News AI 29/26 –

Apple vs. OpenAI // GPT 5-6 // ChatGPT Work // Anthropic J-Space // Muse Spark 1.1 // Grok 4.5

16.07.2026

// Podcast
// News AI 29/26

Es werden Daten an YouTube übertragen. Datenschutz

Immer erlauben

Shownotes

In den AI News 29 tauchen wir tief in die aktuelle Dynamik der großen Sprachmodelle ein. Wir starten mit den neuesten Updates von OpenAI rund um GPT-5.6 und die drei verschiedenen Modellreihen. Warum die Wahl der richtigen Konfiguration bei 15 verschiedenen Optionen mittlerweile fast zur Wissenschaft wird und was es mit dem neuen „Token-Maxing“ auf sich hat, erfahrt ihr zu Beginn der Folge. Außerdem werfen wir einen Blick auf die neue ChatGPT Mac App, die jetzt „Work“ und „Codex“ unter einem Dach vereint.

Ein großes Thema ist der juristische und politische Schlagabtausch im Silicon Valley. Während Sam Altman einen AI Permanent Fund nach dem Vorbild Alaskas vorschlägt, um den US-Staat mit 5 % an OpenAI zu beteiligen, weht aus Cupertino ein scharfer Wind: Apple hat eine Klage eingereicht. Es geht um den Vorwurf des systematischen Diebstahls von Geschäftsgeheimnissen durch Hunderte abgeworbene Mitarbeitende. Wir diskutieren die Hintergründe und fragen uns, wie viel Altruismus wirklich in den aktuellen Vorschlägen der Tech-Giganten steckt.

An der Modell-Front gibt es ebenfalls reichlich Bewegung: Meta hat mit Muse Spark 1.1 ein hocheffizientes Modell veröffentlicht, das preislich aggressiv positioniert ist. Zeitgleich schickt xAI Grok 4.5 ins Rennen, kämpft aber mit Diskussionen über den Umgang mit Nutzer:innendaten. Für alle, die sich für Open-Weights und Reinforcement Learning interessieren, schauen wir uns Verifiers von Prime Intellect an. Auch aus Deutschland gibt es Neuigkeiten: Das Konsortium hinter dem Projekt Soofi hat ein 30B-Modell veröffentlicht – wir loben die Initiative, rätseln aber über den sehr „traditionellen“ Web-Auftritt der Forschungsgruppe.

Zum Abschluss erwartet euch ein Deep Dive in die Forschung von Anthropic. Mit dem J-Space ist es gelungen, Claude gewissermaßen beim Denken zuzusehen. Basierend auf der Global Workspace Theory lässt sich visualisieren, welche Konzepte das Modell gerade intern priorisiert. Wir erklären euch, wie man durch Manipulation dieses Raums Antworten verändern kann und warum Claude plötzlich merkt, wenn es in einem Test-Szenario „gefangen“ ist. Den im Podcast erwähnten Playground zum Ausprobieren findet ihr hier.

Download

/transkript/programmierbar/news-ai-29-26-apple-vs-openai-gpt-5-6-chatgpt-work-anthropic-j-space-muse-spark-1-1-grok-4-5

Dennis: Hallo und herzlich willkommen zu den AI News 29. Wir reden heute über Updates von Open AI. Einmal was die Einmischung oder nicht die die die Unterstützung vom vom Government in den USA ausmacht. Wir reden über JSpace von Anthropic. Dann haben wir noch weitere Kleinigkeiten rund Muse, Groc, Verifieres und einem Modell aus Deutschland, über das wir uns auch kurz unterhalten werden. Ich bin Dennis Becker.
Fabi: Ich bin der Fabi Fenchelow und
Dennis: ich der Philipp. Schön, dass ihr beiden wieder dabei seid. Philipp ausnahmsweise mal in seinem Homeoffice und nicht weltweit unterwegs auf irgendwelchen Konferenzen. Philips trockene Aussage war, es ist Sommer. Und das bedeutet ab jetzt nicht mehr die ganze Zeit die Welt jettend.
Philipp: Ich meine, normalerweise würd ich jetzt schon aufm Balkon sitzen und von dort
Dennis: aus arbeiten, aber vielleicht Podcast vom Balkon will doch auch was Balkon gehen? Ah. Lieber und ich.
Fabi: Haben wir noch nicht gesehen. Vielleicht kriegen wir bald mal einen neuen Blickwinkel von einem zu Hause gezeigt. Ich kenn nur den.
Philipp: Da gibt's nicht mehr. Es ist genau das, was man hier sieht. Das ist
Fabi: Und auf der anderen Seite ist der Balkon.
Philipp: Hier ist eigentlich die Tür.
Dennis: Sehr gut, cool. Ja, vielleicht fangen wir ganz kurz an, wir hatten in den letzten News vor 2 Wochen über GPT 5 Punkt 6 gesprochen und da schon die 3 unterschiedlichen Modellreihen, die es gibt und damals noch gesagt, ja, ist jetzt auch erst mal unter Verschluss und ist noch nicht verfügbar, aber in der AI Welt ist ja alles sehr, sehr schnell und mittlerweile hat man Zugriff auf all diese 3 Modelle oder die 300 Modellereihen. Ja, hatte irgendwas dazu sagen.
Fabi: Ich mein, intern ist es,
Dennis: glaube ich, ziemlich gut angekommen, also einige, die jetzt 5, 6 Mal ausprobiert haben soll, ausprobiert haben und recht happy sind mit den Ergebnissen und ja auch irgendwie den Zwischenschritten mit Terrarmann irgendwie, glaube ich, ganz kostengünstiger vielleicht ein bisschen, ähnliches Opos Niveau erreicht ist son bisschen der Content, den ich mitgenommen habe. Auf jeden Fall ja, ganz ganz spannend, dass man's jetzt nutzen kann und da auch wieder die volle Power aus den Open Air Modellen hat.
Philipp: Ich hab's ganz kurz getestet, auch in Codex. Fühlt sich besser an. Ich find auch, wenn man son bisschen Social Media anschaut, das ist immer so interessant, wenn ich 'n neues Modell komme. Es gibt 'n bisschen von Tag zu Tag, die komplette Weltveränderung ist besser als zuvor. 2 Tage später sind alle wieder enttäuscht. Das Einzige, was ich persönlich 'n bisschen schwierig find oder gefühlt schwieriger wird, wenn's neue Modelle gibt, ist, wie Du die am besten nutzt. Jetzt haben wir 3 Versionen und alle 3 haben 5 verschiedene, wenn ich's weiß. Das heißt, Du hast 15 verschiedene Konfigurationen und ich seh viele darüber reden und iterieren, okay, was ist die beste Konfiguration, dass ich das meiste aus meiner raus bekomm. Viele haben sich ja am Anfang beschwert, hey, wenn ich jetzt irgendwie x nutze nutz mit, dann bin ich in nach 2 Prompts ist meine mein Usage weg und Medium ist fast genauso gut wie high und GPT 5 Punkt z nutzt da jetzt viel mehr, die nehmen das gleiche, als die, also das das Mainmodell, was dann auch wieder dazu führt, dass Du viel mehr Tokens aufbrauchst. Das find ich, ist für mich so das Spannendste, dass es eher wieder schwieriger wird, was denn genau die richtige Konfiguration ist und 'n doch 'n oder 'n großer Unterschied entstehen kann zwischen, keine Ahnung, ich nutz irgendwie 5 Punkt 6 Sol Ultra High für ändern CSS zu jemand, der sich vielleicht 'n bisschen mehr damit beschäftigt hat oder mehr rumtestet, der dann doppelt so viel Token hat. Und zumindest so, wie ich's versteh, ist es schon, also es geht, man hat nicht unendlich Token. Also es ist wahrscheinlich bei euch genauso, wenn die 200 Dollar oder wie auch immer erst mal verbraucht sind, dann muss derjenige halt 'n bisschen warten. Deswegen find ich das 'n ganz, ganz interessantes Thema bei dem Release.
