Schlagwort: KI-Modelle

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Der Stammvater schlägt zurück

https://cursor.com/de/blog/composer-2-5

Vor nicht allzu langer Zeit war Cursor so etwas wie die unbestrittene Referenz im Bereich KI-gestützter Entwicklungsumgebungen. Der KI-Editor hatte einen Vorsprung, den die Konkurrenz erst mal aufholen musste – aber das ist ihr in beeindruckendem Tempo gelungen. GitHub Copilot, Windsurf, Zed, Cline, Goose, Codex, Claude Code, opencode und eine wachsende Zahl weiterer Tools haben den Markt in kurzer Zeit massiv belebt. Der Druck auf Cursor ist real. Mit Composer 2.5 gibt Cursor jetzt eine klare Antwort – und sie hat zwei Dimensionen, die es wert sind, näher betrachtet zu werden.

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Der Wal meldet sich mit einem Paukenschlag zurück

DeepSeek V4 ist am 24. April in zwei Versionen „Pro“ und „Flash“ erschienen, und wie versprochen ist es Open Source. Die Qualität ist sehr gut, und die Preise bemerkenswert niedrig. Läutet schon das Totenglöcklein für OpenAI und Anthropic?

Mehrere Coding-Spezialisten haben das neue Modell von DeepSeek schon unter die Lupe genommen, und deren Urteil ist einhellig: GPT 5.5 von OpenAI hat derzeit die Krone im Coding inne, es folgt Opus 4.7 von Anthropic, dann DeepSeek mit V4, dann Kimi mit K2.6.

Das könnte Open Source-Fans enttäuschen, aber man muss das in Relation setzen. DeepSeek ist nur noch ca. 3 Monate zurück, und es kostet nur einen Bruchteil. OpenAI hat ja mal eben die Token-Preise für GPT 5.5 verdoppelt, und Anthropic, das sowieso schon ein Token-Burner immer war, braucht für Opus 4.7 35% noch mehr Token gegenüber dem bisher schon heftigen Tokenverbrauch.

Und es ist außerdem ja so, nicht jedes Problem ist in der schwierigsten Liga. Anders gesagt: Da DeepSeek nun so weit aufgeholt hat, ist die Anzahl der Probleme, an denen es scheitert, viel kleiner geworden.

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Hochmut kommt vor dem Fall

Die Foren sind voll von Beschwerden über Anthropic Claude Opus 4.7. Es sei ein Rückschritt gegenüber 4.6, meinen viele, und nicht wenige sagen sogar, Opus 4.5 sei das letzte für den Arbeitseinsatz verlässliche Modell gewesen. Auch für OpenAI ChatGPT 5.4 heißt es, es sei im Coding ein Rückschritt zu 5.3-codex. (Es gibt kein 5.4-codex, es gab ein 5.3 „general purpose“ und ein 5.3-codex für Programmierarbeiten, aber für 5.4 gibt es nur dieses Modell, und das soll angeblich auch für Coding bereits optimiert sein, so dass es keine Extra-Coding-Version benötigt). Ist die Grenze von LLM bereits in Sicht, und alles Gebastel führt nur noch dazu, dass sich die Modelle beginnen, in der eigenen Komplexität zu verheddern?

Hinzu kommt die immer auffälliger werdende Arbeitsverweigerung. Wir hatten dazu kürzlich hier im Blog schon einen Artikel, mittlerweile ist es mir aber auch selbst passiert. Ich schrieb einen wirklich unschuldigen und völlig legitimen Web-Scraper, und mit einem mal meinte Codex, nun könne es mir nicht mehr helfen, es würde vermuten, das sei illegal, was ich da täte. Und alles Zureden und Erklären nützte rein gar nichts – wenn sich eine Maschine mal in so einem Loop festgebissen hat, dann war es das eben.

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Herrschaftsdenken vs Fortschritt

Lexer-Lux schreibt auf Twitter/X, dass er ein Plugin für ein Spiel seit Jahren mit Claude Opus programmiert hat. Nun kommt Opus 4.7 heraus und weigert sich, das Projekt weiter zu entwickeln. Wegen Sicherheitsbedenken, das Plugin sei ein Hack, behauptet Claude. Auf Rückfrage gibt Claude dann sogar zu, dass es gar kein Hack, sondern gutartig ist, weigert sich aber trotzdem, weiterzuarbeiten. An seinem eigenen Code! Weil Security!

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Die Grenzen des digitalen Bienenstocks

Forscher der University of Washington (Allen School) und der University of Stanford haben die bislang größte Studie zur kreativen Vielfalt von KI-Systemen durchgeführt – und die Ergebnisse sind ernüchternd. Über 70 verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) aller führenden Anbieter wurden mit denselben offenen Fragen konfrontiert: „Schreibe ein Gedicht über die Zeit“, „Schlage Startup-Ideen vor“, „Gib mir Lebensratschläge.“ Also solche Fragen, auf die zehn verschiedene Menschen zehn völlig unterschiedliche Antworten geben würden. Doch trotz unterschiedlicher Architekturen, Trainingsdaten und Hersteller lieferten die Modelle nahezu identische Antworten – dieselben Ideen, dieselben Strukturen, dieselben Metaphern. Die Forscher nennen dieses Phänomen den „Artificial Hivemind“ (Künstlicher Schwarmgeist).

Die Arbeit wurde mit dem Best Paper Award der NeurIPS 2025 ausgezeichnet, der höchsten Anerkennung in der KI-Forschung. Sie können die Studie hier bei uns oder bei der Cornell University herunterladen.

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