelle Coding-Tools 07:48 Trainingsstatus, Setup und lokale Modelle 13:15 Qwen 3.6 als Basis für das Fine-Tuning 17:48 Aufbau der SEO-Trainingsdaten 24:45 Training starten, Datensätze kuratieren und LoRA verstehen 30:42 Benchmark-Test mit dem neuen Modell 32:36 Iteration: Trainieren, testen, verbessern 39:02 Erste Ergebnisse, Rückschritte und Learnings 46:38 Analyse mit starken Modellen und Vorbereitung für V4 57:14 Neuer Trainingslauf mit optimierten Beispielen 58:15 Nächster Schritt: Tool- und Function-Calling-Training 59:54 Fazit: Wie ich LLMs optimiere 01:02:05 Warum Benchmark und Trainingsdaten getrennt bleiben müssen 01:03:06 Ziel: Ein günstigeres spezialisiertes SEO Brain Modell
Meta AI Hack, Nvidia DGX Power & eigene SEO Modelle: Warum AI Agents noch wackeln
Season 1 · Episode 3
Tuesday, June 2, 2026 • Duration 52:45
In dieser AI Talk Folge geht es um Nvidia DGX Spark, lokale LLMs, neue Open-Weight-Modelle, Minimax M3, Coding-Benchmarks, ein neues Video-Modell von xAI und den Meta Support Assistant Hack.
Außerdem zeige ich mein nächstes Experiment: ein eigenes SEO LLM per LoRA Fine-Tuning. Dafür will ich aus meinem SEO Benchmark Trainingsdaten bauen und ein Modell stärker auf technische SEO-Aufgaben, Crawling, Onpage, Offpage und Agent-Workflows optimieren.
Kapitelübersicht:
00:00 Neues Setup und KI-Co-Host
02:42 Alphabet und AI-Infrastruktur
05:02 Nvidia DGX Spark und lokale LLMs
07:30 KI im Betriebssystem
10:30 DGX Station und Blackwell Power
14:23 Nvidia Nemotron 3 Ultra
17:19 Minimax M3 für Coding
21:41 Neues Video-Modell von xAI
24:04 Coding-Benchmarks und Modellpreise
28:11 Meta Support Assistant Hack
31:37 KI-Co-Host im Live-Test
33:19 Eigenes SEO LLM per LoRA
41:37 Anthropic IPO und Preisdruck
50:20 Fazit und Ausblick
02.06.2026 · AI Talk 3
Shownotes
Grok Imagine Video 1.5 Preview | xAI Docs: Pricing $0.08 per second Pricing Output $0.08 per second You are charged for each second of video generated when using the API. https://docs.x.ai/developers/models/grok-imagine-video-1.5-preview
Deepseek v4, Cursor Composer 2.5 & Chrome DevTools MCP: AI Talk über neue KI Tools
Season 1 · Episode 2
Friday, May 29, 2026 • Duration 52:45
In dieser AI Talk Folge spreche ich über Deepseek v4, Cursor Composer 2.5, Codex, Claude Code und neue Agent Tools.
Deepseek v4 Pro hat in meinen Benchmarks extrem stark performt und ist preislich deutlich günstiger als viele westliche Frontier Modelle. Gleichzeitig zeige ich, wo politische Biases und Antwortverweigerungen problematisch werden können.
Außerdem teile ich meine Erfahrungen mit Cursor Composer 2.5 aus einem echten Coding-Projekt, spreche über Codex Updates, Claude Code, Microsoft Agent Skills, steigende Token-Kosten in Unternehmen und den neuen Chrome DevTools MCP Server für Performance Audits.
Eine Folge über neue KI-Modelle, Coding Agents, Kosten, Benchmarks und die Frage, welche Tools im Alltag wirklich nützlich sind.
Ai Agents - Zukunft oder Trash? Mein Talk auf der OMfinCon!
Season 1 · Episode 1
Thursday, May 28, 2026 • Duration 43:54
In dieser Folge gibt es meinen Vortrag von der OMfinCon zum Thema AI Agents im Marketing.
