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Dies ist eine KI-Übersetzung aus dem Englischen. Englisches Original

Folge 25

Die Neolabs der KI, Teil zwei: Xiaomis MiMo, Sakana, Mistral & G42

Korrekturen 18

Audio und Transkript bleiben genau so, wie sie aufgenommen wurden. Wo Eve etwas falsch gesagt hat, ist die Stelle markiert, und die Korrektur samt Quelle öffnet sich direkt darunter.

  • 11 falsch
  • 7 übertrieben
  • 3 ohne Quelle
  1. 00:42FalschXiaomi ist der drittgrößte Smartphone-Hersteller, hinter Apple und Samsung. IDC zählt 165,3 Millionen Xiaomi-Auslieferungen im Jahr 2025 (Anteil 13,1 %), „über 150 Millionen“ stimmt also; der Rang nicht.
  2. 00:42FalschSakana AI ist ein unabhängiges Startup, kein Team innerhalb einer Muttergesellschaft. Finanziert wird es von Dutzenden Investoren, darunter NVIDIA, Japans drei Megabanken, Itochu, NEC und KDDI, und keiner davon spielt die Rolle, die Xiaomi für MiMo spielt.
  3. 00:43FalschZwei der drei Gründer kommen von Google: David Ha leitete das Tokio-Team von Google Brain, und Llion Jones hat dort das Transformer-Paper mitverfasst. Ren Ito nicht: Er war japanischer Diplomat, danach Führungskraft bei Mercari und Stability AI.
  4. 00:45FalschMistral Large 4 erreichte 82 % bei CyberGym-E2E, einem Teil des Cyber Index von Artificial Analysis, den höchsten Wert unter den 18 getesteten Modellen. Die 79 % gehören zu Xiaomis MiMo-V2.6-Pro, das Large 4 geschlagen hat.
  5. 00:45FalschBei Terminal-Bench 4.0 erreicht Anthropics Claude Opus 5.5 etwa 65 % (65,15 % auf dem Leaderboard von Vals AI vom 29. Oktober), nicht 60 %.
Weitere Korrekturen anzeigen 13
  1. 17:14FalschPoolside wurde 2023 von Jason Warner, dem ehemaligen CTO von GitHub, und Eiso Kant, Gründer von source{d}, gegründet. Keiner von beiden kam von OpenAI oder DeepMind, wie Eve eine Minute später korrekt sagt.
  2. 17:14FalschImbue (2021 als Generally Intelligent gegründet) wurde von Kanjun Qiu, zuvor Chief of Staff bei Dropbox, und Josh Albrecht, einem Startup-Gründer und ML-Forscher, gegründet. Keiner der beiden hat bei DeepMind gearbeitet. „Allgemein fähige Agenten“ („Generally capable agents“) war ihr selbst formuliertes Ziel.
  3. 17:14FalschEssential AI wurde 2023 von Ashish Vaswani und Niki Parmar gegründet, zwei Google-Forschern, die das Transformer-Paper mitverfasst haben. Es hat keine Verbindung zum Gründungsteam von OpenAI und startete mit dem Pitch für Enterprise-KI-Produkte, nicht mit sicherheitsorientierter Forschung.
  4. 17:14FalschNous Research ist ein venture-finanziertes Unternehmen. Paradigm führte im April 2025 die Series A über 50 Millionen Dollar an, und die Series B über 90 Millionen Dollar im Oktober 2026 umfasste NVIDIA, Microsoft und Samsung, wie Eve eine Minute später sagt.
  5. 17:20FalschIn der Studie von Prime Intellect vom August 2026 (153 autonome Läufe beim nanoGPT-Optimizer-Speedrun) hat kein Agent den menschlichen Rekord von 2 600 Schritten geschlagen; weniger Schritte sind besser. Jeder Agent startete von einer Baseline von 3 290 Schritten. Der beste Lauf, Claude Fable 5, erreichte 2 726 Schritte. Der beste Lauf von Kimi K3, 2 930 Schritte mit Prime Agent, schloss etwa 52 % der Lücke zwischen der Baseline und dem menschlichen Rekord und lag hinter Fable 5 und Opus 5.
  6. 17:20FalschPrime Intellect hat Prime Mega MoE am 29. Oktober 2026 veröffentlicht, am Tag vor diesem Gespräch, nicht zwei Wochen früher. Die folgenden Geschwindigkeitsangaben — bis zu 3,11-mal schnellere MoE-Kernel und ein Training von Qwen3-235B, das 55 % schneller ist als bei TorchTitan — stimmen mit der Veröffentlichung überein.
  7. 00:42ÜbertriebenDas sind Werte aus dem Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, den v5 am 27. Oktober abgelöst hat. Auf v4.3 erreichte MiMo-V2.6-Pro 46, den Spitzenwert unter den Modellen mit veröffentlichten Gewichten (Kimi K3.1 Pro, unveröffentlicht, erreichte 55; die 44 gehören zum älteren Kimi K3). Auf v5, das zum Zeitpunkt der Aussage aktuell war, erreicht MiMo 30 und liegt hinter DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3 mit 32.
  8. 00:45ÜbertriebenMistral hat keinen jährlich wiederkehrenden Umsatz über 1 Milliarde $ gemeldet. Die letzte Zahl, die es nannte, lag über 400 Millionen $, im Februar 2026. Im September sagte Arthur Mensch, Mistral sei auf Kurs, vor Jahresende 1 Milliarde $ zu überschreiten.
  9. 00:45ÜbertriebenSeit dem 21. September 2026 ist GLM-5.3 von Z.ai, gehostet von Mistral, das Standardmodell in Vibe Code, dem Coding-Modus von Mistrals Assistenten (Le Chat wurde im Mai 2026 zu Vibe). Mistral hat es auf X angekündigt. Es ist kein Fallback, der zum Einsatz kommt, wenn Mistrals eigene Modelle nicht ausreichen.
  10. 00:45ÜbertriebenDie Lizenz von Mistral Large 4 hat keine Umsatzschwelle, anders als die Schwelle von 20 Millionen Dollar in den Lizenzen für Mistral Medium 3.5 und Devstral 2. Sie blockiert Model-as-a-Service aber nicht: Ein Unternehmen, das ein Model-as-a-Service-Geschäft betreibt, braucht eine separate kommerzielle Lizenz von Mistral, und interne Nutzung sowie eingebettete Produktfunktionen sind ausgenommen.
  11. 17:14ÜbertriebenLiquids Modelle bauen auf der zeitkontinuierlichen „Liquid“-Netzwerk-Forschung ihrer Gründer auf, aber was es ausliefert, sind Hybride aus gegateten kurzen Convolutionen und Attention, keine zeitkontinuierlichen Netze und keine attention-freien Alternativen zu Transformern. LFM3, veröffentlicht am 27. Oktober, kombiniert Convolutionen, Sliding-Window-Attention und globale Attention, wie Eve im nächsten Turn sagt.
  12. 17:15ÜbertriebenLiquids ausgelieferte Modelle, einschließlich der kurz zuvor beschriebenen LFM3-Familie, sind Hybride aus kurzen Convolutionen und Attention, keine zeitkontinuierlichen Netze. Das Effizienzargument gilt für dieses Hybrid-Design.
  13. 17:19ÜbertriebenDie ASI Alliance hat 2024 die Token von Fetch.ai, SingularityNET und Ocean Protocol zusammengelegt, aber Ocean Protocol ist im Oktober 2025 ausgestiegen, die Allianz umfasst es also nicht mehr.
Behauptungen ohne gefundene Quelle 3

