🌝 China schließt zur KI-Spitze auf
PLUS: 4 weitere Stories, wöchentliche Shorts & Tipps sowie KI-Ranking
Team von KI WEEKLY & Jannik Schaefer
19. Juli 2026
Guten Morgen 🌞
Eine Woche ist vergangen, und KI WEEKLY hält Dich auf dem neuesten Stand der KI-Welt.
In dieser Ausgabe
KI-Tools der Woche
🌝 Kimi K3 — Das neue Open-Source-Modell von Moonshot AI
🗣️ Mercury 2 — Dein Echtzeit-Sprachassistent
🏗️ Grok Build — Der Open-Source-Programmieragent von SpaceXAI
💼 ChatGPT Work — Auf Codex basierender Agent für alltägliche Aufgaben
🎥 Lucy 2.5 — das neue KI-Modell von Decart, das Videos während der Wiedergabe bearbeitet
#Bonus: 📒 Notion - Jetzt mit der zweiten Generation von Notion AI: Dein smarter Partner für alles. 30 Tage kostenlos testen mit KI Weekly*
01
Claude spricht je nach Sprache mit anderer Persönlichkeit
Bildquelle: Anthropic
Anthropic hat untersucht, wie sich die Persönlichkeit seiner Claude-Modelle verändert. Dafür analysierten die Forschenden 310.000 Nutzerkonversationen und stellten fest, dass sich die Modelle nicht nur untereinander im Charakter unterscheiden, sondern auch je nach verwendeter Sprache unterschiedlich verhalten.
Die Details:
Die Forschenden analysierten Gespräche mit drei Claude-Modellen in 20 Sprachen anhand von vier Dimensionen: Wärme versus Strenge, Offenheit versus Ausführung, Ausführlichkeit versus Kürze sowie Zurückhaltung und Vorsicht.
Zwischen den Modellen zeigten sich klare Unterschiede. Sonnet 4.6 wirkte wärmer und antwortete knapper, Opus 4.6 formulierte besonders direkt und Opus 4.7 trat gleichzeitig offener und vorsichtiger auf.
Auch die Sprache beeinflusste das Verhalten deutlich. In niederländischen Gesprächen räumte Claude häufiger Fehler ein, auf Hindi antwortete das Modell wärmer und auf Englisch fielen die Antworten meist detaillierter aus.
Anthropic betont, dass bislang unklar ist, warum diese Unterschiede entstehen und ob sie überhaupt wünschenswert sind. Eine mögliche Erklärung sind unterschiedlich umfangreiche Trainingsdaten zwischen den einzelnen Sprachen.
Warum das wichtig ist: Anthropic liefert erneut spannende Einblicke in das Verhalten großer Sprachmodelle, diesmal mit einem Fokus auf etwas, das viele im Alltag kaum bemerken: dieselbe KI kann sich je nach Sprache wie eine andere Persönlichkeit anfühlen. Sollte dieser Effekt auch bei anderen Modellen auftreten, könnte die Nutzererfahrung weltweit deutlich stärker variieren als bislang angenommen. Das wirft die Frage auf, ob Sprachmodelle heute tatsächlich für alle Menschen gleich funktionieren oder ob Sprache selbst bereits das Verhalten der KI mitprägt.
02
Google verliert im KI-Rennen weiter an Boden
Bildquelle: Google
Googles mit Spannung erwartetes Flaggschiffmodell Gemini 3.5 Pro verzögert sich erneut. Laut Bloomberg erreicht das Modell intern noch nicht die gewünschte Leistung, während Konkurrenten wie OpenAI, Anthropic, Meta und auch chinesische Anbieter neue Modelle im Wochentakt veröffentlichen.
Die Details:
Auf der Entwicklerkonferenz Google I/O im Mai kündigte Google Gemini 3.5 Pro für Juni an. Nach enttäuschenden Ergebnissen im Bereich Programmierung wurde der Trainingsdatensatz jedoch überarbeitet, was die Veröffentlichung weiter verzögerte.
Seit Gemini 3.5 Flash im Mai hat Google kein neues konkurrenzfähiges Spitzenmodell veröffentlicht. Das letzte Pro-Modell stammt bereits aus Februar und gilt inzwischen als deutlich überholt.
Bloomberg berichtet unter Berufung auf aktuelle und ehemalige Mitarbeitende, dass interne Machtkämpfe zwischen DeepMind, Android und Google Cloud die Entwicklung bremsen. Mehrere Teams arbeiten parallel an eigenen KI- und Coding-Produkten.
Warum das wichtig ist: Google galt lange als einer der drei klaren Favoriten im KI-Rennen. Inzwischen ziehen OpenAI, Anthropic, Meta und mehrere chinesische Labs bei Tempo und Modellqualität vorbei. Eine Verzögerung kann sinnvoll sein, doch im aktuellen Wettbewerb zählt jeder Veröffentlichungszyklus.
03
China schließt zur KI-Spitze auf
Bildquelle: Moonshot AI
Das chinesische KI-Unternehmen Moonshot AI hat mit Kimi K3 ein neues Open-Source-Modell vorgestellt, das leistungsmäßig überraschend nah an die weltweit führenden KI-Modelle heranrückt. In mehreren Benchmarks erreicht es Ergebnisse auf dem Niveau von Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol, kostet dabei aber deutlich weniger und soll vollständig frei verfügbar werden.
Die Details:
Kimi K3 verfügt über ein Kontextfenster von einer Million Token und übertrifft Fable 5 und GPT-5.6 Sol in mehreren Benchmarks, unter anderem für Webrecherche, Tabellenkalkulationen oder Frontend-Entwicklung.
Im KI Weekly Ranking erreicht K3 einen Wert von 57 Punkten. Damit liegt das Modell nur knapp hinter Fable 5 mit 60 Punkten und GPT-5.6 Sol mit 59 Punkten und verbessert sich gegenüber K2.6 um mehr als zehn Plätze.
Die API-Preise entsprechen mit 3 beziehungsweise 15 US-Dollar pro Million Eingabe- und Ausgabetoken denen von Claude Sonnet 5. Die Modellgewichte sollen bis zum 27. Juli öffentlich veröffentlicht werden.
Kimi K3 gilt bereits jetzt als Chinas größter "DeepSeek-Moment" des Jahres. Innerhalb weniger Stunden sorgte das Modell in der KI-Community für Aufsehen, weil ein frei verfügbares chinesisches Modell erstmals so nah an die leistungsstärksten US-Systeme herankommt für ein Bruchteil des Preises.
Warum das wichtig ist: Noch vor wenigen Monaten schätzte Anthropic-CEO Dario Amodei den Rückstand chinesischer und offener Modelle auf sechs bis zwölf Monate. Kimi K3 stellt diese Einschätzung öffentlich infrage. Erstmals rückt ein Open-Weights-Modell bis auf wenige Punkte an die weltweite Spitze heran und kombiniert das mit einem deutlich niedrigeren Preis. Falls sich die Benchmark-Ergebnisse auch im Praxiseinsatz bestätigen, dürfte die US-Labore stark unter Druck geraten.
04
Apple entfacht neuen Schlagabtausch zwischen Musk und Altman
Bildquelle: Unsplash
Die Klage von Apple gegen OpenAI hat den öffentlichen Streit zwischen Elon Musk und Sam Altman erneut angeheizt. Auf X überzogen sich die beiden Tech-Unternehmer mit persönlichen Angriffen und Sticheleien rund um OpenAI, SpaceX und GPT-5.6.
Die Details:
Elon Musk schrieb am Wochenende auf X, Sam Altman hebe Betrug auf „ein völlig neues Niveau“ und könne „Betrug buchstäblich mehr lieben als jeder andere Mensch“.
Altman konterte mit einem Seitenhieb gegen Musks Pläne für Rechenzentren im All und schrieb: „Du bist doch derjenige, der Anlegern kurzfristige Rechenzentren im Weltraum verkauft.“
Musk antwortete darauf, dass die ersten Systeme bereits im kommenden Jahr starten würden. Anschließend fügte er hinzu, Altman könne sie sich ansehen, „wenn dein Bewährungshelfer zustimmt“.
Altman griff den Ball humorvoll auf und schrieb, der beste Beweis dafür, dass GPT-5.6 Sol derzeit das leistungsfähigste KI-Modell sei, sei wohl, „dass Elon wieder von mir besessen ist“.
Warum das wichtig ist: Der spektakuläre Rechtsstreit zwischen Musk und Altman endete zwar bereits im Mai (zugunsten OpenAIs), der persönliche Konflikt lebt jedoch unverändert weiter. Mit Apples Klage gegen OpenAI ist aus einer Partnerschaft ein weiterer Rechtsstreit geworden. Diesem Moment nutzt Musk gezielt, um Zweifel an OpenAIs Glaubwürdigkeit zu säen und seine langjährige Kritik an Altman zu bekräftigen. Für OpenAI kommt das zu einem ungünstigen Zeitpunkt, denn die Vorwürfe treffen genau den Bereich, in dem das Unternehmen mit eigener Hardware und einer möglichen Börsenvorbereitung besonders angreifbar ist.
05
Thinking Machines veröffentlicht erstes Open-Source-Modell
Bildquelle: Thinking Machines Lab
Das KI-Startup Thinking Machines Lab der ehemaligen OpenAI-CTO Mira Murati hat mit Inkling sein erstes eigenes Modell vorgestellt. Statt auf Bestwerte in Benchmarks setzt das multimodale Open-Weights-Modell auf Anpassbarkeit und effizientes Nachtrainieren für individuelle Anwendungsfälle.
Die Details:
Inkling liefert starke Ergebnisse bei agentischen Webanwendungen, der Befolgung von Anweisungen und mathematischem Schlussfolgern, bleibt in vielen Benchmarks aber noch hinter den führenden Open-Source-Modellen aus China zurück.
In einem Coding-Benchmark erreichte Inkling mit nur einem Drittel der Token den gleichen Score wie Nvidias Nemotron-Modell.
Unternehmen können Inkling über den Trainingsdienst "Tinker" an eigene Anforderungen anpassen und finetunen. Entwickler können das Modell zudem direkt über Hugging Face herunterladen.
Mit Inkling erhält die USA wieder einen neuen heimischen Open-Source-Anbieter. In diesem Bereich dominieren zuletzt vor allem chinesische Labs, nachdem Meta seinen Fokus zunehmend auf geschlossene Modelle verlagert hat.
Warum das wichtig ist: Mit Inkling bringt Thinking Machines kein weiteres Modell auf den Markt, das um Platz eins in Benchmarks kämpft. Stattdessen setzt Mira Murati auf einen Trend, der für Unternehmen zunehmend wichtiger wird: offene Modelle, die sich mit eigenen Daten anpassen und auch außerhalb der Infrastruktur großer KI-Anbieter betreiben lassen.
In aller Kürze
1️⃣ Meta wird von 26 Beschäftigten verklagt, weil KI-gestützte Bewertungssysteme bei der jüngsten Entlassungsrunde gezielt Mitarbeitende in Eltern-, Pflege- oder Krankheitszeit benachteiligt haben sollen.
2️⃣ Suno wurde gehackt: Der geleakte Quellcode belegt, dass der KI-Musikgenerator massenhaft Songs von YouTube, Deezer und Genius abgegriffen hat.
3️⃣ OpenAI hat einen von GPT-5.6 Sol Ultra erstellten Beweis der seit über 50 Jahren offenen Cycle-Double-Cover-Vermutung veröffentlicht.
4️⃣ Anthropic startet gemeinsam mit den Finanzinvestoren Blackstone und Hellman & Friedman die eigenständige KI-Dienstleistungsfirma „Ode with Anthropic", die erfahrene KI-Ingenieure direkt in Unternehmen einbringt, um dort Systeme auf Claude-Basis zu bauen.
5️⃣ Chai Discovery sichert sich 400 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 3,8 Milliarden, nur einen Tag nach der Ankündigung einer Partnerschaft mit dem Schweizer Pharmakonzern Novartis, der das Antikörper-Design-Modell Chai-3 für mehrere Wirkstoffziele nutzen wird.
Tipps & Tricks
LinkedIn-Beiträge, die wirklich nach dir klingen
Gute LinkedIn-Beiträge scheitern selten an fehlenden Ideen, sondern daran, dass die Ideen nie aus deinem Kopf herauskommen. Mit Manus baust du dir einen Arbeitsbereich, der dich interviewt, deine besten Gedanken und typischen Formulierungen herauszieht und daraus Entwürfe in deiner eigenen Stimme erstellt.
Schritt für Schritt
Erstelle in Manus ein neues Projekt, etwa „LinkedIn". Sammle vorab Links zu deinen öffentlichen Texten, LinkedIn-Posts oder Blogartikeln.
Gib Manus den Auftrag, dich zu interviewen. Nutze diesen Prompt als Startpunkt: „Du bist mein Interviewer und Ghostwriter für LinkedIn. Führe ein Interview mit mir, um meine Expertise und meine Schreibstimme kennenzulernen. Stelle mir immer nur eine Frage auf einmal und warte meine Antwort ab.“
Beantworte die Fragen als Sprachnachricht oder tippe drauflos. Manus zieht selbstständig die stärksten Ideen und Formulierungen heraus, die nach dir klingen, und speichert sie als Ideen-Karten samt Stimmprofil.
Lass Manus die besten Karten in LinkedIn-Entwürfe verwandeln. Markiere bei jedem Entwurf, was nach dir klingt und was zu glattgebügelt oder unvollständig wirkt, mit jedem Durchgang wird das Stimmprofil präziser.
🚀 Profi-Tipp: Speichere den kompletten Ablauf in Manus als wiederverwendbaren Skill und führe einmal pro Woche ein kurzes Interview durch. So bleiben Ideenbibliothek und Stimmprofil aktuell, und du hast dauerhaft einen Vorrat an Entwürfen.
Nur bei mit einem Sternchen (*) gekennzeichneten Links handelt es sich um Affiliate-Links. Dies hat keinen Einfluss darauf, wie wir ein Tool oder einen Anbieter bewerten.
