#14 GPT-5, Genie 3, GPT-oss, „Funeral for Claude“

Willkommen bei „Command AI“, wo wir im Internet bei den KI-Nachrichten die Strg+F-Taste drücken und trotzdem irgendwie unseren Verstand nicht wiederfinden können. Ich bin Samuel Gregory und ich bin Kabza, und wir sind hier, um das wöchentliche Chaos in den Bereichen KI, Webdesign und Entwicklung zu entschlüsseln. Diese Woche haben wir drei große Neuigkeiten. Mein Favorit: Googles „Genie 3“ erschafft interaktive Welten in Echtzeit. Stell dir das wie Gaming in Echtzeit vor. OpenAI bringt das bahnbrechende GPT-5 heraus sowie ein kostenloses Open-Source-Modell, das auf deinem Laptop oder sogar auf deinem Handy läuft – das ist der Wahnsinn. Äh, und das könnte das Ende der Cloud bedeuten. Auf all das gehen wir in der Folge dieser Woche ein. Unglaublich. Ich meine, diese Website wäre vielleicht besser geeignet, um das zu veranschaulichen.

Lass uns weitermachen – du wirst gerade ein bisschen abgeschnitten. Entschuldigung. Ähm, deine Internetverbindung ist nicht wirklich stabil. Scheint aber wieder in Ordnung zu sein. Ich habe gerade eine neue Website geladen und das hat die Verbindung unterbrochen. Ah, da sind wir wieder. Lass uns loslegen. Genie 3 – eine neue Dimension für Weltmodelle. Und es ist genau so, wie du sagst. Es sieht wahnsinnig aus. Man kann 3D-Welten per Eingabebefehl generieren, und es geht nicht nur darum, die 3D-Welt zu generieren und das war’s. Man kann sich tatsächlich darin bewegen, indem man dieses, äh, Steuerkreuz hier benutzt. Diese Person befindet sich also in einer Sci-Fi-Welt. Sie läuft hindurch und man kann sich umsehen. Ähm, ich habe das Video hier im Cache gespeichert.

Also werde ich keine Videos abspielen. Ja, das ist total verrückt und es ist sozusagen die Richtung, in die wir damit gehen – man kann offensichtlich an einer Pferdeshow teilnehmen, in den Alpen Ski fahren, selbst einen Hubschrauber steuern – absolut verrückt, ähm, dazu noch Interaktivität in Echtzeit, und das alles ist prozedural generiert, und sie zeigen es dir – dieser Typ malt gerade. Das ist das gute Beispiel. Und dann kannst du in Echtzeit Eingaben machen. Schau mal. Also, ähm, warte mal kurz. Ein Mann und Hühnersuppe. Also, in Echtzeit kannst du tatsächlich Eingaben machen. Das ist gut. Oh, ich will einen Drachen. Absolut verrückt. Äh, ach Mann, das ist so, so cool. Lass mich, lass mich, lass mich die Fakten mal zusammenfassen.

Genau. Also, jeder einzelne Frame wird auf der Grundlage der vorherigen Frames generiert. Es läuft im Grunde in Echtzeit, gesteuert über Eingaben und die Pfeiltasten. Ähm, man kann die Szenen natürlich spontan über Textbefehle ändern. Wir haben dort ein paar Elemente gesehen. Nützlich für die Simulation von Umgebungen, äh, zum Beispiel für das Training von KI-Robotern. Ich meine, stell dir mal vor, was damit eigentlich alles möglich wäre. Ich denke also definitiv an Simulationstraining, das in VR mental stattfindet. Das wird zweifellos an irgendein VR-Gerät angeschlossen oder in 3D umgesetzt und so weiter, denn das kann wirklich gut sein für, ähm, offensichtlich militärische Ausbildung und solche Dinge, aber auch für die eigentliche Behandlung. Also ja, ähm, von Psychosen und all dem.

Also, aber wenn man es mal etwas lockerer betrachtet: Man kann damit Echtzeit-Videospiele, Filme und Fernsehsendungen erstellen – man kann wirklich alles Mögliche machen, ich meine, die Möglichkeiten sind wirklich grenzenlos, und ähm, es ist nur ein bisschen schade, dass es derzeit nur intern bei Google genutzt wird. Eine öffentliche Veröffentlichung wurde nicht angekündigt. Es ist also ein bisschen schade, dass wir nicht damit spielen können, aber es zeigt einfach, wohin die Reise mit solchen Dingen geht. Und ähm, das ist wirklich umwerfend. Ja. Ja. Und das auch noch in Echtzeit. So wie der Computer – das ist genau das, was Theo schon oft erwähnt hat. Das ist die einzigartige Position, in der sich Google befindet: Sie können tatsächlich so viel erreichen, weil sie sowohl die Hardware besitzen und betreiben als auch, sagen wir mal, den kompletten „Full Stack“ abdecken.

Damit lassen sich also wirklich rechenintensive Aufgaben wie diese bewältigen. Ähm, aber es ist interessant, dass noch kein Veröffentlichungstermin feststeht. Was glaubst du, welche Strategie dahintersteckt? Glaubst du, man hat getestet, ob die Leute sich überhaupt dafür interessieren? Stell dir nur mal all die Dinge vor, die man damit entwickeln könnte – das ist für mich einfach verrückt. Zum Beispiel Google Maps. Hast du schon mal darüber nachgedacht? Wir haben ja schon 3D-Welten mit Google Maps und Apple Maps, aber die sind nicht besonders genau. Sie sind nicht wirklich detailliert. Sie sehen nicht wirklich gut aus. Aber wir haben auch viele, ähm, Bilder – wie heißen die noch mal? Street-View-Bilder von Google. Stell dir nun vor, man würde diese Dinge mit dieser generativen, ähm, KI kombinieren, um eine Nachbildung unserer Welt mit jedem einzelnen Detail zu erstellen, und diese dann für so viele verschiedene Zwecke nutzen.