43 Minuten über den aktuellen Stand von AI Agents, warum SEO ein besonders spannender Use Case dafür ist und wie ich mir mit Autonomo SEO ein eigenes SEO AI Team gebaut habe. Ich zeige, wie einzelne Agents, ein Brain Orchestrator, ein Heartbeat Agent, Memory, Skills, APIs, MCP, eigene Crawler, Benchmarks und Human in the Loop zusammenspielen.
Außerdem geht es sehr ehrlich um die Grenzen aktueller Agent-Systeme: instabile APIs, Gateway Issues, Token-Kosten, Kontextverlust, Authentifizierung, DSGVO, Modellverhalten und die Frage, wann AI Agents wirklich Marketing-Teams unterstützen können.
Kapitelübersicht:
00:00 Einstieg: Warum AI Agents jetzt relevant werden 01:18 Rückblick: Frühe KI-Prognosen und ChatGPT 02:26 Google, Disruption und Anpassungsfähigkeit 03:15 Spezialisierte Chatbots und erste Agent-Erfahrungen 05:24 OpenClaw, Hermes und aktuelle Agent-Frameworks 10:30 Warum SEO ein guter Use Case für Agents ist 11:26 Warum ich ein eigenes Agent-System gebaut habe 12:49 Autonomo SEO: Ein Team aus SEO Agents 13:19 Chat mit einzelnen Agents und Brain Orchestrator 15:19 Teamchat: Wie Agents untereinander kommunizieren 16:03 Heartbeat Agent: Das Herzstück des Systems 16:50 Individuelle Agent-Einstellungen, Modelle und Memory 18:38 Task-Übersicht, Priorisierung und Freigaben 20:43 Outreach, Linkbuilding und Onpage-First-Ansatz 21:38 Workflows statt einzelner Tasks 23:18 Skills, APIs und MCP als Agent-Werkzeuge 25:10 Lokale Tools, Browser-Plugins und Server-Zugriffe 26:14 Eigener SEO Crawler für Agent-Projekte 28:13 Monitoring, Kostenkontrolle und Token-Verbrauch 29:19 Settings, Fokussteuerung und Kommunikationskanäle 30:12 LLM Benchmarking für eigene Use Cases 33:14 Technical SEO Benchmark: Überraschende Modell-Ergebnisse 34:16 Onpage Benchmark: Warum Mistral stark performt 35:45 Der Agent-Kindergarten: Die größten Praxisprobleme36:06 Gateway Issues, Provider-Ausfälle und instabile APIs37:10 Guardrails, Skills und MCP-Probleme38:01 Memory-Systeme, Authentifizierung und Kontextverlust39:10 Modellverhalten, DSGVO und Zuverlässigkeit40:55 Warum aktuelle Modelle noch nicht stark genug sind41:59 Ausblick: Wann Agents echte Marketing-Teams unterstützen können42:53 Fazit: Human in the Loop bleibt entscheidend
Fable 5 abgeschaltet: China-Verdacht, Jailbreaks & was jetzt kommt | AI Talk #7
Season 1 · Episode 7
Tuesday, June 16, 2026 • Duration 45:24
Anthropics mächtigstes Modell Fable 5 wurde auf Druck der US-Regierung deaktiviert – und die Hintergründe sind widersprüchlicher als die offizielle Kommunikation vermuten lässt.
In dieser Folge geht es um die zwei konkurrierenden Erklärungen: David Sacks nennt einen Jailbreak als Auslöser, ein Semafor-Bericht deutet auf chinesischen Zugriff hin – Anthropic selbst sagt, China sei in den Gesprächen mit der Regierung nie Thema gewesen. Dazu kommt ein handfester Interessenkonflikt: Amazon-Forscher sollen hinter dem Jailbreak-Report stehen, der den US-Crackdown auslöste.
Technisch wird es beim Blick auf die Jailbreak-Methoden: Homoglyphen, Unicode, kyrillische Zeichen, Fiction Framing und Decomposition-Recomposition – Techniken, die zeigen, wie fragil Guardrails wirklich sind.