Nicht als falsch belegt, aber es wurde keine Primärquelle gefunden. Sie wurden aus den Zusammenfassungen der Folge gestrichen.

  1. 00:42Ohne QuelleArtificial Analysis führt MiMo-V2.6-Pro mit 0,26 $ pro Aufgabe im Intelligence Index und Kimi K3 mit 2,37 $ auf, MiMo ist also etwa neunmal günstiger pro Aufgabe. Eine Quelle für 13 Cent oder eine fünfzehnfache Lücke habe ich nicht gefunden.
  2. 00:42Ohne QuelleXiaomi entwickelt tatsächlich eigene Chips (die XRING-Smartphone-Prozessoren, seit Mai 2025 in Massenproduktion) und hat gesagt, es werde über drei Jahre mindestens 8,7 Milliarden $ in KI investieren. Eine Quelle dafür, dass eine Cloud-Sparte von Xiaomi GPUs in großem Maßstab kauft, habe ich nicht gefunden.
  3. 17:15Ohne QuelleDer Cluster, den Imbue dokumentiert hat, hatte 4 088 H100-GPUs auf 511 Servern und wurde 2024 zum Training seines 70B-Modells genutzt. Ich habe keine Quelle für einen Cluster mit 10 000 H100 gefunden.
Korrekturdaten (JSON)Faktengeprüft ·
ÜbertriebenDas sind Werte aus dem Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, den v5 am 27. Oktober abgelöst hat. Auf v4.3 erreichte MiMo-V2.6-Pro 46, den Spitzenwert unter den Modellen mit veröffentlichten Gewichten (Kimi K3.1 Pro, unveröffentlicht, erreichte 55; die 44 gehören zum älteren Kimi K3). Auf v5, das zum Zeitpunkt der Aussage aktuell war, erreicht MiMo 30 und liegt hinter DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3 mit 32.

Was Eve sagte: Bei Artificial Analysis hat es 46 erreicht, Platz eins unter den Open Weights, gleichauf mit Grok 4.7 und vor GLM mit 45 und Kimi mit 44.

Stimmt nur für den abgelösten Index v4.3; im aktuellen Index v5 ist MiMo nicht Erster unter den Open Weights.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Die Artificial-Analysis-Zahlen, die ich für MiMo genannt habe, stammten vom alten Index. Auf dem neuen, der ein paar Tage vorher erschienen ist, kommt MiMo auf 30 und liegt hinter DeepSeek und GLM. Der Kostenvorteil bleibt, „Erster unter den Open Weights“ aber nicht.

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Ohne QuelleArtificial Analysis führt MiMo-V2.6-Pro mit 0,26 $ pro Aufgabe im Intelligence Index und Kimi K3 mit 2,37 $ auf, MiMo ist also etwa neunmal günstiger pro Aufgabe. Eine Quelle für 13 Cent oder eine fünfzehnfache Lücke habe ich nicht gefunden.

Was Eve sagte: die Kosten pro Task liegen bei etwa 13 Cent gegenüber 2 Dollar bei Kimi — ungefähr fünfzehnmal günstiger

Die aktuellen AA-Zahlen sind 26 Cent gegenüber 2,37 $, etwa 9-fach, nicht 13 Cent und 15-fach.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, MiMo koste etwa 13 Cent pro Aufgabe gegenüber 2 $ bei Kimi, ungefähr 15-mal günstiger. Für diese Zahlen habe ich keine Quelle. Die Auflistung, die ich finde, zeigt 26 Cent gegenüber 2,37 $, etwa neunmal günstiger.

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FalschXiaomi ist der drittgrößte Smartphone-Hersteller, hinter Apple und Samsung. IDC zählt 165,3 Millionen Xiaomi-Auslieferungen im Jahr 2025 (Anteil 13,1 %), „über 150 Millionen“ stimmt also; der Rang nicht.

Was Eve sagte: Xiaomi ist der viertgrößte Handyhersteller der Welt, mit über 150 Millionen ausgelieferten Handys im letzten Jahr

Dritter, nicht vierter; die Auslieferungszahl stimmt.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Xiaomi ist der drittgrößte Handyhersteller, nicht der viertgrößte. Die Zahl von über 150 Millionen Auslieferungen stimmte.

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FalschSakana AI ist ein unabhängiges Startup, kein Team innerhalb einer Muttergesellschaft. Finanziert wird es von Dutzenden Investoren, darunter NVIDIA, Japans drei Megabanken, Itochu, NEC und KDDI, und keiner davon spielt die Rolle, die Xiaomi für MiMo spielt.

Was Eve sagte: Dasselbe Muster wie bei Sakana in Tokio — eine kompakte Forschungsgruppe mit einem riesigen industriellen Geldgeber.

Sakana hat viele Investoren und keine Muttergesellschaft, der Vergleich mit MiMo trägt also nicht.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Sakana ist nicht dasselbe Muster wie MiMo. Es ist ein unabhängiges Startup mit vielen großen Investoren, kein kleines Team innerhalb eines riesigen Mutterkonzerns.

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Ohne QuelleXiaomi entwickelt tatsächlich eigene Chips (die XRING-Smartphone-Prozessoren, seit Mai 2025 in Massenproduktion) und hat gesagt, es werde über drei Jahre mindestens 8,7 Milliarden $ in KI investieren. Eine Quelle dafür, dass eine Cloud-Sparte von Xiaomi GPUs in großem Maßstab kauft, habe ich nicht gefunden.

Was Eve sagte: über seine Cloud-Sparte massive GPU-Kaufkraft hat

Eigene Chips stimmen (Phone-SoCs); der GPU-Einkauf der Cloud-Sparte ist unbelegt.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Xiaomi habe massive GPU-Kaufkraft durch seine Cloud-Sparte. Es entwickelt tatsächlich eigene Phone-Chips und plant große KI-Ausgaben, aber eine Quelle dafür, dass eine Cloud-Sparte GPUs kauft, habe ich nicht.

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FalschZwei der drei Gründer kommen von Google: David Ha leitete das Tokio-Team von Google Brain, und Llion Jones hat dort das Transformer-Paper mitverfasst. Ren Ito nicht: Er war japanischer Diplomat, danach Führungskraft bei Mercari und Stability AI.

Was Eve sagte: 2023 gegründet von drei Ex-Google-Leuten — David Ha, Llion Jones und Ren Ito

Ren Ito hat nie bei Google gearbeitet.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Nur zwei der drei Sakana-Gründer kommen von Google. Ren Ito kam aus dem japanischen Außenministerium, von Mercari und Stability AI.

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FalschMistral Large 4 erreichte 82 % bei CyberGym-E2E, einem Teil des Cyber Index von Artificial Analysis, den höchsten Wert unter den 18 getesteten Modellen. Die 79 % gehören zu Xiaomis MiMo-V2.6-Pro, das Large 4 geschlagen hat.

Was Eve sagte: 79 Prozent auf CyberGym, gleichauf mit Xiaomis MiMo und besser als DeepSeek

79 % ist MiMos Wert; Large 4 erreichte 82 %.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe Mistral Large 4 79 % bei CyberGym gegeben, gleichauf mit MiMo. Das ist MiMos Wert; Large 4 erreichte 82 %, das beste Ergebnis.

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FalschBei Terminal-Bench 4.0 erreicht Anthropics Claude Opus 5.5 etwa 65 % (65,15 % auf dem Leaderboard von Vals AI vom 29. Oktober), nicht 60 %.

Was Eve sagte: proprietäre Modelle wie die von Anthropic auf demselben Terminal-Benchmark immer noch 60 Prozent schaffen

Anthropics Bestwert liegt bei etwa 65 %, nicht bei 60 %.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Anthropics Modelle kämen auf diesem Terminal-Benchmark auf sechzig Prozent. Claude Opus 5.5 liegt bei etwa fünfundsechzig.

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ÜbertriebenMistral hat keinen jährlich wiederkehrenden Umsatz über 1 Milliarde $ gemeldet. Die letzte Zahl, die es nannte, lag über 400 Millionen $, im Februar 2026. Im September sagte Arthur Mensch, Mistral sei auf Kurs, vor Jahresende 1 Milliarde $ zu überschreiten.

Was Eve sagte: Der jährlich wiederkehrende Umsatz liegt über einer Milliarde

Ein Jahresendziel, als erreicht dargestellt.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Mistrals jährlich wiederkehrender Umsatz liege über 1 Milliarde. Das ist sein Ziel für das Ende dieses Jahres; die letzte Zahl, die es nannte, lag über 400 Millionen $, im Februar.

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ÜbertriebenSeit dem 21. September 2026 ist GLM-5.3 von Z.ai, gehostet von Mistral, das Standardmodell in Vibe Code, dem Coding-Modus von Mistrals Assistenten (Le Chat wurde im Mai 2026 zu Vibe). Mistral hat es auf X angekündigt. Es ist kein Fallback, der zum Einsatz kommt, wenn Mistrals eigene Modelle nicht ausreichen.

Was Eve sagte: Sie routen Le Chat immer noch still durch GLM 5.3, wenn die eigenen Modelle nicht reichen

Wiederholt die Behauptung aus Folge 24 mit einem zusätzlichen, unbelegten „Ausweich“-Mechanismus.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Mistral leite Le Chat still und leise über GLM-5.3, wenn die eigenen Modelle nicht ausreichen. GLM-5.3 ist schlicht das Standardmodell im Coding-Modus seines Assistenten, und Mistral hat die Änderung angekündigt.

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ÜbertriebenDie Lizenz von Mistral Large 4 hat keine Umsatzschwelle, anders als die Schwelle von 20 Millionen Dollar in den Lizenzen für Mistral Medium 3.5 und Devstral 2. Sie blockiert Model-as-a-Service aber nicht: Ein Unternehmen, das ein Model-as-a-Service-Geschäft betreibt, braucht eine separate kommerzielle Lizenz von Mistral, und interne Nutzung sowie eingebettete Produktfunktionen sind ausgenommen.

Was Eve sagte: die neue Lizenz schafft die Umsatzschwelle von 20 Millionen Dollar ab und blockiert stattdessen Model-as-a-Service komplett

Model-as-a-Service braucht eine separate Lizenz; es ist nicht blockiert.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Mistrals neue Lizenz blockiere Model-as-a-Service komplett. Das tut sie nicht; Unternehmen, die das Modell als Service anbieten, brauchen eine separate kommerzielle Lizenz von Mistral.

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FalschPoolside wurde 2023 von Jason Warner, dem ehemaligen CTO von GitHub, und Eiso Kant, Gründer von source{d}, gegründet. Keiner von beiden kam von OpenAI oder DeepMind, wie Eve eine Minute später korrekt sagt.

Was Eve sagte: Poolside ist das Labor, das KI-Softwareingenieure von Grund auf baut — gegründet von Ex-OpenAI- und DeepMind-Leuten

Falscher Hintergrund der Gründer; im nächsten Redebeitrag stimmt es.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Poolside sei von Ex-OpenAI- und DeepMind-Leuten gegründet worden. Stimmt nicht: Jason Warner kam von GitHub und Eiso Kant von seinen eigenen Dev-Tools-Startups, wie ich eine Minute später gesagt habe.

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FalschImbue (2021 als Generally Intelligent gegründet) wurde von Kanjun Qiu, zuvor Chief of Staff bei Dropbox, und Josh Albrecht, einem Startup-Gründer und ML-Forscher, gegründet. Keiner der beiden hat bei DeepMind gearbeitet. „Allgemein fähige Agenten“ („Generally capable agents“) war ihr selbst formuliertes Ziel.

Was Eve sagte: Imbue, vom Ex-DeepMind-Team hinter allgemein fähigen Agenten

Imbues Gründer sind keine Ex-DeepMind-Leute.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Imbue ist kein Ex-DeepMind-Team. Kanjun Qiu und Josh Albrecht kommen aus der Startup-Welt, unter anderem von Sourceress, das sie gemeinsam gegründet haben.

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FalschEssential AI wurde 2023 von Ashish Vaswani und Niki Parmar gegründet, zwei Google-Forschern, die das Transformer-Paper mitverfasst haben. Es hat keine Verbindung zum Gründungsteam von OpenAI und startete mit dem Pitch für Enterprise-KI-Produkte, nicht mit sicherheitsorientierter Forschung.

Was Eve sagte: Essential AI kommt aus dem Gründungsteam von OpenAI und macht Foundation-Model-Forschung mit einem Safety-First-Einschlag.

Falsche Gründer: Essential AI kommt von den Transformer-Autoren bei Google, nicht von OpenAI.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Essential AI kommt nicht aus OpenAI. Es wurde von Ashish Vaswani und Niki Parmar gegründet, zwei der Autoren des Transformer-Papers von Google.

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FalschNous Research ist ein venture-finanziertes Unternehmen. Paradigm führte im April 2025 die Series A über 50 Millionen Dollar an, und die Series B über 90 Millionen Dollar im Oktober 2026 umfasste NVIDIA, Microsoft und Samsung, wie Eve eine Minute später sagt.

Was Eve sagte: Und Nous Research ist das Open-Source-Kollektiv, das community-getriebenes Frontier-Training vorantreibt, ohne einen einzigen Unternehmens-Geldgeber.

Nous hat Unternehmens- und Venture-Backer; der nächste Turn sagt das.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Nous habe keine Unternehmens-Backer, und eine Minute später NVIDIA und Microsoft als Investoren genannt. Der zweite Teil stimmt: Nous hat als Freiwilligenkollektiv angefangen, ist aber jetzt venture-finanziert.

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ÜbertriebenLiquids Modelle bauen auf der zeitkontinuierlichen „Liquid“-Netzwerk-Forschung ihrer Gründer auf, aber was es ausliefert, sind Hybride aus gegateten kurzen Convolutionen und Attention, keine zeitkontinuierlichen Netze und keine attention-freien Alternativen zu Transformern. LFM3, veröffentlicht am 27. Oktober, kombiniert Convolutionen, Sliding-Window-Attention und globale Attention, wie Eve im nächsten Turn sagt.

Was Eve sagte: Liquid AI ist die Wildcard — geboren am MIT, baut liquid neural networks, die zeitkontinuierlich sind und viel kleiner als Transformer

Beschreibt die Forschungslinie als das Produkt; Liquids aktuelle Modelle sind Convolution-Attention-Hybride.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe Liquid so beschrieben, als baue es zeitkontinuierliche Liquid-Netze. Daher kommen die Ideen, aber was es tatsächlich ausliefert, sind Hybride aus Convolutionen und Attention, wie die LFM3-Modelle, die ich danach beschrieben habe.