Das Beispiel mit Google Maps ist zum Beispiel ein naheliegendes, aber auch Gaming. Hast du schon mal darüber nachgedacht, in deiner Nachbarschaft Spiele im Stil von „Call of Duty“ zu spielen? Ich meine, als ich so 16 war, habe ich früher oft benutzerdefinierte DLCs gespielt. Wir haben also Karten bearbeitet, Dinge hinzugefügt, und ich habe immer davon geträumt, vielleicht meine Nachbarschaft zu haben – mit ein paar zusätzlichen lustigen Elementen –, und dann mit meinen Freunden zu spielen, die mir nahestanden, weil wir alle aus derselben Nachbarschaft kamen. Dort „Call of Duty“ zu spielen. Theoretisch kann man natürlich immer sein eigenes Spiel erstellen. Aber stell dir mal vor, wie einfach das mit diesem Modell wird. Äh, das ist für mich einer der wirklich sehr interessanten Anwendungsfälle: Videospiele wie „Call of Duty“ in der eigenen, äh, Nachbarschaft mit den eigenen Freunden.

Noch etwas, wie du schon erwähnt hast, was die Robotik angeht … Ähm, es gibt ja bereits so etwas wie generative Welten für sie, aber damit könnten Roboter eine fast perfekte Nachbildung unserer Welt erhalten – das wäre auch sehr interessant zu sehen, äh, wie sie damit lernen können … Und ich weiß nicht, wie das bei selbstfahrenden Autos aussehen würde – wahrscheinlich könnten sie es auch nutzen, es beschränkt sich also nicht nur auf Roboter. Ähm, selbstfahrende Autos sind ja auch eine Art Roboter. Aber ja, ich finde das total spannend. Ich bin mir nur nicht sicher, warum Google das nicht veröffentlicht. Vielleicht, weil es wirklich kostspielig ist. Normalerweise dauert es Minuten, ein Video zu generieren, und jetzt stell dir vor, das hier wäre so etwas wie ein Video in Echtzeit.

Wahrscheinlich läuft das Ganze auf riesigen Clustern mit wahrscheinlich sogar potenziell Tausenden von GPUs gleichzeitig, denn es handelt sich nicht um ein Video, bei dem man warten kann, bis es generiert ist. Das läuft in Echtzeit. Wenn man sich bewegt, muss es sich mitbewegen, und das erfordert wahrscheinlich eine Menge, ähm, GPU-Leistung. Aber im Laufe der Zeit – wie wir in den letzten Jahren gesehen haben – sind wir von den „Will-Smith-Spaghetti“ zu heutigen Echtzeitwelten gekommen; das ist für mich einfach wahnsinnig. Ähm, wenn man sich auch die Geschichte ansieht, wie wir zu Genie 3 gekommen sind. Ähm, „Game and Gen“. Keine Ahnung, was das ist, aber es ist, äh, 320p, ähm, spielspezifisch. Ich weiß nicht wirklich, was viele dieser Kennzahlen bedeuten, aber, na ja, im Grunde sind sie von ein paar Sekunden ausgegangen – und das ist Genie 2, die letzte Version, die 360p hat.

Wir sind jetzt bei 720p. Ich denke, das ist ein wichtiger Unterschied, den man hier machen sollte. Wir sind zwar immer noch bei 720p, aber das ist, na ja, immer noch ziemlich gut. 3D-Umgebungen im Allgemeinen. Auch hier weiß ich wieder nicht, was „im Allgemeinen“ bedeutet. Ähm, begrenzte Tastatur- und Mausaktionen. Und das ist wieder diese „promptable“-Welt – ich verstehe das zwar nicht wirklich, aber man kann sich darin zurechtfinden. Wir sind von 10 bis 20 Sekunden, was schon ziemlich gut ist, auf mehrere Minuten gekommen. Das ist also fantastisch. Unbegrenzt, oder? Wenn man mehrere Minuten erreicht, könnte man … Ich sehe keinen Grund, warum es begrenzt sein sollte, denn es kann sich einfach die letzten zwei Sekunden ansehen und darauf aufbauend weiter generieren – oder vielleicht hängt es auch mit dem Kontext zusammen.

Auf der Website werden zum Beispiel ein paar Bäume gezeigt, die im Video oder – wie nennt man das noch gleich – in der Erfahrung gleich bleiben. Vielleicht hat es etwas damit zu tun, dass die Erinnerung an diese Elemente nur für ein paar Minuten bestehen bleibt. Aber wenn dir die Konsistenz von vor zwei Minuten egal ist und du einfach nur vorwärts und nicht rückwärts gehen möchtest, könntest du es unbegrenzt laufen lassen. Ja. Wenn man sich das hier ansieht: Sobald all das einmal generiert wurde, wird nichts Neues mehr generiert – es befindet sich vermutlich im Speicher. Ich weiß nicht, wie diese Technologie funktioniert, aber wie gesagt, diese Figur läuft nach vorne.

