In der neuen Folge sprechen Jakob Steinschaden, Mitgründer von eustella und Trending Topics, und Clemens Wasner, CEO von enliteAI und Vorsitzender von AI Austria, über folgende Themen:
🚀 GPT-6 alias Astra ist da: Warum OpenAI nach mehr als zwölf Monaten in der zweiten Reihe erstmals wieder ein Modell zeigt, das klar vor dem besten Anthropic-Modell liegt
🧱 Neue Architektur, neuer Pre-Train: Statt 2,5 bis 4 Billionen Parameter dürften es nun 7 bis 10 sein, und das Timing kommt zwei Tage nach Fable 5.1 sicher nicht zufällig
🔐 Daybreak-Partner zuerst: Cybersecurity-Firmen wie Checkpoint bekommen den Zugang vorab, alle anderen müssen warten und dann für ein Pro-Abo zahlen
🕸️ 20 bis 30 Sub-Agents pro Anfrage: Wie Modelle der Fable- und Astra-Klasse eine Studie in Themenagenten zerlegen, warum ein einziger Prompt das Tageslimit frisst und weshalb das den Druck Richtung lokaler KI erhöht
📉 Artificial Analysis als Dämpfer: Astra landet nicht auf Platz eins, sondern hinter Claude Fable 5.1, Opus 5 und Muse Spark 1.3
⚖️ Streit um die Gewichtung: Fast 100 Prozent beim ARC-AGI-3 mit eigenem Harness, im Gesamtranking trotzdem nur Mittelfeld, und der Vergleich mit neuen GPUs, für die es noch keine passenden Benchmarks gibt
🏠 Vom Immobilieninserat zum 3D-Rendering: Ein einziger Prompt baut eine interaktive Durchflugssequenz in Blender, und die Podcast-Postproduktion dürfte in einem halben Jahr automatisiert sein
🛡️ Sicherheit mit Sternchen: System Card, langsamer Rollout, halb so viele Red Flags wie beim Vorgänger, aber eben nur sicherer und nicht sicher
🔡 Chain of Thought wird unlesbar: Astra dokumentiert seine Schritte in einer Art KI-Glyphenschrift, die Diskrepanz zwischen Tun und Schreiben wächst, und die Alignment-Community sieht genau das Wettrüsten, vor dem sie gewarnt hat
🧮 Neurosymbolik im Modell: Astra schreibt sich bei passenden Aufgaben selbst ein Regelsystem, was an das österreichische Grundlagenprojekt Bilateral AI erinnert
🏛️ Bernie Sanders fordert ein permanentes Verbot von Superintelligenz: Die Debatte ist von der Straße auf die politische Ebene gewandert, samt Baustopp-Diskussion für neue Rechenzentren
💸 Der Flywheel-Effekt: OpenAI-Modelle finden für die eigenen Broadcom-Chips Architekturen, die 1,5 bis 8,8 Mal schneller sind als die der menschlichen Engineers, und Outcome-based Pricing rückt näher