Fabi: Wie viel, also ich find's, also ich find auch dieses dieses Token Maxim auf jeden Fall ist für mich eigentlich fast der Hauptgrund son bisschen irgendwie ausprobieren, weil ansonsten merke ich bei mir ehrlich gesagt, dass ich son bisschen, ne, Modelle aus Testfaul geworden bin, weil ich irgendwie denke so, das, was ich jetzt grade hab, macht den Job, den ich grade brauche, schon so gut, dass ich irgendwie denke so,
Dennis: Ja, aber dann
Philipp: ich ich glaub da, das ist eher, dass Du an deinen Erwartungen und Ambitionen schrauben musst und dir mehr Gedanken darüber machen musst, okay, was kann ich jetzt machen, was ich davor nicht machen hab können und wie kann ich dadurch noch mehr erreichen als zuvor?
Fabi: Ja, klar, auf jeden Fall, aber ich kann mir trotzdem auch vorstellen. Ich mein, ist ja die Frage dadurch, dass ich ja auch nicht mehr twenty four seven irgendwie entwickle und bei allem irgendwie dann dann das die absolute Geschwindigkeit rausholen muss, sondern im Endeffekt für die Prototypen, die ich parallel mache, für meine Arbeit, die ich irgendwie auch parallelisier und so mit mehreren Agents. Ich hab nichts Gefühl, dass ich 'n krassen Geschwindigkeitsboost noch irgendwie so extrem bräuchte so, weil's dann aktuell eher an meiner Kapazität noch mehr Agents zu managen irgendwie dann eher mangelt als jetzt an meinen an meinen Tokens. Nur ich, also ich merk's auf jeden Fall son bisschen. Das heißt ja nicht, ich mein, ich probier natürlich die neuen Modelle auch aus und merk irgendwie, keine Ahnung, wenn ich jetzt Fable Five, ich bin ja eher bei den Modellen irgendwie ausprobiere und seh, was ich da mit einem Prompt irgendwie ein Ergebnis bekommen. So, natürlich macht's 'n großen Unterschied, so was ist trotzdem. Ich hab gemerkt, also das, was ich eigentlich nur sagen will, ist, die Modelle, die wir jetzt da in der Generationen, die wir jetzt erforschen hatten, sind auch einfach auf sonem hohen Niveau, dass ich schon merke, ich werd teilweise son bisschen bequem da vielleicht so, dass es dann dass ich dann nicht direkt denk, ich muss sofort das nächste Mal 'n Modell irgendwie ausbändern. Natürlich bin ich davon begeistert bei dem, was ich sehe, aber ich denk nicht, muss muss jetzt noch alle Modelle, die da draußen sind, irgendwie ausprobieren. Vor allem, wo wo Du sagst, mit diesen 15 Konfigurationen, das hat mich bei OpenAI ehrlich gesagt auch einfach wieder abgeschreckt. So, ich denk mir
Dennis: so, gibt mir 1,
Fabi: die ich ausprobieren kann und irgendwie Ich bin aber auch vielleicht nicht von meinem Use Case weniger ist absolutes Token wachsen. Ich weiß gar nicht, Dennis ist wie viel ist bei uns Thema bei den Devs, dass sie die die großen Pläne ausmexen und dann gut, wir haben halt keine Limitierung, was die Tokens angeht bei der Mannschaft, die wir halt haben, ne. Aber wie viel ist das Thema? Wie viel beschäftigen uns die Leute damit, Tokenmaxing zu betreiben bei uns?
Dennis: Ich glaube nicht so sehr. Also es ist bei uns ist halt son bisschen, nee, ich glaube, häufiger ist halt so die Frage beim Überschreiten 1 Limits, ne, was bedeutet das? Wie hoch sind danach die Kosten und was sind Grenzen, obwohl man sich dann irgendwie Gedanken darüber machen soll, wo ja auch grundsätzlich noch 'n Unterschied ist zwischen Open AI und Enthropic, weil Open AI ja nur praktisch diesen hat so als Abo und nicht den noch mal größer machen kann, im Gegensatz zum Standard- und Premium Seed, den es bei Anthropic gibt. Und das heißt da man schneller in den API Kosten dann auch ist, die dann wieder, oh, alles so, jetzt sind in Credits da umgerechnet werden, warum die das so kompliziert machen, nicht einfach Dollar anzeigen und dann noch mal hier und dann kannst Du noch mit 30 Prozent Rabatt noch 'n paar Credits kaufen und so. Aber Token Maxing hat, weiß ich nicht. Er hat ihm noch keine, zumindest den Begriff hat noch keine genutzt in der Diskussion. Genau. Vielleicht noch 2 kleine Updates auch da also, weil da merkt man auch, ne, ist ja halt zwischen den großen Playern insgesamt ja immer dieses 'n bisschen Katz und auch Spiel grade auch noch aufgefallen. Ich glaube, vor 2 Wochen gab es auch noch nicht ChatGPT Work. Das ist, glaube ich, auch mit dem mit dem praktisch neue Release der Modelle gekommen, was eine, nee, Angriffe möchte ich dieses nicht nennen, ein 1 ähnliches Angebot darstellt, wie Claude Co Work vorher endlich auch hatte, wo es 'n bisschen mehr darum geht, tatsächlich Arbeitsaufgaben und Aufgabenpakete und geskettete Sachen und Routinen und solche Dinge
Philipp: Okay. Abzubilden. Abzubilden. Ist es nicht, dass sie, also es gab bisher ja eine Codex App und eine ChatGPT App und die haben sie ja jetzt zusammengelegt. Und jetzt hast Du nur noch eine App, in der die Codex App mit integriert ist und Du hast immer noch 'n zwischen Work und Codex. Also ich glaub, für sie gibt's jetzt nur noch eine App auf dem Mac.
Dennis: Die gibt es, aber Du hast trotzdem einen Toggle zwischen Ja, ja, und auch zwischen ChatGPT und ChatGPT Work, aber
Philipp: es ist alles 1, so wie bei Cloud, so
Dennis: wie bei Cloud auch, ja. Und der Einzige bei Cloud ja auch umgestellt hat, dass sie den Cowork Bereich nicht mehr als separaten Tab Bereich haben, sondern nur noch in deinem Input ein ist, ob Du jetzt Cowork nutzen möchtest oder nicht. Also da ist es praktisch und der Chatverlauf ist dann auch jetzt kombiniert und nicht mehr separat.