Das hat das Programm bereits generiert. Aber ich schätze, es gibt verschiedene Perspektiven, und die ändern sich. Aber ja, ohne die Technologie zu kennen, bin ich mir nicht ganz sicher. Aber siehst du, hier ist ein Beispiel. Es geht weiter. Los geht’s. Hier ist also der Unterschied zwischen Genie 2 und Genie 3. Genie 3 bietet deutlich mehr Detailtreue. Es sieht so aus, als wäre hier alles auf Maximum eingestellt. Es gibt keine Nuancen. Das Bild weist keinerlei Feinheiten auf. Ähm, und dann sieht man hier natürlich, dass die Interaktion beendet wurde. Aber ja, theoretisch bewegt sich der Nutzer ja nicht ständig. Was also generiert wurde, gibt keinen Grund, mit der Generierung aufzuhören.

Ich könnte noch weitermachen, so in der Art. Aber ja, ähm, ziemlich, ziemlich cool. Ähm, und die andere Sache ist auch die Physik. Realistische Physik. Also, da gibt es ein cooles Beispiel, das ich hier habe, wo es so aussieht, als würde es durch eine dieser Lampen krachen. Schau mal. Bumm. Es ist eben diese realistische Physik, die auch wirklich, wirklich, ähm, beeindruckend ist. Äh, also ja, das ist einfach – stell dir mal Videospiele vor, in denen … Also, hier ist die Frage: Was kommt zuerst raus? GTA 6 mit seiner unglaublichen Grafik. Wir haben die Grafik ja schon gesehen, oder? Hast du gesehen, wie sie das Bier zeigen und es so aussieht, als würde sich die Flüssigkeit im Glas in dem GTA-6-Trailer bewegen? Das ist einfach eine unglaubliche Grafik.

Aber werden wir das zuerst haben oder, na ja, Googles – wie auch immer die Spiel-Engine heißt – in Echtzeit? Wenn ich mir das so anschaue, sieht das für mich nicht nach 3D-Generierung aus. Für mich sieht das tatsächlich fotorealistisch aus. Ich meine, der Typ bewegt sich kaum, deshalb wirkt das ein bisschen kitschig, aber insgesamt sieht das alles einfach wie Videomaterial aus, als wäre es tatsächlich ein Film. Was ist das also? Ist das generiert? Also, noch etwas, was mir auffällt … Nein, es ist kein 3D. Sie nehmen buchstäblich einfach spontan Videos auf. So verstehe ich das jedenfalls. Das ist so etwas wie Video-on-Demand, und die Interaktivität besteht, soweit ich das verstehe, darin, dass einfach mehr Einzelbilder generiert werden, die technisch gesehen nur ein Video sind.

Es handelt sich nicht um echte 3D-Umgebungen. Ich vermute, dass die, die wie Videospiele aussehen, wahrscheinlich stilisiert sind – so wie das Roboter-Beispiel, das wir uns angesehen haben; vielleicht ist das so gestaltet, dass es so aussieht – so verstehe ich es jedenfalls. Ich verstehe es so, dass es sich nicht um eine 3D-Karte handelt. Es sind eigentlich nur Einzelbilder. Was mich daran sehr interessiert, das in ein Videospiel oder eine andere Art von Erlebnis umzuwandeln, ist, dass nicht die KI das gesamte Erlebnis erschafft, sondern dass es eine Art Drahtgittermodell gibt – zum Beispiel ein 3D-Drahtgittermodell der Figur in einer 3D-Welt, das ein Spieleentwickler erstellen kann, ohnemüssen nicht alle, na ja, Feinheiten und Details entwickeln, wie zum Beispiel die Flasche mit der Flüssigkeit darin – das müssen sie nicht erstellen.

Alles, was sie erstellen müssen, ist zum Beispiel die Figur, die die Handlung lenkt und durch die Geschichte führt, und diese Modelle erzeugen dann sozusagen all diese detaillierten Ebenen darüber – wenn man so will, das Rendering –, und so stelle ich mir die Zukunft vor. Ich glaube, das wäre ein riesiger Schritt für die Spieleindustrie. Wir werden fotorealistische, wirklich fotorealistische Bilder haben. Ja. Das stellt die Sache irgendwie ein bisschen auf den Kopf, dass wir einfach Fotorealismus wie im Kino nutzen können, anstatt etwas zu haben, das wie ein 3D-Videospiel aussieht. Weißt du, ich frage mich einfach, ich würde gerne die Reaktionen einiger Videospielstudios darauf sehen und herausfinden, was … Hast du „Call of Duty: Modern Warfare“ gesehen? Hast du es gespielt?

„Warfare“ eins, zwei und drei gab es auch, aber du kennst ja Captain Price. Oh nein, nicht in diesem Ausmaß. Nein, daran erinnere ich mich nicht. Ich wurde Captain Price genannt. Mein Gaming-Name war lange Zeit „Captain Price“, weil ich einfach davon besessen war – es war einfach cool. Ein cooler Typ, ein cooler Kerl in der, ähm, in der Serie. Das ist so ein Typ mit einem langen Schnurrbart. Ich weiß nicht, wie man das nennt. So wie bei dir, wenn du den Schnurrbart ganz hier unten hast. Ein Schnurrbart wie ein Lenker. Ja, so ähnlich wie ein Lenker-Schnurrbart. Also, Captain Price. Also, äh, ich habe „Call of Duty“ gespielt. Der Punkt ist, dass ich wieder „Call of Duty“ spiele, die Remastered-Version.

Und was Activision gemacht hat: Sie haben im Grunde die Grafik verbessert – sagen wir mal, von einem sehr altmodischen Stil zu einer besseren. Jetzt freue ich mich darauf, es vielleicht noch einmal zu spielen, und zwar mit echtem Fotorealismus. Das wäre der Wahnsinn. Es gibt so viele legendäre Szenen. Die Leute, die es gespielt haben, werden mir da sicher zustimmen. Äh, stellt euch zum Beispiel die Szene vor, in der man das Messer wirft und trifft – ich will es denen, die es noch nicht gespielt haben, nicht verderben, aber das ist schon so alt. Man wirft das Messer und trifft jemanden damit, im Grunde genommen trifft man ihn ins Auge. Ähm, es gibt noch eine andere Szene, die jedem Mann das Herz bricht: die, in der sie einen verbrennen.