Als direkten Ersatz stellt Dominik die OpenRouter Fusion API vor: Mehrere LLMs arbeiten parallel, ein Judge-Modell synthetisiert die Ergebnisse. Der Anspruch – Fable-5-Niveau bei halbem Preis – wird kritisch eingeordnet, inklusive Benchmark-Einschränkungen und einem Bug beim Judge-Modell.
Weitere Themen: Kimi 2.7 mit 33 % weniger Thinking Tokens, ein Leak zu GPT-6 mit 10-Millionen-Token-Kontextfenster, GLM-Aktie +50 % als Profiteur der US-Exportbeschränkungen, explodierende GPU-Preise für lokale Inferenz (+55 % bei der Nvidia RTX Pro 6000) und ein GitHub-Repository mit geleakten System Prompts – darunter Fable 5 mit 3.800 Zeilen und rund 70.000 Token.
GLM-5.2 ist da! ChatGPT-5.6-Leaks und Midjourney baut was komplett Irres – AI Talk #8
Season 1 · Episode 8
Friday, June 19, 2026 • Duration 48:12
AI Talk #8 – 19.06.2026
Drei parallele Bewegungen prägen diese Woche: Open-Source-Modelle holen ernsthaft auf, Coding-Tools bauen sich zu vollständigen Entwicklungsplattformen aus – und Midjourney überrascht mit einem Pivot, der nichts mehr mit Bildgenerierung zu tun hat.
GLM-5.2 von ZAI.org (Zhipu AI) springt im internen Mobile-Dev-Benchmark von 21/70 auf 48/70 – Claude Fable 5 liegt bei 56/70. Im Kilo-Code-Benchmark trennen GLM-5.2 (9,0) und Fable 5 (9,1) nur noch 0,1 Punkte. Dank Unsloth-Quantisierung schrumpft das Modell von 1,51 TB auf 238 GB und läuft auf einem 256-GB-Mac. Trainiert wurde es vollständig auf Huawei Ascend Chips – kein Nvidia. Emad Mostaque schätzt die Trainingskosten auf rund 25 Mio. USD, davon 80 % Post-Training. Wir ordnen ein, was der „DeepSeek-R1-Moment"-Vergleich wert ist – und warum der interne Benchmark kritisch zu betrachten ist.
Cursor hielt seine erste eigene Konferenz ab und kündigte gleich drei Dinge an: Cursor Mobile (iOS-Beta auf TestFlight), Origin (ein GitHub-Konkurrent für die agentische Ära, mit automatischer Merge-Konflikt-Lösung und Graphit-Integration) sowie ein eigenes Modell mit 1,5 Billionen Parametern, trainiert auf 100.000 GPUs. Dazu kursiert ein unbestätigter Tweet über eine SpaceX-Übernahme für 60 Mrd. USD – wir ordnen das klar ein.
Bei OpenAI: Noam Shazeer – Transformer-Mitbegründer, zuletzt bei Google und Character.AI – wechselt zu OpenAI. Codex bekommt ein iOS-Build-Plugin mit SwiftUI-Previews und Hot Reload sowie eine frühe Implementierung des Chrome DevTools Protocol. Und Leaks deuten auf GPT-5.6 am 23. Juni hin: rund 3× günstiger als Fable, bis zu 1,5M Token Kontext – laut Insider aber kein Fable-Klasse-Modell. Das eigentliche Ziel soll ein „Auto Research Assistant" sein, gefolgt von Vera-Rubin-Class-Modellen Ende des Jahres.
Midjourney kündigt den weltweit ersten Ganzkörper-Ultraschall-CT-Scanner an: Nutzer werden während des Scans in Wasser getaucht, 3D-Körperkarten in unter einer Minute, mehr als 25 Organe, keine Strahlung, FDA-Prozess läuft, Marktstart Ende 2027. Die einzige Quelle ist ein Sekundär-Tweet – wir ordnen die technischen Claims entsprechend ein.