Philipp: Ich hab viel Negatives gehört von den Entwicklern auf Social Media. Warum, also wenn jemand, die verstehen's nicht und was das dann in Zukunft bedeutet. Und zusätzlich gab's auch noch neue API Features. Heißt so, wenn ihr irgendwie die OpenIA API nutzt, da gibt's jetzt auch und noch 'n paar andere neue Sachen, wie man irgendwie die über mehrere Züge weitergeben kann und noch paar andere Kleinigkeiten.
Dennis: Okay. Genau. Und auch an den Zuge, was man ja auch immer son bisschen merkt, ne, Fable, als wir das letzte Mal drüber sprachen. Ich weiß gar nicht, in der letzten Folge war's, glaube ich, noch nicht nicht wir verfügbar, dann war's wieder verfügbar, dann heißt es, war's irgendwie bis zum, selbst gern mehr, neunten oder siebten Juli offiziell eigentlich nur noch in den Abos und zu 50 Prozent der Lizenz, das haben sie dann verlängert. Das haben sie jetzt das nächste Mal wieder verlängert. Da weiß gar nicht, wo gerade jetzt der
Philipp: Neunzehnter, glaube ich.
Dennis: Neunzehnter Juli, bis man's nutzen kann. Ob man ja dieses 5 Stunden Limit gerade temporär entfernt. Also da merkt man auf jeden Fall, dass sie mit vielen Tests irgendwie versuchen, okay, was sind was sind Lösungen und ich will Modelle sagen, aber das ist in dem Kontext nicht so einfach. Was sind möglich Ansätze, wie man das möglichst gut gestalten kann und lukrativ für beide Seiten gestalten kann. Gut. Okay. Wenn Du da son paar kleine Themen hast, dass er die immer mal zwischendurch einstreuen. Muse.
Philipp: Okay. Genau, MUSE 1 Punkt 1 ist das neue Modell von Meta. Also, Meta hat wieder 'n Modell. Scheint gar nicht so schlecht zu sein. Kam am selben Tag wie GPT 5 Punkt 6 'n paar Stunden früher. Das heißt, wenn ihr's vielleicht nicht mitbekommen habt, nicht wundern, das ist der Grund. Es gibt jetzt auch eine neue Plattform, sag ich mal, für Meta. Und es ist das 1. Modell, was auf der verfügbar ist, aber nur noch aktuell hinter 'ner Warteliste. Also man muss sich erst irgendwie eintragen und dann kann man Zugriff bekommen. Ist relativ günstig, war glaub 4 Dollar pro Million Output Token und Sie sagen selber so Opus 5 Punkt 8 Level.
Dennis: Okay. Ja. Ja. Hast Du irgendwas zu kosten?
Philipp: 4 Dollar pro Million. Ist also relativ günstig
Dennis: im Vergleich zu, ah, Opus dann. Ja. Okay. Ich frag mich, ist das ab, also die wissen doch, wann OpenAI das veröffentlicht. Ja, macht das dann nicht irgendwie sich, das anzupassen oder ist das vielleicht Absicht, dass sich nicht alle drauf schmeißen?
Philipp: Ja, oder man kommt halt zuvor und nimmt 'n paar Leute weg, die sonst 2 Stunden später getestet hätten. Oder weil alle warten auf das neue Modell, dass Du das da mitnehmen kannst.
Dennis: Gut. Fabi, machen wir mit hier weiter und OpenAI und dem der Involvierung von US Anteilen.
Fabi: Ja, können wir machen. Und zwar ist es so, dass OpenAI vorgeschlagen hatte. Ich mein, wenn wir schon häufiger mal drüber gehört, irgendwie Trump hat ja auch drüber gesprochen, also generell war ja bei uns Thema, ne, Involvierung der der der Regierung in den großen LLM Modellanbietern. Und zuletzt hatten wir's ja mit Fable sozusagen, dass es überhaupt zurückgehalten wurde, dass dieses Modell werden kann. Und jetzt geht's 'n bisschen darum, dass Sam Ortman, CEO Open AI der Regierung vorgeschlagen hat, dass sie doch Anteile an Open AI haben könnten und das Ganze der Gesellschaft zugute gehen soll. Ich das 'n bisschen orientiert an dem ai permanent Fund von oder Alaska permanent Fund und nennt sich der amerikanische ai permanent Fund, wie er ihn, glaub ich, genannt hat. Und zwar vielleicht, wenn man dessen von nicht gehört hat, Alaska permanent Fund ist im Grunde genommen, dass Alaska relativ Geld viel Geld mit Öl verdient. Das Ganze oder ein großer Teil, von dem Geld wird mit Öl verdient wird, wird in den Alaska permanent Fund gesteckt. Und dann kriegt jeder Einwohner Alaskas daraus eine jährliche Dividende. Und und also einfach nur im Grunde genommen kriegt jeder Bürger da einen Scheck pro Jahr. Sind, glaube ich, 1 bis 2000 Dollar, die die Leute pro Jahr bekommen, eben von dem Geld, was mit Öl verdient wird, in einen Fonds einbezahlt und die Rendite davon wird dann ausgeschüttet. Ich glaub, aktuell liegen da so liegen da, glaube ich, knapp die 80000000000 Dollar oder so was drin, die in diesem Alaska permanent Fund und im Grunde genommen ist das das Modell, was Sam Oldman der Regierung vorschlägt. Also er schlägt vor, dass 5 Prozent von Open AI an den Start gehen. Da geht's auch nicht irgendein Abkaufen oder so was, sondern dass sozusagen dem Staat geschenkt wird und schlägt ihm natürlich auch 'n gleichen Atemzug vor, dass das alle großen AI Unternehmen machen sollen. Also er sagt auch, dass Meta das Ganze machen soll, dass Intropic das Ganze machen soll, sodass im Grunde genommen da dann jeder Bürger der USA da einen Anteil an dem vermeintlichen Gewinn der Unternehmen hat, natürlich 1 der Diskussionspunkte, ne. Das schlägt grade 'n Unternehmen vor, was natürlich perspektivisch irgendwann Gewinne machen soll, aktuell grade starke Verluste einfährt. Und ist natürlich son bisschen die Frage ist so, wo woher kommt das? Ist das so altruistisch, wie sich das Ganze anhört so? Lass uns was an, lass uns was ans Volk zurückgeben, dass jeder daran partizipieren kann, wenn AI irgendwie Erfolg hat. Man könnte natürlich auch sagen, damit ist irgendwie sind die AI Unternehmen noch mal stärker an den Staat gebunden und es hat irgendwie höhere Incentis, was wenn's irgendwie mal eine Flotte geben sollte, vielleicht ist die nächste Funding Runde nicht so funktioniert, irgendwie der Verlust doch höher steigt, dass man irgendwie doch mehr verwoben mit dem mit dem Staat ist, sodass der Staat vielleicht auch möglicherweise einspringen könnte. Gibt es ja auch kritische Stimmen, die sagen, hä, warum nur 5 Prozent so bei denen bei dem Einfluss, den's irgendwie auf dem Jobmarkt hat, so grade auch Bernie Sanders ist da, glaub ich, ganz vorne mit dabei zu sagen, hey, müssten eigentlich 50 Prozent von all den Unternehmen sein, die dem Staat gehören sollten. Und genau, son bisschen die Frage, ist es was, ist es auch wieder eine Timingfrage? Wahrscheinlich kommen wir auch aufs nächste Thema oder das können wir zur seither noch mal besprechen. Mittlerweile hat Enshopic auch Open AI überholt. Was den Umsatz angeht, ist ja jetzt im q 3 diesen Jahres das 1. Mal profitabel. Und im Grunde genommen ist Open AI in diesem Race grade hinter Enshopic, was natürlich irgendwie auch noch mal interessant ist, dass in dem Stand irgendwie das jetzt Ganze von Sam Ortman irgendwie vorgeschlagen wird. Aber erst mal grundsätzlich die Idee, eine Art AI permanent Fund zu haben und dann gibt eine gibt's eine Dividende an alle Einwohner der USA, klingt ja erst mal irgendwie nicht verkehrt. Die Frage ist halt immer, ist das wirklich die Agenda? Ist das so altruistisch? Und 5 Prozent natürlich ganz nett, aber könnte es nicht auch mehr sein. Weiß nicht, was denkt ihr dadrüber? Ist das, glaubt ihr, ist das Sam Outman altruistisch? Fragt sich keiner was zu sagen dazu?
Philipp: Ich ich hab da viel, ich hab da keine Meinung dazu. Also ich also ich
Dennis: glaub, Apple ist ein aktuell anderer Meinung. Wenn das verklagen. Ja. Vielleicht das zu gehen. Wenn Du das so liest, dann würde man auch zweifeln daran, ob ob so ein Unternehmen dann in der Lage ist, auf anderer Ebene altruistisch zu sein. Ja, ich mein, genau, das ist
Fabi: überhaupt mal schon das ein oder andere Mal gesprochen. So, ich glaub, das Problem ist ja, der der Figur nehm ich's auch nicht ganz so ab, dass das wirklich einfach 'n rein altruistischer Move ist, weil man denkt, es hat sonen großen Einfluss auf die Gesellschaft, dass wir da jetzt als Unternehmen was abgeben müssen. Du hast noch Apple,
Philipp: also das mit dem Mitarbeiter. Ja. Okay.
Dennis: Ja, vielleicht vielleicht machen wir das einfach direkt.
Philipp: Ich hab auch 'n paar Stimmen gehört, die sagen, dass das proaktive Move dazu auch gewesen sein könnte.
Dennis: Okay. Genau, also worum geht es? Da, letzt Freitag hat Apple einen eine Anzeige gegen Open AI vor einem kalifornischen Gericht eröffnet oder was das Richtige? Weiß nicht, was die richtige Terminologie ist. Und zwar geht es darum, dass Apple Open AI vorwirft, systematisch interne
Fabi: Daten
Dennis: von Apple abgezogen zu haben. Und zwar durch vor allen Dingen Mitarbeitende, die vorher lange bei Apple gearbeitet haben und mittlerweile bei OpenAI arbeiten. Erst mal so als Gesamtsumme schon krass. Es gibt 400 vorher, vormalige Apple Mitarbeiter, die jetzt bei bei OpenAI sind und eben auch Weißt
Fabi: Du mit, weißt Du dem Zuge, wie viele Mitarbeiter OpenAI eigentlich hat? Das letzte Mal, dass uns drüber unterhalten über die Anzahl von Mitarbeiter von OpenAI war, als dem OpenAI gefeuert wurde? Ich glaub, da waren wir bei 800 so. Ich Gar keine
Philipp: Vorstellung, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee, nee
Fabi: 5 bis 10 Prozent der Mitarbeiter sind, kommen von Apple.
Philipp: Ja. Also der die Daten sind von Dezember 20 25 und von dem SQ Magazine.
Dennis: Ja. Also auf jeden Fall, jetzt nicht nur 'n paar, sondern schon einige, die die grundsätzlich da sind. Und dann gibt es einen, der ist jetzt Chief Hardware Officer, Teng Tan ist sein Name und Tan war tatsächlich 24 Jahre lang bei Apple und hat dort zuletzt als Vice President of Product Design für das iPhone und Apple Watch gearbeitet, also sehr, sehr hohe Rolle, die er dort innehatte und es ist schon irgendwo, also es geht grundsätzlich darum, Open AI, ich glaube, das war ja schon häufiger in Gerüchten, plant irgendwie ein AI Device rauszubringen und könnte halt direkt mit einem Smartphone und davon nun ein Kernbusiness von Apple irgendwie konkurrieren. Und was also grundsätzlich gesagt wird, ist schon verrückt, dass eigentlich, also weil Anwälte sich irgend ne, mit so sehr konkreten Aussagen ja normalerweise irgendwie zurückhalten und die die Vorwürfe, die da drin sind, sind schon teilweise sehr, sehr, sehr stark und sehr krass. Also ne, da haben wirklich nachweislich Apple Mitarbeiter sich halt darüber unterhalten, wie sie noch Zugriff auf alte MacBooks haben und darüber interna abgreifen konnten. Sie gehen davon aus, dass es eben 'n in Open AI normalisiert ist und sogar von halt vom Leadership gewollt ist, dass diese Informationen abfließen. Es ist wohl so, dass bei Bewerbungsinterviews, die bei OpenAI stattgefunden habe, gesagt wurde, hey, bring bitte Hardware mit aus dem, ne, aus euren Testlaps und so was, daran was zu zeigen. Das heißt, die wurden aufgefordert in Bewerbungsgesprächen interne Dinge zu zeigen, an denen sie bei Apple arbeiten, wo, ich weiß nicht, die die Schlausten auch irgendwie so, ich wusste gar nicht, dass man so was mitnehmen darf, irgendwie drauf geantwortet haben. Ja und genau, also alle möglichen Prototypen und sowas irgendwo mitbringen sollten und also wirklich eine systematisch systematisch daran gearbeitet wurden, dass möglichst viele Interna und Prototypen und Dinge, die dort entwickelt werden, mitkommen.
Philipp: Ich mein,
Dennis: das ist ja sowieso, ne, ist ja die Frage, ich mein, wenn Du irgendwie als Mitarbeitende, der so seit 24 Jahren irgendwie bei 'ner Firma arbeitest, da hast Du ja schon im Kopf wahnsinnig viel natürlich von Plänen und so weiter und
Fabi: Vor allem, wenn Du da irgendwie die Rolle innehattest, ne.
Dennis: Ja, aber ne, wie viel hast Du so, also und wenn Du das auch nicht weitersagen darfst, hast Du ja trotzdem vielleicht irgendwie Idee. Also wo ist dann 'n bisschen die Grenze von dem, was Du ne, als als Wissen irgendwie weitertragen kannst, das ist dann wahrscheinlich schwieriger, aber darüber hinaus noch in dieser Art und Weise Dinge versuchen, abzugreifen, hört sich, erst mal ist ja nur eine Anklage und von daher noch nicht bestätigt so, Hört sich aber auf jeden Fall nicht besonders altruistisch und nicht besonders freundlich an, so die Art und Weise. Ja, aber dann kann man davon ausgehen, dass
Fabi: die 5 Prozent aber bestimmt altruistisch sind.
Dennis: Ja. Das ist ja nur gegenüber von anderen Firmen so. Genau. Mit Menschen sind
Fabi: sie da bestimmt ganz anders eingestellt. Ja. Ja, aber trotzdem, ich find interessant trotzdem in dem Zug, ich mein, jetzt werfen wir die 2 Themen irgendwie zusammen, aber ob dieses, ob sone Art AI fand und so, ich mein, das ist ja zumindest mal ein Gedanke, der irgendwie auch in 'ner Regierung irgendwie gesät ist so. Also ich bin mal gespannt, ob diese Gespräche auch mit anderen Unternehmen irgendwie geführt werden so und ob daraus irgendwie etwas kommt so. Ich mein, an sich diesen den Grundgedanken find ich auf jeden Fall nicht verkehrt so. Also es ist halt schon interessant, dass das eine Firma aktiv vorschlagen muss und nicht irgendwie von der Regierung selbst kommt. Mal schauen, was daraus irgendwie wird, ob das jetzt wirklich nur so Marketingding ist und irgendwie, wir können ja mal in unserem jährlichen Recap und Ausblick mal schauen, ob das bis dahin noch mal irgendwie Thema war oder nicht. Spannend auf jeden Fall. Aber auch da wieder interessant, ne, dass halt dann die großen Unternehmen alle in den USA sitzen. Das heißt, wir unterhalten uns über hier den US Fund und die negativen Auswirkungen sind eben nicht innerhalb der USA nur zu sehen. So, deswegen, ja, falls das kommt, soll natürlich auch noch die die die 2. Frage sozusagen ist dann wieder 'n bisschen ja auf Schultern von vielen anderen wird dieser Pfand dann gemacht.
Dennis: Ja. Auf jeden Fall kämpfen sie, glaube ich, das kann man grundsätzlich sagen mit Hartbandagen und es ist ein wahrscheinlich nicht so schöne auch. Also ne, es ist irgendwie wär ja irgendwie schön, wenn wir da als, weiß ich nicht, Gesellschaft, Menschheit oder wie auch immer groß Du den Rahmen ziehen möchtest, irgendwie gemeinsam arbeiten würden an an gewissen Zielen und das dann halt immer gleich in sonem Kampf irgendwie enden muss und man sich böswillig gegenübersteht und ja, aber ist wahrscheinlich dann
Fabi: Ja, aber so ist wahrscheinlich eigentlich
Dennis: in dem Jahr Kapitalismus, ne.
Fabi: Wenn man sieht, sie sie werben die Leute von Apple ab, ich hab das glaub ich auch zuletzt gelesen, dass auch da, was den Kampf rund die Engineers angeht, in Tropic da auch wieder weit vorne ist. Also ich glaub, ich hab noch grad gelebt von Open a I zu Antpic 8 zu 1, also auf einen, der von Antpic zu Open a I wandert, wandern 8 von Open a I zu Antpic. Und ich glaub, bei Google ist es sogar 11 zu 1 irgendwie. Also da ist, glaube ich, Antropic hat grad schon 'n extremen Pull, was irgendwie all das irgendwie angeht. Ich glaub, OpenAI hat an vielerlei Stellen ein wenig zu kämpfen. So, von daher ist es, denk ich, auch nicht abwegig, dass so ein, dass man sonen Part mit dem AI Fund irgendwie in die Marketingschiene hebt und irgendwie da eine 2. Agenda noch mal Ja. Vermutet. Vor 2 Jahren oder so was, als Sie die Formaufstellung hatten, hätten man's vielleicht anders interpretiert. Jetzt sieht das Ganze schon etwas anders aus.
Dennis: Das ist richtig.
Philipp: Wir haben jetzt ungefähr die Hälfte des Jahres, ne. Ja, okay gut. Ich hab mich ganz kurz an unsere Wetten vom Dezember zurückgerechnet.
Fabi: Ja, ich weiß, wir müssen wir, eigentlich, wir sind hier überall aufgeschrieben so, wir müssten sie noch mal recap mich erinnern mich auf jeden Fall hauptsächlich, aber die hat's vielleicht auch schnell gewonnen, ne, mit deiner Tim Cook Wette
Philipp: und auch der Chat GPT Markt.
Fabi: Ja, die müssen wir können wir vielleicht mal vielleicht können wir 'n Zwischenstand. Können wir beim nächsten Mal nächsten Folge noch mal irgendwie 'n Zwischenstand mitnehmen, oder? Und ich glaub Na ja,
Dennis: wir warten das Ende ab.
Philipp: Wir haben Fabi's House gewettet, ne?
Fabi: Ja, ja, klar. Meine Klimaanlage. Kannst Du
Dennis: das nicht abholen, die Einholen. Ja. Ja, und ich in in soner Situation habe ich schon mal, kommt 'n bisschen das Revue, als wir über Sam Arltmann schon irgendwie 'n bisschen den Schutz genommen, so einfach so aus menschlicher Sicht denke ich mal so, man, die armen Schweine, die da jetzt sind, weißte, die waren natürlich, sind noch nicht vorbereitet worden, irgendwie über so weltpolitische Dinge die ganze Zeit zu entscheiden, oder irgendwie über den Druck von tausenden Leuten und sowas, muss auch 'n Scheißjob sein. So, auf der einen Seite, auf der anderen Seite ist es irgendwie auch geil, endlos Geld und kannst irgendwie alles machen, was Du willst und hast riesen Power, aber irgendwie stell's mir auch irgendwie. Ich ich glaube, ich würd es lieber nicht machen.
Fabi: Ja, aber andersrum, ich glaub, wenn Du so eingestellt bist so, dann bist schaffst Du da auch nicht ja die Position, wo's denn überhaupt man da grade ist. Also ich glaub,
Philipp: er zieht auch sehr viel daraus, diese Aufmerksamkeit
Fabi: zu bekommen und irgendwie in diesem Scale irgendwie zu agieren. Ich glaube, da musst Du auch schon etwas anderes am Markt geholt sein.
Dennis: Also Magst Du ja.
Fabi: Habt ihr jetzt nicht so viel Mitleid, so ist ja schon auch, kann man nicht durch Zufall da einfach da reingestolpert. Auf einmal war alles so.
Dennis: Ja, und Du könntest ja auch mit viel Geld 'n Exit machen.
Fabi: Der Typ war ja forschenreich. Also, der Typ war ja forschenreich. Also wegen dem Geld,
Dennis: ja. Ich
Fabi: glaub, Du hast es so Macht ja dem Geld.
Dennis: Genau, interessant, das hat ja auch tatsächlich irgend son paar Threads auch, was jetzt dieses Apple Ding wieder angeht, ne. Ist irgendwie schon komisch, wenn Du überlegst, dass halt jemand, der so lange bei Apple war, der ja mit Sicherheit auch unfassbar viele finanziell, also finanziell sich keine Fragen irgendwie stellen muss, ne, dass der aus sonem Ego heraus oder dass, ja, dass die Leute einfach dann dann so reagieren und solche Sachen machen.
Philipp: Aber ich glaub, Silicon Valley ist schon noch mal 'n bisschen anders und speziell, was da Entscheidungen angeht und vor allem viel Macht und soziale Stellungen und vielleicht doch lieber, keine Ahnung, die die kennen sich ja viel untereinander. Dann hat der Freund wieder Antropic Aktien, die jetzt 20000000 wert sind und er hat nur 'n paar Apple Aktien und Also ich glaub, das ist schon mal echt eine andere Welt da drüben.
Fabi: Ja, ich glaub genau, das ist alles relativ dann wieder und irgendwie gibt's ja immer jemanden drüber. Aber was ja auch superviel, wenn Du so so viele so mal so Gründerpodcast und so was anhört, ist sehr viel darüber reden, dass grade dieser Exit Moment, den er ja auch hatte und da hat, glaub ich, damals knapp 50000000 irgendwie mitgenommen, so was ja erst mal superviel Geld ist, aber dass grade dieser Exit Moment für viele eigentlich 1 der schlechtesten Momente dann in ihrem Leben son bisschen sind, weil danach son bisschen der der sinnstiftende Teil von dem, was Du vorher hattest. So, Du hast dich ja komplett über diese Firma identifiziert, dass es einfach komplett wegfällt so und am Anfang die ersten 2, 3 Wochen vielleicht noch irgendwie schön ist, weil man auf einmal so die Freiheit hat. Aber dann eigentlich superfedern, ja mit Depressionen und so weiter zu kämpfen. Weil ich glaube, da geht's also einerseits könnte es könnte der Antrieb sein, es gibt immer einen, der drüber ist und andererseits halt einfach was Sinnstiftendes zu haben so oder irgendwas so wieder den den eigenen Wert halt zu sehen. Ich glaub, nur der Kontostand macht's halt am Ende nicht.
Dennis: Wo wir von den Guten von den Guten sprechen, was gestern wär?
Philipp: Ja, ich mein, letzte Woche war Pessy. Es ist auch wieder, back in the game. Es gibt 4 Punkt 5. Bisschen ähnlich zu, auch wird von Opus Level gesprochen, auch relativ günstig mit 4 Dollar 25, les ich hier. Pro Million Output Tokens verfügbar in. Da gab's gestern noch 'n bisschen eine wilde Diskussion, weil scheinbar irgendwelche oder rausgefunden haben, dass XAI scheinbar deinen kompletten Source Code wo hochlädt. Das ist aktuell son bisschen eine angespannte Diskussion. Also im Sinne von, ich nutz irgendwie den Coding Agent und der kopiert mein ganzes auf 'n Google Cloud Storage Bucket, egal, was ich ausgewählt hab. Da sind aktuell son paar, ja, interessanten Diskussionen, sag ich mal, online, aber ja, 'n neues, ähnliches Modell. Wenn ihr, keine Ahnung, eine habt oder die alte Modelle gemocht habt, dann gerne mal reinschauen und testen. Auch viel mehr kann ich auch nicht sagen.
Dennis: Okay. Dann macht man grad noch.
Philipp: Genau. Und das ist auf jeden Fall, find ich, 'n interessanteres Thema, weil ich weiß, nicht viele trainieren vielleicht noch Open Source oder Modelle, aber ich hab damals mit mein erstes Modell trainiert mit. Und ist, gibt's jetzt als v 1 Version. Ist mittlerweile Teil von Prime Intellekt, welches 'n Start-up aus den USA ist, die sich vor allem mit, sag ich mal, Trainingsinfrastruktur und wie man Open Source Modelle trainieren kann, Teil davon ist es. Und Sie haben jetzt die Version 1 vorgestellt, was besonders interessant ist, weil Sie das son bisschen aufgeteilt haben. Und wenn man jetzt, sag ich mal, die Ambitionen hat, sein eigenes Modell weiter mit reinforcement Learning zu trainieren, ist das jetzt sehr cool, weil sie haben sozusagen das aufgesplittet, denn man hat jetzt das Datenset, dann den den man nutzt und dann sozusagen das Training. Und als kannst Du verschiedene Open Source Harness nutzen. Das heißt, ich hab zum Beispiel mein, keine Ahnung, Quen Jämmer Modell und ich möcht's gern für 'n speziellen r l Use Case trainieren. Dann kann ich sagen, hey, okay, ich will direkt von Anfang an den Codex nutzen und kann es dann für meinen Use Case trainieren. Und der Name kommt daher, dass der Gedanke hinter dem AL Training, das Du mit machst, dass Du 'n Wert raus hast. Das heißt, wenn Du im AL Training bist, hast Du irgendeine Aufgabe, generierst irgendwelche Outputs und die werden dann analysiert, ob sie richtig oder falsch sind. Und hat halt damals gestartet, wie man 'n Modell trainieren kann, 20 48 oder einfaches Mathe zu lösen, weil Du da relativ schnell feststellen kannst, ob das Ergebnis ist oder nicht. Und auf jeden Fall sehr cool. Das heißt, wenn ihr euch irgendwie aktuell wieder damit beschäftigt, wie ich mein eigenes Open Waits Modell trainieren kann, dann definitiv da reinschauen.
Fabi: Cool.
Dennis: Dann haben wir noch von Fabi on Ant Tropic J-Space.
Fabi: Yes. Eigentlich fand ich von den Themen, die ich hatte, auf jeden Fall das das Spannendste heute so. Das und zwar Ant Tropic am sechsten Juli und Paper veröffentlicht und im Grunde genommen, wenn man's wenn man's sehr banal beschreiben würde, würde man sagen, sie haben rausgefunden, wie man eine KI beim Denken zusehen kann, so. Und zwar ist es so, damit's nicht komplett irgendwie abgefahren klickt, eine Neurowissenschaft gibt's einen seit den Achtzigern sone Theorie, die nennt sich Global Workspace Theory. Und im Grunde genommen ist es grob vereinfacht so, dass man da sagt, das Gehirn wird verglichen mit 'nem Theater, so Backstage, arbeitende, Dutzende, spezialisierte Prozesse, also Atmung, Grammatik, Balance und so was. Aber nur 'n winziger Bruchteil davon steht auf der Bühne und wird an das gesamte Gehirn gebrodcastet. Der wird der Teil wird bewusst erlebt. Und das ist das, was in Tropic festgestellt hat, dass Clayd sich genau sone Struktur an selbst antrainiert hat. Und das nennen sie J-Space, orientiert an dem mathematischen Werkzeug, was sie zu der Analyse benutzen, Jacobian Lenz. Und dieser JSpace enthält, der enthält zu jedem Zeitpunkt so 10 bis 25 Konzepte. Und die die haben da son paar Beispiele für gemacht. Also Du kannst dir das so vorstellen, Du kannst Cloud im Grunde genommen fragen, woran denkst Du gerade? Und dann sagt Cloud genau die Konzepte, die in diesem J-Space grade aktiv sind. Oder man kann ihm sonen prompt sagen wie, denk im Stillen an Orangen, während Du diesen Satz kopierst und schreib dann irgend einen Satz hin. Und im Output sieht man nur den kopierten Satz, aber im JSPace erkennst Du, dass Orange in diesem JSPace liegt. Und oder auch zum Beispiel so was wie, wenn wenn Claude 'n Matheproblem löst, dann tauchen Zwischenschritte davon im im JSPace auf. Und das, was dann auch ganz interessant ist, dass sie auch nachweisen konnten so, dass die dass Cloud sich teilweise bewusst ist und zwar in diesem JSpace bewusst ist, wenn es gerade getestet wird, so. Und es gibt ja irgendwie dieses berühmte Erpressungsexperiment von Antropic, wo Claude so als E-Mail-Assistent von 1 Affäre 1 Führungskraft erfährt und auch gleichzeitig davon, dass diese Führungskraft die die Person abschalten will. Und da leuchtet im J-Space von Claude, bevor es irgendwas beantwortet, schon auf Fake und Fiction, ne. Also merkt sozusagen, es wird getestet. Das Interessante an diesem J-Space ist auch, dass man das theoretisch umschreiben kann. Also man kann diese Parts Fake und fiktional entfernen. Und was dann im Grunde noch mal, was eigentlich vorher nie der Fall war bei den Tests, dass da mit Erpressung droht ist, sobald man Fake und Fiction rauswirft, fängt es dann doch an, irgendwann mit Erpressung zu drucken. Wenn man sozusagen nicht weiß, es ist ein fiktionales Ding grade und es wird hier getestet, dann kommen doch am Ende irgendwie so Erpressungsszenarien irgendwie raus. Und also ich mein, es ist son bisschen Frage, ist das 'n bisschen Sci Fi Spekulation so? Und was ist davon auch wieder Marketing? Aber es ist es ist 'n peery fähiges Paper, was sie dafür veröffentlicht haben. Und da gibt's auch Kommentare von Stanislav d Heyeny, also dem Neurowissenschaft hat, der diese überhaupt entwickelt hat. Und auch Neil Nanders von Google Deep Mind, der hat das auch nachgewiesen auf 'nem Open Source Modell, Quen 3 Punkt 6 27 b. Das ist auch, da gibt's auch einen Online Playground, wo man das selbst rumprobieren kann, wo man den J-Space von den Modellen son bisschen sieht, was echt ganz interessant ist. Und vielleicht als Letztes oder als Partner 'n bisschen dazu so dieses J-Space Ding, so wie kann man sich's irgendwie vorstellen? Also ich weiß nicht, vielleicht haben viele davon von unseren hören ja irgendwie Vorstellung, keine Ahnung, LLM ist Token rein, Token raus und der Rest ist irgendwie Blackbox. Aber im Grunde genommen ist son Modell ja, besteht ja aus vielen Schichten so, wo die durch die es durchgeht so in dem neuronalen Netzwerk, typischerweise 40 bis 100 oder so. Und so dieser J-Space liegt, glaub ich, irgendwo in der Schicht 20 21 oder so was, wo man dann sozusagen reinschauen kann und sich anschauen kann, okay, wie ist denn grade wie ist denn grade der Zustand in diesen in diesen Schichten? Dann kann man anhand der Vektoren und der Richtung davon erkennen, was für was für Wörter sind es denn, also in welchem oder was für Tokens sind das? Also was sind die Konzepte, die man dort, die da grade in diesem J-Space befinden? Und dann ist es ganz interessant, also man kann einerseits diese Use Case machen, wie entfernen mal und so und dann wird auf einmal gedroht. Man kann aber auch so was sagen wie, wenn in dem J-Space zum Beispiel so was drinsteht wie wie Frankreich und dann fragt, okay, was ist denn die Hauptstadt, würde Paris geantwortet werden. Wenn man aber im J-Space Frankreich mit China austauscht, obwohl vorher prompt Frankreich drinstand, dann würde eben Shanghai kommen. Und ist auf jeden Fall ganz interessant, dass dass man diesen J-Space Dinge verändern kann und sozusagen und dann divergieren. Ich hab da zum Beispiel mit Gwen so einen Test gemacht und hab aber mit, ich glaub, meine Frage war so was wie, wie viel Kilogramm ist denn ein typischer westlicher Mann so am Tag? Gab's irgendwie die Antwort und dann hab ich im J-Space anstatt da stand dann drin Food. Dann hab ich Food durch ausgetauscht und dann hat war im Endeffekt die die Antwort sozusagen, wie viel wie viel Flüssigkeit der Mensch an dem Tag irgendwie zu sich nimmt typischerweise. Und interessant war dann, er war aber irgendwie 'n bisschen verwirrt und dann hat er nämlich ganz oft zehnmal hintereinander gepromptet so, die Inputfrage war eigentlich Wasser, aber ich habe mit Wasser geantwortet, obwohl er gemerkt hat, so er wollte eigentlich Food sagen, hatte aber mehrmals Wasser, glaub ich zehnmal hintereinander diesen Satz, wo er gemerkt hat, er ist grade verwirrt so. Irgendwo steht auch da, aber konnte auch Food nicht mehr sagen, sagt immer wieder Wasser gesagt. Aber genau, auf jeden Fall superinteressant, dass es für verschiedene so Konzepte und dass es diesen J-Space gibt. Natürlich wird jetzt 'n bisschen drüber spekuliert, so ist das jetzt wirklich ein Bewusstsein oder, ja, weil viele von diesem Global Workspace Theory, da gibt's dann 5, glaub ich, grundlegende Parameter, die da 'n Bewusstsein beschreiben, die eigentlich auch alle auf Cloud zutreffen. Aber En Tropic sagt zwar selbst, es ist nicht bewiesen, dass es ein Bewusstsein ist, aber das ganze Framing Marketing mäßig, Sie haben dazu 'n Video und so was gemacht und so was, dann wird immer alles vom vom vom vom vom Gedächtnis geredet. Alles findet irgendwie in 'nem Kopfstand Kopf statt visuell und so. Also es soll schon so wirken, also als hätten jetzt RRSRS jetzt hier bewusst sein. Aber fand ich auf jeden Fall superinteressant, dieses Prinzip des J-Space. Es hat irgendwie Spaß gemacht, das mal auszuprobieren. Vielleicht packen wir diesen Playground, wo man's mit GUAN ausprobieren kann, auch mal die Shownotes. Dann sind auch die Beispiel noch mal son bisschen genannt, wo man dann wirklich sieht so, was steht da grad im J-Space drin?
Dennis: Ja, spannend,
Fabi: cool. Ja, also AI kann jetzt denken, hat 'n Bewusstsein, soweit ist es schon zumindest ein konstruiertes.