Also, da ist jemand in deinem Team, von dem du denkst, äh, dass er auf deiner Seite steht. Der verrät dich dann, tötet dich und deine Freunde und verbrennt euch. Und du siehst das aus dieser Perspektive, und dabei ist das ganze „Call of Duty“-Feeling dabei – denn ich glaube, das war der Höhepunkt von „Call of Duty“, diese, ähm, „Duth 3“, und ja, das wird in Fotorealismus neu aufgelegt. Das begeistert mich einfach. Ich glaube, du solltest mal jemanden aufsuchen, Kumpel, denn wenn du sehen willst, wie jemandem mit einem Dolch in fotorealistischer Darstellung ins Auge gestochen wird … Ja. Ich glaube, du solltest mit jemandem reden. Ja. Ja. Ja. Ich … ich muss mal rausgehen und etwas Gras anfassen, Kumpel.

Du musst mehr tun als das. Gras zu berühren wird diese dunklen Gedanken nicht vertreiben. Ich weiß, ich habe die dunklen Gedanken erwähnt, aber äh, es war so gut – die Erzählweise war einfach großartig. Das ist eine Anmerkung zu dem, was ich zuvor gesagt habe: Ich weiß zwar nicht, wie das Geschichtenerzählen durch KI einmal aussehen wird, aber bisher, nach dem, was wir auch von, äh, VO3 gesehen haben – es heißt ja „Videogenerierung“, äh, dieses Tool erstellt zwar nur ein paar Einzelbilder, aber das interessante Geschichtenerzählen kommt immer noch von Menschen, richtig? Das ist es eben, ich meine, es ist ja alles schön und gut, diese Befürchtungen zu haben, wie: „Oh, die Videospielbranche wird untergehen und dies und das und jenes.“

Ich meine, wir haben das schon bei Vibe Coding gesehen. Nur weil man jetzt technisch und praktisch eine Website erstellen kann, heißt das noch lange nicht, dass es eine gute Website wird, die tatsächlich etwas leistet, denn man beherrscht nicht all die anderen Elemente, die zur Erstellung einer guten Website dazugehören. Man beherrscht sie nicht. Oh, ein direkteres Beispiel wären die Yeti-Vlogs, von denen ich spreche, die auf YouTube manchmal einfach ein bisschen Liebe bekommen. „Hey, hinterlasst uns einen Kommentar. Wo seid ihr? Ähm, wisst ihr, das gleicht schlechte Erzählkunst nicht aus, wenn der Witz einfach nur Unsinn ist. Nur weil es cool aussieht und, oh, da ist ein Yeti, der eine Kamera hält, ähm, heißt das noch lange nicht, dass es auch wirklich gut wird.“

Also, äh, ja, man kann es ja versuchen, so sehr man auch will. Das heißt aber noch lange nicht, dass es ein gutes Videospiel wird, weißt du. Genau. Es wird einfach so sein, dass KI uns mehr Möglichkeiten eröffnet, aber sie ist noch nicht so weit, dass sie irgendjemanden von uns ersetzen könnte. Ähm, auch wenn diese Unternehmen von AGI sprechen und neue Modelle entwickeln – wo wir gerade davon sprechen, sollten wir darauf eingehen: Keines dieser Tools ist dort, wo diese Unternehmen behaupten, dass sie kurz vor AGI stehen, um uns die Kreativität abzunehmen. Bislang sind wir die Kreativen, und das sind nur Werkzeuge, die es uns ermöglichen, schneller voranzukommen und, ähm, ja, mit weniger Personal mehr zu erreichen.

Sollen wir gleich loslegen? Sollen wir uns mit OpenAI beschäftigen? Ja, es gibt zwei große Neuigkeiten. Als Erstes gibt es GPTOSS, das sind zwei Open-Weight-Modelle auf dem neuesten Stand der Technik, richtig? Richtig. Und es gibt ein Modell mit 120 Milliarden Parametern und eines mit 20 Milliarden Parametern. Das ist also wirklich spannendes Zeug. Ähm, anscheinend auf Consumer-Hardware einsetzbar, und sie stehen unter der Apache-2-Lizenz, was bedeutet, dass man sie, äh, wiederverwenden, äh, vortrainieren, äh, nachtrainieren kann, ähm, mit ihnen machen kann, was man will, sie überall einsetzen kann, und OpenAI kann dir nichts davon wegnehmen, was wirklich, wirklich cool ist. Wie gesagt, auf Consumer-Hardware einsetzbar – wir werden gleich ein wenig auf die Theorie eingehen, die ich gleich noch ansprechen werde.

Ähm, aber im Grunde genommen ist die Leistung vergleichbar mit der des 04, ähm, 04 Mini, ähm, und, äh, das hier ist das Modell mit 120 Milliarden Parametern, während das mit 20 Milliarden Parametern in etwa dem 03 Mini entspricht. Es handelt sich also immer noch nicht um besonders beeindruckende Modelle, aber es gibt etwas, das man herunterladen und auf den meisten Hardware-Systemen ausführen kann, insbesondere das Modell mit 20 Milliarden Parametern. Ich kenne die genaue Größe nicht, aber anscheinend lässt es sich mit 16 Gigabyte RAM ausführen. Das ist also ziemlich interessant. Ähm, meine Theorie ist, dass dies möglicherweise die Grundlage dafür sein könnte, wie sich „Apple Intelligence“ entwickeln wird – das ist meine Theorie. Ähm, ich werde gleich deine Antwort darauf einholen, aber es eignet sich gut für den Einsatz als Werkzeug, für Gedankengänge, Schlussfolgerungen und auch für Healthbench.

