ArtikelNikita PavlichenkoAnkündigung
Moderne KI-Architekturen setzen zunehmend auf modulare Workflows statt auf monolithische Riesenmodelle. Ein kompaktes, schnelles Open-Source-Modell senkt die Inferenzkosten und Latenzen bei Routineaufgaben drastisch und lässt sich sicher auf eigener Infrastruktur für internen Code betreiben.
JetBrains positioniert Mellum2 als fokussiertes Arbeitsmodell für hochfrequente Zwischenschritte in Multi-Modell-Systemen. Indem das Modell nur Text und Code abdeckt und über die MoE-Architektur extrem wenige Parameter pro Rechenschritt beansprucht, löst es gezielt den Zielkonflikt zwischen hoher Durchsatzrate und solider Code-Kompetenz.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Link:Poolside
Poolside hat Laguna-S-2.1 veröffentlicht, ein Mixture-of-Experts-Sprachmodell mit 118 Milliarden Gesamtparametern und rund 8 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Das Modell ist speziell auf Softwareentwicklung und langlebige Agenten-Workflows ausgelegt und steht unter der permissiven OpenMDW-1.1-Lizenz bereit.
Artikel:Thinking Machines Lab
Thinking Machines Lab hat Inkling veröffentlicht, ein multimodales Mixture-of-Experts-Modell mit 975 Milliarden Gesamtparametern (41 Milliarden aktiv) und 1 Million Token Kontext. Es ist vor allem als vielseitige Open-Weights-Basis für Fine-Tuning über die eigene Plattform Tinker gedacht.
Repository:inclusionAI/Ling
InclusionAI stellt mit Ling eine Open-Source-Modellfamilie auf Basis einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) bereit. Die Modelle erscheinen in zwei Größen: Ling-lite (16,8 Milliarden Gesamtparameter, 2,75 Milliarden aktivierte Parameter) und Ling-plus (290 Milliarden Gesamtparameter, 28,8 Milliarden aktivierte Parameter).
267SternePython
Link:Tencent Hy Team
Das Tencent Hy Team hat Hy4-preview als quelloffenes Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit 770 Milliarden Gesamtparametern und 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token vorgestellt. Das Flaggschiff-Modell bietet ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und wurde für Aufgaben in Softwareentwicklung, Büroarbeit und wissenschaftlicher Forschung optimiert.
Link:Xiaomi MiMo Team
Xiaomi hat MiMo-V2.5-Pro vorgestellt, ein quelloffenes Mixture-of-Experts-Modell mit 1,02 Billionen Parametern und 42 Milliarden aktiven Parametern. Das Modell bietet ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens und zielt speziell auf komplexe Agenten-Workflows und langanhaltende Software-Engineering-Aufgaben ab.
Link:ornith-ai
ornith-ai hat das multimodale Mixture-of-Experts-Modell Ornith-1.5-397B unter MIT-Lizenz veröffentlicht. Das 397 Milliarden Parameter schwere Modell setzt auf kontinuierliche Selbstverbesserung und erzielt in Programmier- und Reasoning-Benchmarks Ergebnisse auf dem Niveau führender proprietärer Modelle.
Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
