Muse Spark 1.2Meta AIMuse Spark 1.2 ist ein Coding-Modell von Metas Superintelligence Lab und der direkte Nachfolger von Muse Spark 1.1, veröffentlicht am 5. August 2026. Das LLM wurde zusammen mit der Terminal / CLI-App Muse Code veröffentlicht und ist hauptsächlich für den Einsatz als Coding-Agent optimiert. Ausgeliefert wird das Modell mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Mio. Token. Leider ist Muse Spark 1.2 ein geschlossenes Modell und nur über die Meta Model API (Standard: $1,25 / $4,25 pro 1 Mio. Input-/Output-Token) sowie OpenRouter nutzbar. Wer bereit ist, seine Daten für das Training neuer Modelle an Meta weiterzugeben, kann das Pricing auf bis zu $0,10 / $0,20 über die "Contributor" Variante drücken.ParameterUnbekanntVeröffentlichungAugust 2026TrainingUnbekanntLizenzProprietärMultimodalWeb Search
Qwen 3.8 MaxAlibabaQwen 3.8 Max ist das neueste Flaggschiff von Alibaba und Nachfolger von Qwen 3.7 Max. Es ist ein Sparse-Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit 2,4 Billionen Parametern, von denen 95 Mrd. pro Token-Inferenz aktiviert werden. Neu gegenüber dem Vorgänger ist native visuelle Verarbeitung (Text, Bild, Video, Dokumente) im Billionen-Parameter-Bereich sowie der Post-Training-Fokus auf langen, Coding-Aufgaben als KI-Agent. Alibaba stuft Qwen 3.8 Max selbstebewusst hinter Anthropics Fable 5 auf Platz zwei ein. Wir gehen aber von einem subjektiven Empfinden aus, dass Modelle wie GPT-5.6 Sol (max) noch einmal intelligenter sein werden, als Qwen 3.8. Die Open Weights von Qwen 3.8 max hat Alibaba für die Woche nach Veröffentlichung des Modells angekündigt.Parameter2.400 Mrd.VeröffentlichungAugust 2026TrainingUnbekanntLizenzProprietärMultimodalWeb SearchFinetuning
DeepSeek V4 FlashDeepSeek AIDeepSeek V4 Flash 0731 ist eine neue Version von DeepSeek V4-Flash, die die Preview-Version aus April 2026 ablöst. Laut Entwickler blieben Architektur und Größe unverändert (Mixture-of-Experts mit 284 Mrd. Parametern, davon ~13 Mrd. aktiv pro Token), über erneutes Post-Training, wurde allerdings ein riesiger Sprung in Benchmark-Scores, v.a. für Agentic- und Coding-Tasks erreicht. Das Modell lässt sich also in guter Geschwindigkeit bereits auf zwei NVIDIA Spark DGX ausführen, einem Setup, das man sich theoretisch Zuhause gut einrichten könnte. In Terminal-Bench 2.1 erreicht das Modell 82,7 % und liegt damit über GLM-5.2 (81,0 %) und nahe an Claude Opus 4.8 (85,0 %). Der große Sprung ließ viele Leute aus der AI Community spekulieren, dass es sich um "Benchmark-Maxxing" handeln könnte, also das gezielte Training auf Aufgaben aus den Benchmarks. Bislang konnte sich das aber noch nicht bestätigen. Mit $0.14 / $0.28 pro 1 Mio. Input-/Output-Token und einem Kontextfenster von 1 Mio. Token positioniert sich das Modell als günstige API-Alternative zum großen Bruder, DeepSeek-V4 Pro. Damit unterbietet das Modell sogar das vergleichbare GPT-5.6 Luna (max), dessen Preis OpenAI einen Tag vor Veröffentlichung von V4-Flash noch um 80% reduziert hatte.Parameter284 Mrd.VeröffentlichungJuli 2026TrainingUnbekanntLizenzMITWeb SearchFinetuning
