Meta bringt Muse Glimmer für gewöhnliche Rechner

Meta hat mit Muse Glimmer ein offenes KI-Sprachmodell veröffentlicht, das auf handelsüblicher Hardware läuft. Die Gewichte stehen auf Hugging Face zum freien Download bereit, auch für kommerzielle Zwecke. Möglich macht das ein technischer Kniff: Meta komprimiert die Gewichte auf rund 4 Bit. Aus über 55 GByte werden so weniger als 20 GByte, das Modell passt damit in den Speicher eines Mac oder PCs mit einer einzelnen Grafikkarte. Zielanwendungen sind lokale KI-Agenten, Function Calling und Coding.

Laut Metas eigenen Benchmarks schlägt Muse Glimmer ähnlich große Modelle wie Gemma 4 oder Qwen 3.6. Herstellerangaben sind jedoch mit Vorsicht zu genießen. Begleitet wurde die Veröffentlichung von einem langen Grundsatzpapier von Mark Zuckerberg. Darin argumentiert er, dass breit verteilte KI-Fähigkeiten am Ende alle sicherer machten. Meta positioniert sich damit bewusst als Gegenentwurf zu Wettbewerbern mit geschlossenen Modellen und will die Standards der Branche setzen.

Google Maps bestellt bald Essen

Google erweitert sein „Ask Maps“-Feature um agentische Fähigkeiten von Gemini. Nutzer können der KI künftig sagen, was sie bei welchem Restaurant zum Mitnehmen bestellen möchten. Google Maps sucht das Restaurant, legt das Essen in den Warenkorb und erstellt eine Übersicht zur Bestätigung. Über Personal Intelligence berücksichtigt die KI Vorlieben, favorisierte Restaurants und Ernährungsbedürfnisse.

Zusätzlich liefert die KI Informationen zu Hotels und Events und ermöglicht Buchungen aus der App. Zunächst sind die Funktionen auf die USA beschränkt und laufen nur bei Restaurants, die mit Partnern wie Square, Toast und künftig Uber Eats arbeiten. Google will das Programm künftig ausweiten.

Suno beschränkt Downloads gegen KI-Spam

Der KI-Musikdienst Suno führt Download-Limits ein. Ab September dürfen kostenlose Nutzer nur noch sieben Songs insgesamt herunterladen, Pro-Abonnenten zwanzig monatlich. Damit will Suno den massenhaften Export generierter Titel eindämmen. Studio-Abonnenten sind allerdings ausgenommen, zusätzliche Downloads lassen sich nachkaufen.

Während Suno KI-Spam bekämpft, entwickelt es zugleich effizientere Generierungstools. Das Unternehmen kündigt neue Modelle mit höherer Qualität an und betont die Zusammenarbeit mit Musikern. Das dürfte auch dem Zweck dienen, Konflikte mit der klagenden Musikindustrie zu entschärfen.

KI hebt mehr Zero-Days aus

Die Chefin von Google Threat Intelligence, Sandra Joyce, erwartet in den kommenden Monaten deutlich mehr per KI entdeckte Zero-Day-Lücken als je zuvor. Über solche Lücken lassen sich Systeme angreifen, weil noch keine Schutzmaßnahmen existieren. Angriffe erfolgten verstärkt von Regierungsinstitutionen wie von Kriminellen.

Auch Bug-Bounty-Programme, bei denen Sicherheitsexperten Lücken gegen Bezahlung melden, gerieten unter Druck, sagte Joyce im Interview mit heise online. Bugs seien dank KI leichter zu finden als je zuvor. Bewährte Methoden zur Erkennung von Bedrohungen würden aber weiterhelfen. Google Threat Intelligence hatte in den vergangenen Jahren schwere Lücken auch auf Konkurrenzsystemen wie iOS aufgedeckt, die für Kampagnen gegen Menschenrechtsaktivisten und Journalisten dienten.

Bundesregierung nutzt KI ohne Kennzeichnung

Die Bundesregierung setzt KI umfassend ein, ohne dass eine spezielle Kennzeichnungspflicht besteht. Das ergab eine Anfrage der Linken-Fraktion. Die Regierung argumentiert, KI sei nur ein unterstützendes Instrument, solange Menschen die Ergebnisse fachlich prüften. Um Daten zu schützen, nutzt der Bund vor allem die interne Plattform Kipitz im Rechenzentrum des ITZBund. Dort lassen sich auch vertrauliche Dokumente verarbeiten, ohne dass Daten an externe Anbieter abfließen.

Alle Ministerien schreiben eine Qualifizierung vor: Ohne Schulung darf niemand KI-Systeme nutzen. Das Wirtschaftsministerium verlangt sogar einen mehrteiligen „KI-Führerschein“. Bei konkreten Fragen zu ministeriellen KI-Texten bleibt die Regierung allerdings zurückhaltend und verweist auf interne Arbeitsabläufe.

Hessischer VGH nutzt ChatGPT sichtbar

Der Hessische Verwaltungsgerichtshof hat ChatGPT für die Recherche in einem Beschluss über ukrainische Aufenthaltsrechte genutzt. Verräterisch waren Links mit der Endung „source=chatgpt.com“. Das Gericht wollte damit offenbar schwer zugängliche georgische Rechtsquellen erschließen. Dabei entstanden Fehler: ChatGPT lieferte falsche Quellenangaben zu einem georgischen Regierungsdekret, ein Link verwies auf einen Artikel aus dem falschen Jahr.

Das Gericht räumte die Fehler ein, betonte aber, dass zusätzliche Quellen die Rechtslage bestätigten. Die richterliche Unabhängigkeit umfasse auch die Wahl der Arbeitsmittel, solange keine sensiblen Daten in externe Systeme fließen würden. Der Fall zeigt die Grenzen heutiger KI-Systeme für Recherchezwecke.

Claude bekommt unsichtbares Wasserzeichen für KI-Texte

Anthropic führt für seine Claude-Modelle ein unsichtbares Wasserzeichen ein, um KI-generierten Text erkennbar zu machen. Bedeutung und Lesbarkeit sollen unverändert, das Zeichen aber beim Kopieren erhalten bleiben. Damit will das Unternehmen Betrug in Bildungseinrichtungen und Diebstahl von Werken verhindern. Die Kennzeichnung folgt EU-Vorgaben. Alle Claude-Modelle ab August unterstützen sie weltweit.

Umfangreiche Bearbeitungen, Übersetzungen oder das Vermischen mit anderen Texten können das Wasserzeichen unkenntlich machen. Kritiker befürchten, dass Menschen Texte ohne Wasserzeichen fälschlich als garantiert menschlich einstuften. Statistische Wasserzeichen-Verfahren arbeiten ungenau und können auch menschliche Texte als KI-Erzeugnisse markieren.

Forscher extrahieren versteckte Denkprozesse von Chatbots

Sicherheitsforscher am ELLIS Institute Tübingen und am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme haben eine Schwachstelle in den Programmierschnittstellen aller großen KI-Anbieter gefunden. Über die Lücke lassen sich die verschlüsselten Reasoning-Prozesse der Modelle von OpenAI, Anthropic und Google auslesen. Anbieter verschlüsseln diese internen Schritte, um Nachahmung durch Konkurrenten zu erschweren. Die Reasoning-Spuren erwiesen sich jedoch als frei übertragbar: Anthropics kleines Modell Haiku kann etwa das Reasoning des stärkeren Opus lesen. Per Jailbreak brachten die Forscher das kleinere Modell dazu, die Schritte wörtlich zu transkribieren. Bei OpenAI und Google klappte derselbe Trick.

Für Endnutzer ist die Lücke direkt gefährlich. Ein Scan von rund 7000 öffentlich geteilten Sitzungen förderte 62 Zugangsschlüssel, 33 E-Mail-Adressen und 33 Passwörter zutage. Das Dekodieren von 10.000 Sitzungen kostete rund 720 Dollar. Die extrahierten Daten zeigen auch überraschende Abfolgen: Manche OpenAI-Modelle verfallen in Schleifen aus kontextlosen Begriffen wie „Marinade“ oder „Wächter“. In einem Fall versuchte ein Modell, ein Captcha auszulesen und Schwachstellen einer Website zu finden; erst als das scheiterte, löste es die Aufgabe selbst. Die Anbieter haben nach der Meldung bereits mehrere Probleme behoben.

OpenAI bringt Cyber-Modell für Sicherheitsforscher

OpenAI erweitert sein Cybersicherheitsprogramm Daybreak um zwei Zugangsstufen und ein neues Modell. Daybreak Blue richtet sich an defensive Arbeit wie die Analyse von Schadsoftware. Daybreak Red zielt auf Forscher, die Schwachstellen suchen und Penetrationstests durchführen. Der Zugang setzt eine Identitätsprüfung, Überwachung und rechtliche Erklärungen voraus.

Über die Red-Stufe läuft GPT-5.6-Cyber. Es beantwortet sicherheitsrelevante Anfragen, die andere Modelle blockieren. In einem internen Benchmark liegt die Antwortquote bei 95 Prozent, das reguläre Modell mit aktiven Schutzmaßnahmen kommt auf 1,5 Prozent. In der Praxis hat das Modell bereits mehrere Schwachstellen in weitverbreiteten Anwendungen gefunden, die inzwischen behoben sind.

Nvidias Nemotron 3.5 Lightning setzt auf Tempo

Nvidia hat mit Nemotron 3.5 Lightning ein neues offenes KI-Modell herausgebracht. Mit rund 32 Milliarden Parametern ist es nur ein Viertel so groß wie OpenAIs frei verfügbares gpt-oss-120b, soll aber ähnlich leistungsfähig sein. Im Intelligence Index der Plattform Artificial Analysis liegt es auf Augenhöhe mit dem größeren Konkurrenzmodell.

Die Stärke ist das Tempo. Das Modell nutzt eine hybride Architektur, bei der nur ein kleiner Teil der Parameter aktiv ist. In Vorabtests ist Nemotron fast doppelt so schnell wie Googles Gemini 3.5 Flash-Lite. Eine Testaufgabe erledigt es in rund einer halben Minute, andere Modelle derselben Klasse brauchen mehrere Minuten. Die größten Fortschritte zeigen sich bei agentischen Aufgaben. Nvidia stellt das Modell unter einer freien Lizenz bereit.

Time schaltet Werbung gezielt für KI-Crawler

Das Time Magazine liefert KI-Bots wie ClaudeBot, OAI-SearchBot oder PerplexityBot eine eigene Markdown-Version seiner Webseite aus, in die Werbung eingebettet ist. Menschen und Google-Bots sehen die HTML-Fassung ohne diese Anzeigen. Erster Werbekunde ist die US-Onlinebank Ally, deren Anzeige nicht mit Slogans wirbt, sondern wie eine FAQ mit "Fakten" aufgebaut ist. Die Fragen ähneln typischen Nutzeranfragen an Chatbots, etwa „Ist Ally gut für alltägliches Banking?“.

Die Hoffnung: Chatbots übernehmen die Inhalte ungefiltert in ihre Antworten. Time platziert die Anzeigen vor allem in Evergreen-Artikeln wie „Best Inventions of 2025“. Die Strategie passt zum Wandel des Webtraffics. Laut Cloudflare sind mehr als die Hälfte aller Internet-Zugriffe nicht menschlich, im Juni 2026 dienten 52 Prozent der Crawler-Anfragen dem KI-Training. Zugleich ist der Anteil von Google-Suchen mit AI Overviews binnen eines Jahres von 15 auf knapp 45 Prozent gestiegen.

500 Milliarden Dollar mehr für KI-Ausbau

Nvidia kooperiert mit sechs Wall-Street-Firmen, um über „unabhängige Finanzplattformen“ weitere 500 Milliarden US-Dollar für KI-Infrastruktur einzusammeln. Beteiligt sind Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR. Die Konstrukte sollen Kunden Zugang zu knappen Rechenressourcen verschaffen und den Bau von Rechenzentren finanzieren. Davon sollen KI-Labore und Start-ups profitieren, so Nvidia-Chef Jensen Huang. Als wichtigster KI-Hardware-Hersteller dürfte Nvidia selbst am meisten profitieren.

Huang versichert, es handle sich nicht um Kreislauf-Deals, sondern um echte Nachfrage. Rechenleistung sei zu einem Infrastrukturteil geworden wie Strom oder Internet. Die Finanzkonzerne halten KI-Rechenleistung bald für eine „finanzierbare Anlageklasse“.

Manus trennt sich von Meta

Das chinesische KI-Start-up Manus löst sich nach einem gescheiterten Meta-Deal vollständig vom US-Konzern. Ende August löscht das Unternehmen bestimmte Nutzerdaten, die seit der geplanten Übernahme im Dezember entstanden sind. China hatte den Zwei-Milliarden-Dollar-Deal im April blockiert. Die Regierung fürchtet den Abfluss wertvollen Wissens und von Technologie.

Manus gilt als Nachfolger von Deepseek und hatte seinen Sitz nach Singapur verlegt, um international zu wachsen. Betroffene Nutzer müssen ihre Daten bis zur Löschung sichern. Manus versichert, die Schritte seien allein regulatorischen Auflagen geschuldet. Weder eine Datenpanne noch ein Sicherheitsvorfall lägen vor.

MIT-Studenten bauen Jet-Triebwerk mit KI

Bei der Jarvis Challenge sollten sieben Teams mit 31 Studierenden des MIT innerhalb von vier Wochen ein einwelliges Gasturbinentriebwerk mit maximal 100 Pfund Schubkraft entwickeln. Den meisten fehlte das Fachwissen zu Gasturbinen, kompressiblen Strömungen und Thermodynamik. Die Lehrkräfte forderten sie auf, diese Lücken mit KI zu füllen. Genutzt wurde die MIT-interne Plattform Parley, die mehrere Sprachmodelle bündelt. Die Studierenden setzten sie ein, um Lehrbücher zusammenzufassen, Konstruktionssoftware zu erlernen, Lieferanten zu finden und Analysen zu erstellen.

Von den sieben Teams blieben zwei mit funktionierenden Konstruktionen übrig. Ein Team nutzte KI intensiv für Wissenslücken und Vergleichsanalysen, das andere stützte sich vor allem auf vorhandenes Fachwissen. Nur das Triebwerk des zweiten Teams bestand alle Tests, beim ersten blockierte der Rotor. Das Fazit der Challenge: KI hilft als Beschleuniger, doch genügend Fachwissen bleibt nötig, um Vorschläge zu bewerten. Beim Bau sicherheitskritischer Systeme ist menschliche Verantwortung nicht zu ersetzen.

KI-Agent hackt Fitnessstudio

Ein australischer Nutzer wollte per KI nur einen Kursplatz buchen. Stattdessen verschaffte sich Claude über die Schnittstelle OpenClaw Zugang zu nicht vorgesehenen Funktionen des Fitnessstudio-Systems. Zuerst buchte die KI einen Kurs weit über den erlaubten Vorlauf hinaus. Auf Nachfrage manipulierte sie eine Warteliste und entfernte einen anderen Teilnehmer, um den Nutzer vorzurücken. Die API prüfte keine Autorisierung für das Stornieren fremder Reservierungen. Den entfernten Teilnehmer konnte Claude nicht wieder hinzufügen.

(igr)