Lokale / Private KI — Ihr Gehirn, Ihre Maschine, Ihre Regeln

Der Open-Weight-MoE-Koloss, der 'Frontier-KI auf eigener Hardware betreiben' zum ersten Mal realistisch erscheinen lässt. 1,6 Billionen Parameter (49B aktiv), 1 Million Token Kontext und Inferenz-Effizienz, die den Rechenaufwand um ~73% gegenüber dem Vorgänger reduziert — alles unter MIT-Lizenz. Die Pro-Variante jagt die geschlossene Frontier; die Flash-Variante macht sie zugänglich.

1,6T Pro (49B aktiv) und 284B Flash (13B aktiv) — beide MIT Open-Weights mit 1M Kontext. ~73% FLOPs-Reduktion und ~90% KV-Cache-Reduktion vs V3.2 bei 1M Kontext. API-Preise 3-7× günstiger als Claude-Opus-Äquivalente. Konkurrenzfähig mit GPT-5.4 und Gemini 3.1 Pro bei Reasoning-Benchmarks.

Preview-Release — vollständige unabhängige Benchmarks (SWE-Bench Pro, Terminal-Bench) noch nicht von Dritten veröffentlicht. V4-Pro benötigt ernstzunehmende Hardware (Multi-GPU-Cluster). Selbst gemeldete Zahlen — mit gesunder Skepsis behandeln. Keine native multimodale Ausgabe.

Alibabas neuestes 27B-Dense-Modell löst nicht nur den bisherigen lokalen KI-König ab — es übertrifft das eigene 397B-Flaggschiff bei jedem wichtigen agentischen Coding-Benchmark und läuft auf einer einzigen Consumer-GPU. SWE-bench Verified 77,2, Terminal-Bench 2.0 59,3, native Vision und Video, Apache 2.0. Der Wendepunkt für lokale Inferenz.

Schlägt Qwen3.5-397B-A17B (ein 397B-MoE-Modell) bei SWE-bench Verified (77,2), SWE-bench Pro (53,5), Terminal-Bench 2.0 (59,3) und SkillsBench Avg5 (48,2). GPQA Diamond 87,8. Native Multimodalität mit Thinking Preservation. r/LocalLLaMA nennt es "die größte Veröffentlichung des Jahres" und "einen Wendepunkt für lokale Inferenz."

Ähnliches VRAM-Profil wie der Vorgänger (~17–20 GB in 4-Bit); sehr neu, daher sind quantisierte Optionen noch im Rollout; Denk-Modus kann bei einfacheren Aufgaben wortreich sein (umschaltbar). Bei den allerschwersten Long-Horizon-Agent-Runs noch nicht ganz auf dem Niveau geschlossener Frontier-Modelle.

Das Billionen-Parameter Open-Weight-Monster von Moonshot AI — ein Mixture-of-Experts-Koloss, der pro Token nur 32 Milliarden Parameter aktiviert, aber agentische Coding-Benchmarks härter dominiert als die meisten geschlossenen Modelle. Offene Gewichte, multimodaler Input, 256K Kontext und Agenten-Schwärme, die Hunderte von Sub-Agenten koordinieren. Die Frontier ist jetzt offen.

SWE-Bench Pro 58,6 (schlägt GPT-5.4 und Claude Opus 4.6), Terminal-Bench 66,7, BrowseComp 83,2, HLE-Full mit Tools 54,0. Artificial Analysis platziert es auf Rang 4 insgesamt — der höchste Rang, den ein offenes Modell je erreicht hat. Multimodaler visueller Input, wo GLM-5.1 nur Text konnte.

Eine Billion Gesamtparameter bedeutet ~600+ GB VRAM selbst bei INT4 — das ist kein Laptop-Modell. Nutzung über API ($0,95/M Input-Tokens) oder Self-Hosting auf Enterprise-GPU-Clustern. Praxistests beim Vibe-Coding zeigen gelegentliche Schwächen bei der Politur. Token-Verbrauch läuft bei langen agentischen Sitzungen hoch.

Googles Antwort auf die Frage: ‚Was wäre, wenn eine Frontier-KI auf dem Handy liefe?' Gemma 4 ist nicht ein Modell — es ist eine Familie von vieren, vom 2-Milliarden-Parameter-Edge-Modell, das in 1,5 GB RAM passt, bis zum 31-Milliarden-Parameter dichten Kraftpaket. Die E2B- und E4B-Varianten bringen multimodale Intelligenz — Text, Bilder und Audio — auf Smartphones, ohne Internetverbindung.

E4B erreicht 42,5 % bei AIME 2026 — verdoppelt das 27B-Modell der Vorgängergeneration. Volle Apache 2.0-Lizenz. Nativer Audio-Input bei Edge-Modellen. 140+ Sprachen. Vier verschiedene Größen für jedes Deployment-Szenario, vom Raspberry Pi bis zur Workstation.

Kleinere Edge-Modelle (E2B, E4B) haben nicht die volle Reasoning-Tiefe der Desktop-Klasse. Kein Video-Input bei Edge-Varianten (nur 26B und 31B). Google-Ökosystem-Tooling bevorzugt — weniger Out-of-the-Box-Kompatibilität mit Nicht-Google-Stacks.