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KIMISEEK / NEWS

Modellneuigkeiten

Neues zu chinesischen KI-Modellen und den Auswirkungen auf API-Integration, Modellauswahl und Kosten.

  1. open_model

    Supersonic Labs veröffentlicht Julia 1: 144,3-Mio.-Parameter-Entscheidungsmodell unter Apache 2.0, lokal auf CPU ausführbar

    Laut einem Bericht von MarkTechPost vom 26. September 2026 hat das brasilianische Supersonic Labs Julia 1 veröffentlicht, ein auf mmBERT-small basierendes Entscheidungsmodell mit 144,3 Millionen Parametern, dessen Gewichte unter Apache 2.0 bereitgestellt werden, das die Aufruftypen choice, score und noul unterstützt und lokal auf der CPU ausgeführt werden kann. In den Versuchen übertraf es die Jev-Referenzwerte bei Typed Decisions, AG News und DAIR Emotion, lag aber bei Banking77 mit 72 Labels deutlich zurück; eine gehostete API wurde angekündigt, ist aber noch nicht geöffnet.

  2. domestic_model

    NetEase Youdao veröffentlicht R2T2 und T3PO als Open Source: Echtzeit-Streaming-Erkennung und Simultandolmetschen an der Spitze der Hugging-Face-Trends

    Laut Xinzhiyuan hat NetEase Youdao das echt-streamingfähige Spracherkennungsmodell R2T2 und das Streaming-Übersetzungsmodell T3PO als Open Source veröffentlicht; rund fünf Tage nach der Veröffentlichung stehen sie an der Spitze der Hugging-Face-Trending-Listen für Spracherkennung und Übersetzung. Dem Bericht zufolge verwendet R2T2 einen Commit-/Wait-Mechanismus, bei dem bereits ausgegebener Text nicht mehr umgeschrieben wird, und es werden Vergleichszahlen mit Whisper und kommerziellen APIs genannt.

  3. flux

    Black Forest Labs veröffentlicht FLUX 3 Action: 7B-Welt-Aktionsmodell, Gewichte auf Hugging Face

    Laut einem Bericht von The Decoder vom 24. September 2026 hat Black Forest Labs das offene Robotermodell FLUX 3 Action veröffentlicht. Es baut auf dem multimodalen FLUX 3 auf, empfängt Multi-Kamera-Videostreams und sagt die nächste Aktion sowie Umweltveränderungen voraus. Mit 7B Parametern erzielt es auf RoboLab-120 einen neuen Erfolgsratenrekord und ist bis zu 3,95-mal schneller als das bisher beste offene Modell.

  4. liquid

    Liquid AI veröffentlicht LFM2.5-VL-DSpark: 3B-Visionsmodell mit Draft-Modell, Decoding bis zu 3,13-fach schneller

    Laut einem Blogbeitrag von Liquid AI aus September 2026 hat Liquid AI für das Vision-Sprachmodell mit offenen Gewichten LFM2.5-VL-3B ein experimentelles DSpark-Draft-Modell vorgestellt, das rund 280 Millionen Parameter hinzufügt (8,9 % mehr relativ zum 3B-Zielmodell), eine Decoding-Beschleunigung von bis zu 3,13-fach auf Geräten und bis zu 2,66-fach auf H100 beansprucht und ab dem ersten Tag llama.cpp, MLX-VLM und SGLang unterstützt.

  5. domestic_model

    Sieben Hochschulen veröffentlichen OpenWAM: Full-Stack-Framework für World-Action-Modelle und Basismodell-Gewichte als Open Source

    Laut Machine Heart hat ein Team aus sieben Hochschulen, darunter die National University of Singapore, die Tsinghua-Universität und die Peking-Universität, OpenWAM als Open Source veröffentlicht: eine modulare Infrastruktur OpenWAM-Infra, eine kontrollierte Experimentalstudie OpenWAM-Study und ein Basismodell OpenWAM-α, mit acht Simulations-Benchmarks, drei realen Roboterplattformen sowie vortrainierten Gewichten und Datenrezept.

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