Wenn man noch einmal darüber nachdenkt, dass diese Systeme lokal laufen können und bei HealthBench wirklich gute Ergebnisse erzielen, bedeutet das, dass Krankenhäuser sie auf ihren Systemen einsetzen können – ich weiß zwar nicht, wie tief KI bereits in Krankenhäusern verankert ist, aber man stelle sich mal einen Stromausfall vor: Man ist sehr stark auf KI-Systeme angewiesen oder benötigt eine zweite Meinung durch KI zum Zustand eines Patienten oder was auch immer. Tatsache ist, dass dies ein wirklich guter Anwendungsbereich dafür ist – gute Ergebnisse bei HealthBench zu erzielen, ist doch ein wirklich guter Indikator dafür, dass es gut funktioniert, oder? Ähm, es verfügt über eine anpassbare Denkkette, was wirklich toll ist. Man kann also tatsächlich sagen: „Gib uns ein paar schnelle Ergebnisse.“

Also, dein Gedankengang muss, äh, ziemlich überschaubar sein. Ähm, oder du kannst ihn riesig gestalten, wenn du tiefgründige Überlegungen und all das anstellen willst. Ich schätze, das eignet sich eher für so etwas wie „Health Bench“, was wirklich cool ist. Ähm, dabei kommt „Mixture of Experts“ zum Einsatz. Wo waren wir? Lass mich mal ein paar Dinge hervorheben, damit wir, ähm … So, das wäre es. „Mixture of Experts“, was, wie wir letzte Woche gelernt haben, im Grunde eine Methode ist – stark vereinfacht gesagt, es ist nicht ganz routinemäßig, aber man hat bestimmte Experten, die im Grunde einen bestimmten Teil des Datensatzes abdecken. Also aktivieren 100 Milliarden Parameter 5,1 Milliarden Parameter pro Token.

Es gibt also einen Experten, der sich auf 5,1 Milliarden Parameter spezialisiert hat, und der ist im Grunde genommen so etwas wie ein Spezialist auf diesem Gebiet. Das verbessert also die Leistung, äh, denn man aktiviert ja nur 5,1 Milliarden Parameter in diesem Modell mit 120 Milliarden Parametern, während das Modell mit 20 Milliarden Parametern nur 3,6 Milliarden Parameter aktiviert. Man erhält also diese, ähm, gesteigerte Leistung, man erhält diese, ähm, ja, die Reaktionsfähigkeit und solche Dinge. Es hat, äh, 128.000, äh, Kontexte – ich habe heute ein bisschen recherchiert, und wisst ihr, als GBT zum ersten Mal herauskam, ich glaube, es war GBT-2. Ich glaube, es hatte nur 6.000 als Kontextgröße, was einfach verrückt ist. Los geht’s. Da sind diese unglaublichen Parameter. Ich meine, mal ganz ehrlich: Google spricht von einer Million Parametern, aber ich finde, die Kontextgröße wird viel zu hoch eingeschätzt.

Ich bin einfach dankbar für das 128er-Modell, das im Grunde auf einem freien Open-Source-Modell basiert, also einem Open-Weight-Modell. Ähm, und was wirklich, wirklich interessant ist, ist, wenn wir zu den Dingen nach dem Training kommen – äh, heißt es „nach dem Training“? Ähm, im Grunde haben sie, ähm, eine überwachte Feinabstimmungsphase eingebaut, in der sie im Grunde versucht haben – denn natürlich kann man mit diesem Modell machen, was man will –, es tatsächlich so abgestimmt oder solche, ähm, Funktionen in das Modell implementiert, denn man muss bedenken, es ist kein Open Source, sondern ein offener Zugang zum Modell, bei dem OpenAI versucht hat, eses so zu feinstimmen, dass es böswillige Dinge tut, und es ist tatsächlich wirklich gut darin, diese Dinge nicht zu tun – zu erkennen, ob es … Ich glaube nicht, dass ich genau das meine, aber wisst ihr, das ist wirklich cool: Sie haben tatsächlich absichtlich versucht, es dazu zu bringen, schädliche Dinge zu tun, und es hat es nicht getan.

Ähm, denn das ist ja das Problem bei dieser ganzen „Open“-Sache: Sobald man etwas veröffentlicht hat, ist es vorbei – dann hat man es veröffentlicht. Die ganze Welt kann damit machen, was sie will. Das ist wirklich, wirklich cool, und bevor wir uns mit Kennzahlen oder Ähnlichem beschäftigen, gibt es da noch einen Gedankengang. Los geht’s. Das ist die Feinabstimmung, von der ich euch erzählt habe. Also haben wir während des Vortrainings modernste Ansätze für das Sicherheitstraining festgelegt. Wir haben bestimmte schädliche Daten – chemische, biologische, radiologische und nukleare Daten – herausgefiltert, und während des Nachtrainings nutzen wir gezielte, bewusste Ausrichtung und eine Anweisungshierarchie, um dem Modell beizubringen, unsichere Eingabeaufforderungen abzulehnen und sich gegen das Einschleusen von Eingabeaufforderungen zu verteidigen. Also, noch einmal: einfach diese Sicherheitssache.