ByteDance veröffentlicht Seedance 2.5: native 4K-Auflösung, Videos bis 30 Sekunden, 50 Referenzmaterialien und 3D-Modell-Support. Seedance 2.0 bekommt ebenfalls ein 4K-Update. ByteDance bleibt damit State of the Art bei KI-generierten Videos – Physik und Bewegungsabläufe sind aber noch die erkennbare Schwachstelle.
ElevenLabs stellt die Ads Engine vor: Bestehende Ad-Kampagnen lassen sich automatisch in 50 Sprachen übertragen, inklusive Review-Funktion. Wer Bild-Text-Kombinationen übersetzt, sollte den Review-Schritt einplanen.
Geleakte Infos zu Sonnet 5 deuten auf ein 1-Million-Token-Kontextfenster, stärkere Coding-Performance und ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als Opus und Fable hin. Der Release wurde für diese Woche erwartet.
Sakana AI aus Japan – mitgegründet von einem der Autoren des „Attention is all you need"-Papers – zeigt einen Multi-Modell-Orchestrator, der Open- und Closed-Source-Modelle über eine Standard-API anspricht. Das Produkt läuft unter dem Namen Sakana Ultra, kostet ca. 25–30 Dollar und ist aktuell nicht in der EU zugelassen. Externe Praxistests von Marc Santos und lmjunkie zeigen: Herstellerversprechen und Benchmark-Ergebnisse fallen in der Praxis teils deutlich auseinander.
Google investiert 75 Millionen Dollar in eine Forschungspartnerschaft mit Studio Zwei (A24), um AI-Tools direkt in Filmprozesse zu integrieren und Feedback von Kreativen für die Modellentwicklung zu nutzen.
Reflection AI mietet Compute bei SpaceX Colossus für 150 Millionen Dollar pro Monat bis 2029 – Gesamtvolumen 6,3 Milliarden Dollar, mit GB 300 Chips aus State Center Zwei. Cursor trainiert ebenfalls bei Colossus; ein Cursor-Modell könnte das erste konkrete Ergebnis aus dieser Infrastruktur sein.
AI Talk #10 – Die Trump-Administration greift aktiv in KI-Releases ein, Alibaba destilliert Claude im großen Stil, und OpenAIs interne Codex-Zahlen zeigen, wie weit Agentic AI bereits in den Arbeitsalltag vorgedrungen ist.
00:06:14 | ChatGPT 5.6 – Enterprise-Rollout und GPT-5.5 Instant
00:07:42 | Weißes Haus Feedback-Session vom 9. Juni
00:13:02 | Alibaba destilliert Claude – 25.000 Accounts, 28,8 Millionen Exchanges
00:15:19 | Wie Destillation funktioniert – Host-Eigenexperiment
00:19:30 | Cursor-Forschung: Benchmarks ohne Web-Zugang
00:21:20 | Eigener Domain-Benchmark als realistischer Prüfstand
00:24:47 | OpenAI intern: Codex-Adoption von ChatGPT zu 97,9 % Codex-Token-Anteil
00:27:39 | Externe Kunden und Consumer-Nutzung von Codex
00:31:02 | Finance, Legal, Recruiting – Non-Developer-Adoption bei OpenAI
00:32:19 | Token-Explosion nach Abteilungen
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00:38:15 Loop-Coding erklärt: Der Mensch schreibt die Schleife
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00:41:05 Skills sind das Asset, nicht der Loop
00:41:35 Vom Prompt Engineer zum Agent-Orchestrator
00:42:22 Brain Drain: Chip-Ingenieur wechselt von OpenAI zu Anthropic
00:43:38 OpenAIs eigener Inferenz-Chip
00:44:01 Apple WWDC: Neues Siri mit Gemini-Backend?
00:46:27 Ramp-Marktdaten Juni: Wer wächst wirklich?
