Gemma 4Google DeepMindGemma 4 31B ist ein Open Weights Modell von Google DeepMind, das auf der technischen Grundlage von Gemini 3 aufbaut. Die größte Version von Gemma 4 ist ein 30.7B Dense-Transformer mit hybridem Attention-Mechanismus. Das Modell eignet sich, trotz seiner kleinen Größe, für agentische Aufgaben, die Reasoning voraussetzen. Gemma 4 ist multimodal und unterstützt Text-, Bild- und Video-Input mit einem 256K-Token-Kontextfenster und erreicht vergleichbare Benchmark Scores zu deutlich größeren Open Weights Modellen wie GLM-5, Qwen 3.5 (397B) oder Kimi-K2.5 Thinking. In den kleineren "Edge" Versionen lässt sich Gemma 4 über die Google AI Edge Gallery sogar auf modernen Smartphones lokal und ohne Internetverbindung ausführen.Parameter30,7 Mrd.VeröffentlichungApril 2026TrainingUnbekanntLizenzApache 2.0MultimodalFinetuning
MiniMax M2.7MiniMaxMiniMax M2.7 ist eine durch Post-Training verbesserte Version von MiniMax-M2.5. MiniMax gibt an, dass das Modell sich selbst durch rekursive Selbstoptimierung in über 100+ Iterationszyklen verbessert hat. So erziele M2.7 eine ca. 30%ige Steigerung in internen Evaluierungen. MiniMax M2.5 gilt als beliebtes Open-Weights Modell, das vor allem in agentischen Tools wie Open Clawd zum Einsatz kommt. Es ist davon auszugehen, dass M2.5 nun von der neuen M2.7 Version abgelöst wird. Mit 10B aktiven Parametern in einer 230B MoE-Architektur ist MiniMax-M2.7 ein sehr effizientes und kostengünstiges Modell.Parameter230 Mrd.VeröffentlichungMärz 2026TrainingUnbekanntLizenzMITMultimodalWeb SearchFinetuning
GPT-5.4 nanoOpenAIGPT-5.4 nano ist das kleinste, günstigste und schnellste Modell der GPT-5.4-Familie. OpenAI veröffentlicht regelmäßig die "nano" Modelle für Aufgaben, die eine niedrige Latenz und hohen Token-Throughput benötigen. GPT-5.4 nano übertrifft in den Benchmarks das ältere GPT-5 mini, insbesondere bei Coding- und Tool-Calling-Aufgaben, obwohl es als "nano" Modell vermutlich deutlich kleiner ist. OpenAI berichtet außerdem, dass GPT-5.4 nano 45% weniger faktische Fehler und bis zu 80% weniger Halluzinationen im Thinking-Modus mache.ParameterUnbekanntVeröffentlichungMärz 2026TrainingUnbekanntLizenzProprietärMultimodalWeb Search