Ähm, und es gibt ein Kopfgeld. Ähm, nur noch eine letzte Sache: Es gibt ein Kopfgeld von 500.000 Dollar für die Red-Hat-Challenge, im Grunde genommen. Also, wenn ihr diese Nuss knacken könnt, ähm, und Schwachstellen aufdeckt – OpenAI bietet dafür noch etwas mehr. Etwas mehr, ganz oben. Das habe ich gesehen. Ja. Ja. Das erste, ja. Ähm, der letzte Absatz. Verstanden. Bumm. Bumm. Bumm. Also, eine Red-Teaming-Challenge. Da habt ihr’s also. Legt los, Jungs. Schaut mal, ob ihr Möglichkeiten findet. Ja. Ihr bekommt also eine halbe Million Dollar, wenn ihr da einbrechen könnt, und dann wird Mark Zuckerberg euch wahrscheinlich einstellen. Ja. Ja. Für mindestens ein paar Millionen Dollar. Oh, ihr habt 18 Tage Zeit.

Du hast 18 Tage Zeit. Los, mach dich an die Arbeit. Ähm, also ja, das ist wirklich, wirklich aufregend. Natürlich sind Open Source und Open Weight nichts Neues, aber lassen Sie uns eines klarstellen: OpenAI ist gut, wissen Sie, und sie haben viele der besten Interessen der KI im Blick, wie wir gerne glauben möchten, und sie sagen, dass ihnen das Wohl der Menschheit am Herzen liegt, während man bei diesendiese Open-Source-Modelle und was auch immer – oft wissen wir nicht, was sie sind; man weiß nicht, ob sie in derselben Weise ausgerichtet sind. Also nehmen wir das alles wieder einfach für bare Münze, aber ähm, ich hatte noch keine Gelegenheit, es zu nutzen.

Ich glaube, es war so etwas wie ein sofortiges Update. Ich habe im Grunde gemischte Reaktionen darauf gesehen, wie gut und wie schnell dieses Modell ist. Ich glaube, ich habe es eine Weile benutzt, und es hat eine Weile gedauert, bis es richtig in Gang gekommen ist. Also war meine erste Eingabe so etwas wie „Egal, ich füge hier einfach eines meiner Videos ein“. Ich habe gerade ein Video veröffentlicht, in dem ich zeige – und ich glaube, du warst es, der dieses Video angefragt hat –, wie man ein offenes Router-Web-UI auf seiner eigenen Domain einrichtet. Ähm, also habe ich dieses Video veröffentlicht, oder es erscheint gerade, oder so ähnlich. Aber der Punkt ist, ich habe es zum Laufen gebracht.

Ähm, und es war ein bisschen langsam. Oh nein. Es lief auf meinem lokalen Rechner. Es lief nicht auf meiner eigenen Domain und, ähm, ja, am Anfang war es langsam, aber dann hat es irgendwie ein paar Sachen angezeigt und ich habe, äh, Theos Video dazu gesehen, so nach dem Motto: „Oh nein, das ist GPG5“, aber ich liebe Tabellen, aber ich glaube, das war GPG5, also ignoriert das einfach, aber, äh, ja, ich habe ein paar kleine Dinge damit ausprobiert, aber nichts allzu Verrücktes. Ich weiß nicht, ob du dich schon mal damit beschäftigt hast oder nicht. Testest du Modelle? Ähm, das nächste, worüber wir gleich sprechen werden.

Äh, ich habe das ein bisschen ausprobiert, aber ehrlich gesagt, nein. Ich meine, ich benutze Cursor. Äh, ich habe eine Weile damit aufgehört, weil ich mit anderen Dingen beschäftigt war. Jetzt benutze ich es wieder und teste die verschiedenen Modelle, die in Cursor verfügbar sind. Aber die neuen, die herauskommen, habe ich noch nicht selbst getestet, obwohl ich schon eine Vorstellung davon habe. Du kennst doch diese Slider-Sache, die wir haben, so ähnlich wie das Karussell. Das ist ziemlich komplex, und ich habe noch kein Modell gesehen, das das kann. Ich habe ein paar Modelle getestet, um zu sehen, ob sie so etwas erzeugen können, aber es ist zu schwierig. Vielleicht kann ich die Modelle in einem Jahr testen, wenn sie gut genug sind, um etwas so Komplexes zu erstellen.

Aber, äh, ich möchte noch ein paar andere Dinge ansprechen. Zum einen die Apache-2-Lizenz. Was wir also sagen und beobachten, ist, dass das neue Modell von OpenAI offener ist als das, was Mark Zuckerberg bisher veröffentlicht hat. Ähm, ich weiß es nicht. Ich weiß nicht, welche Lizenz für Llama gilt. Ich dachte, bei Llama kann man einfach damit machen, was man will. Es ist einfach da. Es ist Open Source. Ich habe gehört – ich weiß nicht, wir müssen das wahrscheinlich noch überprüfen –, aber ich habe gehört, dass man bei Llama die Modelle bis zu einer festgelegten Nutzergrenze nutzen darf. Ich glaube, ab – ich könnte mich da irren –, aber ab etwa einer Million Nutzern oder so muss man sie bezahlen oder nachweisen, dass es ihr Modell ist oder so etwas in der Art. Wir können das noch nachprüfen, aber Apache 2.0 – oh, das klingt großartig.

Ich habe ein paar gesehen – ich habe ein paar Memes oder so, ein paar Witze über das neue offene Modell von OpenAI in Bezug auf deine KI-Freundin gesehen, weißt du. Ja. Weißt du, die Leute haben jetzt anscheinend KI-Freundinnen. Und wenn deine KI-Freundin nicht lokal auf deinem Rechner läuft, ist sie für die Server. Das ist schlimm. Ich weiß, dass es schlimm ist. Weißt du, man sagt so was wie: „Sie ist für die Straße.“ Okay. Ja. Und sie läuft auf den Servern. Weißt du, sie läuft nicht lokal auf deinem Rechner. Sie ist … sie ist für alle bereitgestellt. Du kennst doch den Film „Her“, oder? Ja. Da gibt es diese Szene, Leute. Macht die Augen zu, wenn ihr ihn noch nicht gesehen habt. Macht die Augen zu. Haltet euch die Ohren zu, wenn ihr ihn noch nicht gesehen habt.

Was rede ich da eigentlich? Haltet euch die Ohren zu, wenn ihr den Film noch nicht gesehen habt. Aber da gibt es diese Szene am Ende, in der die KI-Freundin mit – ich weiß nicht – etwa 6.000 Männern gleichzeitig spricht. Ähm, und der Typ ist wegen dieser Exklusivitätssache total am Boden zerstört. Und jetzt läuft eure KI-Freundin auf eurem Rechner. Sie ist also nicht für die Server gedacht. Sie wird also nicht für alle bereitgestellt. Ich weiß nicht. Ich habe Witze darüber gesehen. Jedenfalls: Wenn deine App mehr als 700.000 – äh – Millionen aktive Nutzer pro Monat hat, musst du eine spezielle Lizenz bei Meta beantragen und erhalten. Das ist es also, worüber du sprichst. Ja. Das neue Modell von OpenAI ist also offener als – äh – die Open-Source-KI-Modelle von Meta.

Ja, wenn das Sinn ergibt. Ich glaube, Meta befindet sich gerade in einer seltsamen Lage, weil sie irgendwie … Ja, was ist eigentlich ihr Alleinstellungsmerkmal? Ich verstehe das nicht so recht … Ich glaube, ich glaube, ich glaube … Wow. Ich glaube, ich weiß, was ihr Alleinstellungsmerkmal ist. Ich glaube, das ist der Grund, warum sie einen schlechten Ruf haben. Es sind ihre … es sind die Daten, die sie bereits haben. Es sind die Daten – die echten personenbezogenen Daten –, die sie über ihre Nutzer haben und die nicht öffentlich im Internet zugänglich sind, während OpenAI all das hat. Weißt du, wahrscheinlich fangen sie gerade an, Nutzungsdaten ihrer Nutzer zu sammeln, aber Facebook hat das auch, und die Leute hassen es wie die Pest. Ich meine, ich habe meine eigene Website aufgebaut und hasse KI wirklich.

Ähm, ich habe mir heute einige der Antworten durchgelesen, weil immer noch neue hereinkommen. Wenn ihr euch über eure Abneigung gegen KI auslassen wollt, geht auf „I really hate ai.com“ – und ähm, jemand hat sich dort über Zuckerberg ausgelassen, und es ist so, als würde ihn wirklich jeder hassen. Egal, was er tut, jeder, wirklich jeder hasst ihn. Ähm, er ist der unglaubwürdigste Mensch der Welt, der versucht, so etwas aufzubauen, das – ich sage es jetzt einfach mal so – Ich glaube nicht, dass er gewinnen wird. Ich glaube nicht, dass er etwas bewirken wird. Ich denke, was den Ruf seines Unternehmens angeht: Egal, was er tut, jeder hasst Facebook – oder nein, jeder hasst Facebook. Das ist die falsche Sichtweise. Nur weil man etwas hasst, na ja, was soll’s.

Ich glaube, sein Ruf ist einfach ruiniert, das Vertrauen ist weg, weißt du, und es ist so, als hätte er es schon mehrfach getan – hehe, er hat es immer und immer wieder gemacht, und er ist einfach nicht vertrauenswürdig. Äh, wenn es um deine Daten geht, glaube ich, das Einzige, was ich an ihm als echt empfunden habe, ist sein Interesse an, ähm, VR, und er hat sogar den Namen des Unternehmens in „Meta“ geändert – wegen des Metaversums und wegen VR. Aber VR könnte so etwas wie 3D sein, das nie richtig durchgestartet ist. Weißt du, wir hatten einen Boom mit 3D-Fernsehern und -Brillen und all dem. Es ist eigentlich nie wirklich etwas daraus geworden. Und VR – es würde mich traurig machen, wenn VR verschwinden würde, aber das ist der einzige Bereich, in dem ich Facebook wirklich gute Arbeit leisten sehen würde.

Ich meine, sie haben Oculus gekauft. Es geht nicht einmal darum, dass es ihr Produkt ist, sondern dass er das wirklich mag. Und warum er sich mit KI beschäftigt, weiß ich gar nicht. Ich habe einfach nicht das Gefühl, dass er sich wirklich für KI interessiert, so wie sich Sam Altman wirklich für KI interessiert. Sam Altman ist der KI-Typ, aber Mark Zuckerberg ist für mich nicht der KI-Typ, der sich wirklich dafür interessiert. Ich war sogar überrascht, als ich gesehen habe, dass Elon Musk, ähm, sich so gut mit Grock auskennt, aber das liegt daran, dass er KI lange Zeit vernachlässigt hat. Er war nie ein großer KI-Fan. Aber lasst euch nicht täuschen. Lasst euch nicht täuschen. Richtig. Ich stimme dir zu.