00:47:21 Anthropic führt – OpenAI verliert Boden
00:48:37 Abschluss & Ausblick
Shownotes:
Der virale Tweet, der die Debatte ausgelöst hat – mit Einordnung der Loop-Definition und fünfjähriger Entwicklungsgeschichte: https://x.com/mvanhorn/status/2063865685558903149
Weitere Mythos-Outputs auf Low Effort, mit Hinweis auf deutlich bessere Ergebnisse bei xHigh/Max: https://x.com/Lentils80/status/2063686677160149501
Mythos-Output-Thread mit Pixel Art, Piano-Musik-Visualizer und Cut-the-Rope-Nachbau aus der DevMode-Community: https://x.com/mirochill/status/2062931007725015356
Mythos generiert Musik über Code – Einordnung als „First Principles"-Ansatz für Audio: https://x.com/chetaslua/status/206361381924369210
Polymarket-Einordnung: Release-Wahrscheinlichkeit von 3 % auf 40 % in vier Tagen, Modell kurz in Anthropic-UI aufgetaucht: https://x.com/goodworse/status/2063579122555662763
Mythos vs. GPT-5.6 – Vergleich von Leak-Outputs, mit Hinweis auf möglichen IPO-Hype als Verzerrungsfaktor: https://x.com/notjazii/status/2063272880708956258
Clive Chan verlässt OpenAI nach 2,4 Jahren im Custom-Chip-Programm und wechselt zu Anthropic: https://x.com/itsclivetime/status/2063356118525792542
Meta's AI chatbot helped attackers take over Instagram accounts | heise online: The attack vector was made public by US tech magazine 404 Media , which refers to Telegram groups of security researchers and hacking group… https://www.heise.de/en/news/Meta-s-AI-chatbot-helped-attackers-take-over-Instagram-accounts-11314517.html
Persönlicher KI-Supercomputer | NVIDIA DGX Station: Tensor-Recheneinheiten der NVIDIA Blackwell-Generation NVIDIA DGX Station verfügt über Tensor-Recheneinheiten der NVIDIA Blackwell Generation, die 4-Bit-Gleitkomma-KI… https://www.nvidia.com/de-de/products/workstations/dgx-station/
NASDAQ-Aktie Alphabet schwächer: Riesen-Kapitalerhöhung geplant - Blick auf den Berkshire-Anteil | finanzen.net: Google befindet sich damit in guter Gesellschaft: Amazon etwa plant, rund 200 Milliarden Dollar zu investi… https://www.finanzen.net/nachricht/aktien/ausbau-alphabet-aktie-sinkt-mega-kapitalerhoehung-fuer-ki-offensive-berkshire-anteil-im-blick-15723078
Warren Buffett steigt mit 10 Milliarden Dollar bei Alphabets KI-Offensive ein: Juni 2026 Alphabet plant eine Kapitalerhöhung von 80 Milliarden Dollar, um seine KI-Infrastruktur auszubauen. https://the-decoder.de/warren-buffett-steigt-mit-10-milliarden-dollar-bei-alphabets-ki-offensive-ein/
OpenAI models and Codex on Amazon Bedrock are now generally available | Artificial Intelligence: More than 5 million people use Codex every week to write, refactor, debug, test, and validate code across large codebases. https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/openai-models-and-codex-on-amazon-bedrock-are-now-generally-available/
Regional availability - Amazon Bedrock: Virginia) Legacy (EOL: 2026-09-30) Rerank Region In-Region Geo Global us-west-2 (Oregon) ca-central-1 (Canada) eu-central-1 (Frankfurt) ap-northeast-1 (Tokyo) Nova Sonic Region In… https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-region-compatibility.html
Nemotron 3 Ultra: Nvidias neues Open-Source-Modell ist laut Benchmark das stärkste der USA: Bild: AAII Beim Anbieter DeepInfra liefert Nemotron 3 Ultra laut Artificial Analysis zudem mehr als 300 Token pro Sekunde. https://the-decoder.de/nemotron-3-ultra-nvidias-neues-open-source-modell-ist-laut-benchmark-das-staerkste-der-usa/
Anthropic confidentially submits draft S-1 to the SEC \ Anthropic: Skip to main content Skip to footer Try Claude Announcements Anthropic confidentially submits draft S-1 to the SEC Jun 1, 2026 Today, Anthropic, PBC con… https://www.anthropic.com/news/confidential-draft-s1-sec
MiniMax M3: Frontier Coding, 1M Context, Native Multimodality — All in One Model - MiniMax Research | MiniMax: Its clean, scalable, easy-to-implement, and hardware-friendly characteristics allow its theoretical gains to… https://www.minimax.io/blog/minimax-m3
00:11:13 Konsequenzen für Nutzer & Rückerstattung
00:16:06 OpenRouter Fusion API – Konzept & Funktionsweise
00:17:37 Fusion-Benchmark: Besser als Claude 4 Solo?
