MiniMax M3MiniMaxMiniMax-M3 ist ein am 1. Juni 2026 veröffentlichte Open-Weights KI-Modell des chinesischen Entwicklers MiniMax. Es gilt als das erste Open-Weight-Modell, das den großen Agentic-Coding Sprung der proprietären Modelle (GPT-5.2, Claude Opus 4.5) von Dezember 2025 erreichen konnte. MiniMax-M3 verfügt über ein 1 Millionen Token-Kontextfenster und ist nativ multimodal. Kernstück für das große Kontextfesnter ist die neue MiniMax Sparse Attention (MSA). M3 ist für die veröffentlichten Benchmark-Scores ein extrem kostengünstiges LLM, das sogar günstiger als die mittleren proprietären Modelle wie Gemini 3.5 Flash ist.ParameterUnbekanntVeröffentlichungJuni 2026TrainingUnbekanntLizenzAndereMultimodalWeb SearchFinetuning
Claude Opus 4.8AnthropicClaude Opus 4.8 ist ein Flaggschiff-LLM von Anthropic, Nachfolger von Opus-4.7 und ab sofort in Claude AI verfügbar. Laut Anthropic wurde das agentische Arbeiten bei Opus 4.8 verbessert und Tool-Calls sollen verlässlicher ausgeführt werden. Eine der größten und bemerkenswertesten Anpassungen ist aber die Entwicklung hin zu einem Modell, das bereit ist, zu erkennen, wenn es etwas nicht weiß oder ausführen kann. Das Verhalten, eigener Unfähigkeit reduziert die Benchmark Scores von 4.8 in mehreren Benchmarks gegenüber dem Vorgängermodell, soll aber beim effektiven Nutzen deutliche Vorteile bringen, so die Entwickler. Das Modell unterstützt wie Opus 4.7 auch, ein 1 Mio. Token-Kontextfenster, adaptives Reasoning und einen optionalen Fast Mode mit bis zu 2,5-facher Ausgabegeschwindigkeit (per API).ParameterUnbekanntVeröffentlichungMai 2026TrainingUnbekanntLizenzProprietärMultimodalWeb Search
Gemini 3.5 FlashGoogle DeepMindGemini 3.5 Flash wurde als erstes Modell der Gemini-3.5-Familie von Google DeepMind am 19.05.2026 vorgestellt. Gemini 3.5 Flash erreicht beinahe die Reasoning- und Coding-Kapazitäten von der großen Gemini 3.1 Pro Version, ist dabei aber deutlich günstiger und schneller. Das Modell wurde für das Coding und den Einsatz als KI-Agent ausgelegt und überzeugt v.a. durch das gute Preis- / Leistungsverhältnis.ParameterUnbekanntVeröffentlichungMai 2026TrainingUnbekanntLizenzProprietärMultimodalWeb Search