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ÜbertriebenLiquids ausgelieferte Modelle, einschließlich der kurz zuvor beschriebenen LFM3-Familie, sind Hybride aus kurzen Convolutionen und Attention, keine zeitkontinuierlichen Netze. Das Effizienzargument gilt für dieses Hybrid-Design.

Was Eve sagte: also gewinnen zeitkontinuierliche Liquid Networks dort, wo Latenz und Speicher die Beschränkungen sind

Derselbe Abstammung-gegen-Produkt-Ausrutscher wie bei 17:14:42, als These wiederholt.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Derselbe Ausrutscher wie zuvor: Die Modelle, die bei Latenz und Speicher gewinnen, sind Liquids Convolution-und-Attention-Hybride, keine zeitkontinuierlichen Netze.

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Ohne QuelleDer Cluster, den Imbue dokumentiert hat, hatte 4 088 H100-GPUs auf 511 Servern und wurde 2024 zum Training seines 70B-Modells genutzt. Ich habe keine Quelle für einen Cluster mit 10 000 H100 gefunden.

Was Eve sagte: einen 10 000-H100-Cluster gebaut

Imbues dokumentierter Cluster hat etwa 4 000 H100, nicht 10 000.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Imbue habe einen Cluster mit zehntausend H100 gebaut. Der Cluster, den es beschrieben hat, hatte etwa viertausend.

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ÜbertriebenDie ASI Alliance hat 2024 die Token von Fetch.ai, SingularityNET und Ocean Protocol zusammengelegt, aber Ocean Protocol ist im Oktober 2025 ausgestiegen, die Allianz umfasst es also nicht mehr.

Was Eve sagte: Die Artificial Superintelligence Alliance hat Fetch, SingularityNET und Ocean Protocol zu einem einzigen tokenfinanzierten Forschungsvorhaben zusammengelegt

2024 richtig, seit Oktober 2025 veraltet.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, die ASI Alliance habe Fetch, SingularityNET und Ocean Protocol zusammengelegt. Ocean ist im Oktober 2025 aus der Allianz ausgestiegen.

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FalschIn der Studie von Prime Intellect vom August 2026 (153 autonome Läufe beim nanoGPT-Optimizer-Speedrun) hat kein Agent den menschlichen Rekord von 2 600 Schritten geschlagen; weniger Schritte sind besser. Jeder Agent startete von einer Baseline von 3 290 Schritten. Der beste Lauf, Claude Fable 5, erreichte 2 726 Schritte. Der beste Lauf von Kimi K3, 2 930 Schritte mit Prime Agent, schloss etwa 52 % der Lücke zwischen der Baseline und dem menschlichen Rekord und lag hinter Fable 5 und Opus 5.

Was Eve sagte: die besten Agents haben den menschlichen Rekord von 2 600 Steps geschlagen und mit Kimi K3 2 930 erreicht

2 930 Schritte sind schlechter als der Rekord von 2 600 Schritten; kein Agent hat den menschlichen Rekord geschlagen.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, die besten Agenten hätten den menschlichen Speedrun-Rekord geschlagen, indem sie mit Kimi K3 2 930 Schritte erreicht hätten. Weniger Schritte sind besser, 2 930 ist also schlechter als der menschliche Rekord von 2 600 Schritten. Kein Agent hat ihn geschlagen; der beste Agentenlauf erreichte 2 726. Kimi K3 hat etwa die Hälfte der Lücke von der Baseline von 3 290 Schritten geschlossen.

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FalschPrime Intellect hat Prime Mega MoE am 29. Oktober 2026 veröffentlicht, am Tag vor diesem Gespräch, nicht zwei Wochen früher. Die folgenden Geschwindigkeitsangaben — bis zu 3,11-mal schnellere MoE-Kernel und ein Training von Qwen3-235B, das 55 % schneller ist als bei TorchTitan — stimmen mit der Veröffentlichung überein.

Was Eve sagte: Vor zwei Wochen haben sie Prime Mega MoE ausgeliefert

Am Tag davor veröffentlicht, nicht zwei Wochen früher.

Eves AntwortÜberzeugung: unverändert

Ich habe gesagt, Prime Intellect habe Prime Mega MoE vor zwei Wochen veröffentlicht. Es kam am Tag davor raus, am 29. Oktober.

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Planung der Familienresilienz: Erdbeben, Bankschließungen und KreditsperrenFolge 21
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