00:19:16 Multi-LLM-Orchestrierung als Kostenstrategie
00:22:10 Kimi 2.7: Ehrlichere KI, 33 % weniger Thinking Tokens
00:24:58 WM 2026 als KI-Datenprojekt
00:31:09 GPT-6 Leak: 10 Millionen Token Kontextfenster
00:33:13 GLM-Aktie +50 %: Profiteur der US-Exportbeschränkungen
00:37:00 Nvidia RTX Pro 6000: +55 % teurer
00:38:59 GitHub der Woche: Geleakte System Prompts
00:41:37 Strategie: Fremde System Prompts als Qualitätshebel
00:42:21 Outro
Shownotes:
The Verge berichtet über den Verdacht, dass eine China-nahe Gruppe Zugriff auf Anthropics Mythos hatte – Hintergrund zu den Exportbeschränkungen: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/949644/china-white-house-anthropic-mythos
Pliny the Liberator dokumentiert öffentlich den Jailbreak von Fable 5 mit konkreten Techniken: https://x.com/elder_plinius/status/2064776322979676227
OpenRouter stellt die Fusion API vor – Prompts parallel an mehrere Modelle, ein Judge synthetisiert die Antwort: https://x.com/OpenRouter/status/2065856853989270011/photo/1
Screenshot-Leak: GPT-6 mit 10-Millionen-Token-Kontextfenster in Codex gesichtet – unbestätigt: https://x.com/Amank1412/status/2065821124299194800
BofA-Analyse zur WM 2026 als KI-Datenprojekt: 90 Petabyte direkte Turnierdaten, bis zu 2 Exabyte gesamt: https://finance.yahoo.com/news/the-first-ai-world-cup-is-an-11-billion-money-machine-chart-of-the-day-133000537.html
PC Games Hardware zur Nvidia RTX Pro 6000: Preis von 8.565 $ auf 13.250 $ gestiegen, Treiber ist GDDR7-Knappheit: https://www.pcgameshardware.de/Grafikkarten-Grafikkarte-97980/News/RTX-Pro-6000-Preis-13250-US-Dollar-1545247/
GitHub-Repository mit geleakten System Prompts von Claude Fable 5, Opus 4.8, GPT 5.5, Gemini 3.5 und weiteren Modellen – wird laufend aktualisiert: https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
Newsletter von Dominik Wojcik – KI-News, Tool-Tipps und Strategien kompakt aufbereitet: https://wojcik.de/newsletter#anmelden
- Quelle zu Reddit - Please wait for verification: https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1u4dij4/megathread_for_us_government_suspension_of_fable/
Dazu praktische Tool-Tipps: Jina ist jetzt kostenlos als Web-Scraping-API verfügbar. Exa Agent bietet Web-Research für unter 50 % der Kosten von GPT-5.5 und Opus. Und Headroom – ein Open-Source-Tool von Netflix-Engineer Tejas Chopra – reduziert Token-Verbrauch durch Context-Trimming: seine eigene Rechnung sank von 280 USD auf 110 USD, die Community hat damit zusammen über 700.000 USD gespart, das Repo hat über 37.000 Stars.
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Shownotes:
GLM-5.2 Benchmark-Ankündigung von Zixuan Li – interner Mobile-Dev-Benchmark, 48/70 vs. Claude Fable 5 mit 56/70:
