🚀 Anthropic greift mit Claude Opus 4.6 nach der Spitze

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Heutige Themen:

• 🚀 Anthropic greift mit Claude Opus 4.6 nach der Spitze

• 🌐 360Anything macht aus normalen Videos nahtlose 360°-Panoramen

• ✨ OpenAIs GPT-5.3-Codex hat sich selbst mitentwickelt

• 🏈 Anthropic trollt OpenAI im Super Bowl – und erklärt Werbung in KI für tabu

• 🇩🇪 Telekom nimmt Deutschlands erste KI-Fabrik für die Industrie in Betrieb

TRENDING

🚀 Anthropic greift mit Claude Opus 4.6 nach der Spitze

🧐 Was ist passiert?

Anthropic hat mit Claude Opus 4.6 sein bislang leistungsfähigstes Modell veröffentlicht. Der Fokus liegt auf Coding, komplexen mehrstufigen Aufgaben und einem deutlich erweiterten Kontextfenster von bis zu 1 Million Token – eine Premiere für die Opus-Klasse. Das Modell soll sorgfältiger planen, in großen Codebasen zuverlässiger arbeiten und über längere Sessions produktiv bleiben. In Benchmarks wie GDPval-AA und Terminal-Bench 2.0 positioniert Anthropic das Modell vor OpenAIs GPT-5.2 und dem eigenen Vorgänger Opus 4.5.

🔍 Schlüsselpunkte

• Auf dem Arbeits-Benchmark GDPval-AA übertrifft Opus 4.6 den Konkurrenten GPT-5.2 um rund 144 Elo-Punkte und den eigenen Vorgänger um 190

• Das erweiterte Kontextfenster soll das Problem des Context Rot deutlich reduzieren – bei einem Retrieval-Test erreicht Opus 4.6 76 Prozent, Sonnet 4.5 nur 18,5

• Adaptive Thinking lässt das Modell selbst entscheiden, wann tiefes Nachdenken nötig ist und wann eine schnelle Antwort reicht

• Neue Agent Teams in Claude Code erlauben es, mehrere KI-Agenten parallel auf unterschiedliche Aufgaben anzusetzen

• Dazu kommen eine verbesserte Excel-Integration und eine neue Research Preview für Claude in PowerPoint

🤔 Warum ist das für dich relevant?

Claude Opus 4.6 ist kein spektakulärer Paradigmenwechsel, sondern ein gezieltes Upgrade an den Stellen, die im Arbeitsalltag am meisten zählen: längere Aufmerksamkeitsspanne, besseres Coding, zuverlässigeres Arbeiten mit großen Datenmengen. Dass Anthropic gleichzeitig Effort Controls einführt, mit denen sich Rechenaufwand und Kosten granular steuern lassen, zeigt, wohin sich der Markt bewegt – weg vom reinen Benchmark-Wettrüsten, hin zu Modellen, die sich an konkrete Anforderungen anpassen. Ob die Verbesserungen im Alltag so deutlich spürbar sind wie in den eigenen Tests, muss sich allerdings erst zeigen – Benchmark-Vorsprünge und Praxisnutzen sind bekanntlich zwei verschiedene Dinge.

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PIXITS INSIGHTS

🌐 360Anything macht aus normalen Videos nahtlose 360°-Panoramen

🧐 Was ist passiert?

Ein neues Diffusion-Transformer-Modell namens 360Anything kann aus gewöhnlichen Fotos und Videos vollständige 360°-Panoramen erzeugen – ohne Kameradaten, ohne 3D-Informationen, ohne spezielle Aufnahmetechnik. Das Modell leitet Kamerabewegung und Szenenaufbau direkt aus den Bilddaten ab und füllt die fehlenden Bereiche eigenständig auf. In Kombination mit 3D Gaussian Splatting entstehen daraus auch dreidimensionale Rekonstruktionen mit glatterem Kameraflug und besserer Geometrie als bei herkömmlichen Verfahren.

🔍 Schlüsselpunkte

• Das Modell erzeugt 360°-Panoramen aus Standardbildern und -videos, ohne dass explizite Kameraparameter oder 3D-Daten nötig sind

• Eine zweistufige Stabilisierungspipeline richtet die Ergebnisse automatisch an der Schwerkraft aus – unabhängig von der ursprünglichen Kameraausrichtung

• Ein spezielles Circular Latent Encoding beseitigt sichtbare Nahtstellen an der 360°-Grenze für durchgehend nahtlose Panoramen

• Trainiert man 3D Gaussian Splatting auf den erzeugten Panoramen, entstehen bessere 3D-Rekonstruktionen als auf Basis der spärlichen Originalansichten

• Das Modell basiert auf einem feingetunten FLUX-Modell und generalisiert auch auf Inhalte außerhalb der Trainingsdaten

🤔 Warum ist das für dich relevant?

Bisher erforderten 360°-Inhalte entweder Spezialkameras oder aufwendige Nachbearbeitung. 360Anything senkt diese Hürde radikal: Ein normales Handyvideo reicht als Ausgangsmaterial. Für virtuelle Touren, Architekturvisualisierung oder immersive Medienproduktion könnte das den Workflow erheblich vereinfachen. Dass das Modell zusätzlich als Grundlage für 3D-Rekonstruktionen dient, macht es auch für technische Anwendungen interessant – von der Robotik bis zur Spieleentwicklung. Allerdings zeigt sich auch hier das typische Muster: Zwischen beeindruckender Forschungsdemo und produktionsreifem Tool liegt noch einiges an Weg.