Dennis: Gut, dann haben wir noch Philips Highlight, Sophie. Hier ist oder
Philipp: Soverine Open Source Foundation Mods. Ich hab's nur am Rande mitbekommen, sag ich mal über Social Media, aber es gibt ein neues Modell aus Deutschland von einem Konsortium, von dem KI Bundesverband, Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz, Fraunhofer, Technischen Uni Darmstadt, Universität Würzburg und noch 6 weiteren. Ich les's jetzt mal alle nicht vor, könnt ihr gerne bei Google eingeben. Es handelt sich hierbei ein 30000000000 Parameter Expert Modell, trainiert auf 27 Billionen oder Trillion Tokens im Englischen, wenn man den Vergleichswert hat. Ich hab nur ganz kurz das Paper überflogen, wenn ihr euch irgendwie mit Open Wates Modellen beschäftigt, dann kommt das Modell der Familie von NVIDIA Nemotron sehr nah. Sie haben auch das Trainings Framework von Nemotron genutzt und auch Teile des Datensets von Nemotron und die Architektur soll auch sehr ähnlich sein. Es ist kein reines Transformer Modell, sondern son Hybrid Mamba Modell. Und anscheinend auf Benchmark soll es vor allem für Deutsch und Englisch relativ gut sein. Es würde jetzt leider nicht mit den neuesten Modellen verglichen. Also es gibt zum Beispiel nur gegen Jamma 3 verglichen und nicht irgendwie Jamma 4 und es fehlen auch 'n paar von den neueren Modellen, sag ich mal. Gibt's aber auf. 30000000000 Parameter sollte klein genug sein fürn etwas größeren MacBook Pro. Das heißt, wenn euch das irgendwie interessiert, gerne reinschauen, gerne auf die Seite gehen, weil ich kenn dir ja jemand davon, dann ja, gerne mit denen reden. Ging leider 'n bisschen unter, sag ich mal, in dem normalen AI Publishing Space. Ja.
Fabi: Aber es ist auch wieder, ich mein, wenn wir da kurz vor uns auch schon mal son bisschen angeschaut, ne,
Dennis: es ist es ist aber
Fabi: auch alles wirklich so deutsch, diese ganze Homepage vorher schon gesagt. So, wenn Du da draufkommst erst mal und dann Du da irgendwie das halbverpixelte große Logo irgendwie drauf und gehst irgendwie die 2. Seite und hast dann hier den der Manager des SoFi Projekts, der wirklich da in seinem deutschen Anzug mit der roten Krawatte, als wird er bei der deutschen Bahn arbeiten, da irgendwie steht so. Es ist, was hast Du noch gesagt, Philipp, die die Press Release ist 'n PDF Download?
Philipp: Ja, es ist 'n bisschen schwierig. Also man muss sich echt anstrengen, wenn man das Modell finden muss, weil es ist eine 1 Landingpage und man steht, liest, hey, 30000000000 Parameter Modell, aber es gibt keinen Link zum Paper, zu den Modellen, zum Datensatz. Man kann 'n Kontaktformular senden. Es ja, also Glückwunsch, wenn das Modell sehr gut ist, sehr gut. Schritt 2, vielleicht 'n bisschen mehr Benutzerfreundlichkeit für
Dennis: vielleicht das Modell mal nutzen, die Webseite zu bauen.
Philipp: Ja, zum Beispiel. Aber auf jeden Fall, ich mein, das ist cool, dass wir Initiativen in Deutschland haben. Schade, dass man, dass es viele wahrscheinlich verpassen werden und nicht damit klarkommen, weil's halt doch anders ist im Verhältnis zu anderen Open Waits Modell releasen und wie die Kommunikation dort funktioniert.
Fabi: Ja, ich kann mir vorstellen, ich mein, Sie schreiben ja auch, ne, es ist der Fokus ist auf industriellen Applikationen so. Ich kann mir vorstellen, dass ihr dass ihr Distributionsweg eher ist über den direkten Kontakt in den in der Industrie und so was und das wahrscheinlich so gar nicht so ihr ihr Ziel am Ende ist, aber es ist halt, ja, am Ende son bisschen Chance vertan. Da ist ja jetzt nicht so, dass das dass das jetzt so schwierig gewesen wär, die Homepage irgendwie 'n bisschen high police da zu machen und irgendwie es einfach zu zu machen, auch anderen Leuten zum Download zur Verfügung zu stellen oder irgendwie das nichts mehr zu machen.
Philipp: Man muss auch 'n bisschen vorsichtig sein, also es wird zwar von Open Source Modellen geredet, aber es sind keine Open Source Modelle. Also die Modelle auf haben keine Open Source Lizenz. Aktuell wird es nur unter geführt. Leider ist das beschränkt und man muss irgendwie erst was akzeptieren. Das heißt, ich konnte jetzt auch nicht irgendwie nach der Lizenz genau suchen. Ja, wenn euch das interessiert, definitiv reinschauen, vielleicht irgendwie 'n gefunden, will nicht Ja. Ignorieren.
Fabi: Also für die die Homepage mach ich wirklich fast aggressiv. Wenn man auf Englisch umstellt, dann ist jedes Mal bei jedem Pagewechsel, ist kurz auf Deutsch und dann springt's wieder auf Englisch Aber bevor
Philipp: Du umstellen kannst, musst Du erst mal akzeptieren, dass Drittanbieterservice genutzt werden, den den Inhalt der Webseite zu übersetzen.
Fabi: Na ja, wir nehmen wir.
Dennis: Warum ist das europäisch, wenn das alles Deutsch ist?
Fabi: Es ist gefahndet, oder? Fandet bei European Union, aber Okay.
Philipp: Weiß nicht, ob man die zurückläuft. Ja, ich war, also unter den Partnern sind jetzt hauptsächlich Ah, ich will jetzt auch nichts Falsches sagen, weil ich kenn manche davon nicht. Aber es sieht hauptsächlich nach Deutsch aus.
Dennis: Ja, ich mein, es ist ja auch, unten steht ja auch, ne, also ist ja auch halt 'n Sitz in Deutschland und und so weiter. Also, ich, ist nur, ich fand nur interessant, dass sie erst mal so, ne, trotzdem auf Europa gehen, in der Kommunikation zumindest. Was so ist. Na ja, gut, ist ja auch gut so, wenn wir jetzt nicht auch noch anfangen, uns innerhalb von Europa. Aber wie gesagt,
Fabi: ist ja auch gefahndet von der EU, ne, also. Ja.
Dennis: Ja, sehr gut. Gut, dann haben wir alle oder Themen von heute. Haben wir doch wieder einiges los gewesen trotz Sommer.
Fabi: So, jetzt können wir, lassen wir Philipp endlich auf seinen Balkon arbeiten gehen.
Dennis: Danke. Will vielleicht leider vorher auch sagen, wann wann Google wieder ran drückt an die Nee, könnte ich leider nicht. An die Welt wachsen. Obwohl nicht morgen, wenn Du jetzt in deinem Wohnzimmer sitzt. Nein, alles gut. Sind wir gespannt weiterhin, sonst wünschen wir euch eine schöne Woche Podcast at Programmier Punkt Bar. Falls ihr Feedback oder Kommentare habt, schreibt uns auch gerne, ja, wenn ihr einen anderen Take habt und Sam Altmond schüssen wollt, wollte ich das jetzt aber so polarisierend. Nein, aber wenn ihr zu irgendeinem der Themen andere Meinung habt, nehmen wir gerne mit auf und teilen die hier. Genauso wie wir unsere Meinung teilen. Macht es gut und bis bald. Tschau.