Partnerschaft mit Pixitai.io

KI IN DER PRAXIS

✨ OpenAIs GPT-5.3-Codex hat sich selbst mitentwickelt

🧐 Was ist passiert?

Nur zwei Monate nach dem Vorgänger hat OpenAI mit GPT-5.3-Codex ein neues Coding-Modell veröffentlicht, das die Programmierfähigkeiten von GPT-5.2-Codex mit den Reasoning-Stärken von GPT-5.2 in einem Modell vereint – bei 25 Prozent höherer Geschwindigkeit. Besonders bemerkenswert: Laut OpenAI war das Modell maßgeblich an seiner eigenen Entwicklung beteiligt. Das Team nutzte frühe Versionen, um das eigene Training zu debuggen, die Bereitstellung zu verwalten und Testergebnisse zu diagnostizieren.

🔍 Schlüsselpunkte

• Auf dem agentischen Benchmark Terminal-Bench 2.0 erreicht GPT-5.3-Codex 77,3 Prozent – rund zwölf Prozentpunkte vor dem kurz zuvor erschienenen Claude Opus 4.6 (65,4 Prozent)

• Dabei verbraucht das Modell weniger Token als seine Vorgänger, was die Nutzungskosten pro Aufgabe senkt

• GPT-5.3-Codex geht über reines Coding hinaus und übernimmt Aufgaben wie Recherche, Datenanalyse und das Erstellen von Präsentationen und Tabellen

• Das Modell liefert während der Arbeit laufend Updates und lässt sich in Echtzeit steuern, statt nur ein Endergebnis auszugeben

• Verfügbar für zahlende ChatGPT-Nutzer:innen in App, CLI, IDE und Web – ein API-Zugang soll folgen

🤔 Warum ist das für dich relevant?

Dass ein KI-Modell an seiner eigenen Entwicklung mitarbeitet, klingt nach Science-Fiction – ist bei OpenAI aber offenbar bereits Praxis. Das zeigt, wie stark sich die Entwicklungszyklen im KI-Bereich beschleunigen: Zwischen GPT-5.2-Codex und dem Nachfolger lagen nur acht Wochen. Gleichzeitig verschärft sich der Wettbewerb mit Anthropics Claude Code weiter. Dass parallel Apple mit Xcode 26.3 sowohl Codex als auch Claude direkt in seine Entwicklungsumgebung integriert, macht deutlich: KI-gestütztes Coding wird zum Standard-Werkzeug – die Frage ist nicht mehr ob, sondern mit welchem Agenten.

MEHR NEWS AUS DER KI WELT

🏈 Anthropic trollt OpenAI im Super Bowl – und erklärt Werbung in KI für tabu

Anthropic hat rund um den Super Bowl TV-Spots geschaltet, die sich direkt gegen OpenAIs Plan richten, künftig Werbung in ChatGPT zu zeigen. Die Botschaft: „Unsere KI verkauft dir nichts." In einem Blogpost namens „Claude is a space to think" legt das Unternehmen nach: Werbung in KI-Gesprächen sei grundsätzlich unvereinbar mit einem hilfreichen Assistenten, weil sie Anreize verschiebe – weg von der besten Antwort, hin zur monetarisierbaren. OpenAI-CEO Sam Altman reagierte öffentlich ungewöhnlich gereizt. Dass Anthropic ausgerechnet den teuersten Werbeplatz der Welt wählt, um gegen Werbung zu argumentieren, hat eine gewisse Ironie – zeigt aber auch, wie sich der Wettbewerb zunehmend auf die Frage verlagert, wer die überzeugendere Vertrauensgeschichte erzählt.

🇩🇪 Telekom nimmt Deutschlands erste KI-Fabrik für die Industrie in Betrieb

Die Deutsche Telekom hat in München ihre Industrial AI Cloud gestartet – ein mit rund einer Milliarde Euro ausgebautes Rechenzentrum, das der Konzern als eine der größten KI-Fabriken Europas bezeichnet. Die Infrastruktur basiert auf rund 10.000 NVIDIA-Blackwell-GPUs und soll Unternehmen, Forschungseinrichtungen und dem öffentlichen Sektor souveräne Rechenleistung auf deutschem Boden bieten. Zu den ersten Partnern gehören Siemens und SAP. Ebenfalls auf der Anlage läuft das SOOFI-Projekt – ein Vorhaben, ein europäisches Open-Source-Sprachmodell vollständig in Europa zu trainieren. Die Telekom setzt auf Datensouveränität als Abgrenzung gegenüber den US-Hyperscalern.

WAS DIESE WOCHE PASSIERT

Upcoming events:

🗓️ 13.02. - AI Friday Köln

🗓️ 18.02. - Webinar “KI-Einstieg”

🗓️ 18.02. - Webinar “AI Automation”

TOOL-TIPP

1. Claude Opus 4.6 - Anthropics neues Topmodell mit 1M-Token-Kontextfenster und verbessertem Coding

2. OpenClaw (ehemals Moltbot) - Persönlichen KI-Assistenten per Chat steuern und Aufgaben automatisieren

3. Codex App – Mehrere KI-Coding-Agenten parallel steuern und Aufgaben eigenständig abarbeiten lassen

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Bis zum nächsten Mal, Das Startplatz AI Hub Team.