Ich glaube nicht, dass er das tut. Aber CEOs müssen doch im besten Interesse des Unternehmens handeln, oder? Und KI ist ein unvermeidbarer Trend, den man nutzen muss. Egal, was man davon hält – tut mir leid, aber KI ist einfach nicht mehr wegzudenken. Oder? Wenn ihr diesen Podcast hört, predige ich hier vor dem Chor, also lasst uns nicht weiter darauf herumreiten. Der Punkt ist aber: CEOs müssen sich anpassen. Und genau das lerne ich gerade in meinem Unternehmen. Ich lerne, mich anzupassen. Und ich konzentriere mich auf eine Branche, die mich eigentlich nicht so sehr interessiert. Aber ich glaube, dass es so kommen wird: Ich werde weiterhin Websites erstellen. Ich werde weiterhin Apps entwickeln, aber in einer Branche, in der meiner Meinung nach das Geld zu verdienen ist und in der das Geschäft liegen muss.

Und ich entwickle langsam eine Leidenschaft dafür, weißt du. Ähm, ich unterschätze nicht, wie gnadenlos und wie – ähm – ich wollte gerade „seelenlos“ sagen, aber ich glaube nicht, dass ich „seelenlos“ meine, sondern wie – ähm – ja, glaub bloß keine Sekunde lang, dass Sam einfach nur in KI verliebt ist, nur weil es so aussieht, als wäre er es, oder Elon Musk. Du hast dir gerade selbst die Frage beantwortet, indem du gesagt hast, dass du nicht glaubst, dass Musk es ist. Ich wette, er ist es nicht. Ich wette, er jagt einfach dem nach, was nötig ist, um Geld zu verdienen. Das ist einfach der Job eines CEOs. Wenn ein CEO anders handelt – oder wenn der Eindruck entsteht, dass er anders handelt –, dann fliegt er raus, weißt du, aber das hier ist kein Business-Podcast, also können wir das Thema mal beiseite lassen.

Ähm, nicht, dass es mir so gut gefällt, und ich weiß, dass du es nicht magst, wenn man sich nur die Benchmark-Ergebnisse ansieht. Benchmarks sind nur so lange gut, bis das nächste Modell auf den Markt kommt, und natürlich wird das nächste Modell besser sein. Aber ich finde, das Interessante an diesem Modell ist, dass es nicht darauf abzielt, das Beste zu sein. Es ist einfach interessant zu sehen, wie gut es mit einigen der anderen, na ja, hochmodernen Modellen mithalten kann. Und hier hast du die beiden Open-Weight-Modelle, die sich ziemlich gut behaupten. Ich meine, das ist, ähm, das ist ohne Hilfsmittel. Äh, Entschuldigung, das ist mit Werkzeugen, ohne Werkzeuge, mit Werkzeugen, ohne Werkzeuge. Und es kann sich – es ist zwar noch nicht ganz auf dem Niveau, aber es kann sich hier sehr gut mit den Modellen 03 und 04 Mini messen.

Es ist also wirklich nur ein Vergleich, und es, na ja, es behauptet sich durchaus. Wir werden uns später noch ein paar Diagramme ansehen, denn, ähm, es gab einige interessante Entwicklungen bei dem anderen Modell, das, äh, veröffentlicht wurde. Aber, ähm, ja, die sind nicht … es gibt keine … es schlägt sich einfach sehr, sehr gut. Und mir gefällt das 04 mini eigentlich ziemlich gut. Ich habe das 03 oder das 03 Mini nicht allzu oft benutzt. Aber das 04 Mini ist ziemlich gut, und das zeigt sich auch in diesen Ergebnissen – es kann sich durchaus behaupten, wissen Sie, es kann sich durchaus behaupten. Es ist also ziemlich cool, das hier in der Praxis zu sehen.

Und, ähm, ja, ich glaube, das andere, womit ich wirklich abschließen möchte, ist, dass ich wirklich, wirklich glaube, ähm, dass diese offenen Modelle, diese lokal ausführbaren Modelle, insbesondere das 20-Milliarden-Modell – ich habe es mir jetzt auf meinen Rechner heruntergeladen, weißt du, und es steht bereit, wann immer ich es brauche. Und man muss bedenken, dass man damit das gesamte Wissen der Welt in der Hosentasche hat. Ich weiß, wir haben das Internet, aber es in einem System so zu haben, dass man eine ganz konkrete Frage zum Thema Gesundheit stellen kann – wir reden ja über „Health Bench“ und solche Dinge. Das in der Hosentasche zu haben, ist einfach die nächste Generation, und ja, ähm, ich freue mich sehr darauf.

Wie funktioniert das also, wenn man diese Modelle auf dem lokalen Rechner ausführt und sie beispielsweise einen Tool-Aufruf benötigen, um den Browser zu nutzen? Nutzen sie den Browser? Oder haben sie eine interne Lösung? Wie greifen sie auf das Internet zu? Nun, nur weil es auf dem lokalen Rechner läuft, heißt das ja nicht, dass es diese Funktion nicht hat. Was meinst du damit? Wenn man zum Beispiel keine Internetverbindung hat, kann es keine Tool-Aufrufe ausführen. Tool-Aufrufe sind doch vom Modell getrennt, oder? Ja, genau das meine ich. Wie läuft das denn ab? Im Grunde genommen: Wenn man keine Internetverbindung hat und dem Modell eine Frage stellt, kann es den Tool-Aufruf einfach nicht ausführen – wahrscheinlich gibt es dann nur eine Warnmeldung aus.

Ich weiß es nicht. Ich bin mir nicht ganz sicher. Ich weiß es nicht. Ich habe noch kein System eingerichtet, um, na ja, aber das ist wirklich sehr interessant, was du da sagst – es lokal zu haben und dass es von hier aus nur noch besser wird. Ich meine, das sagen wir schon seit Langem und wir werden es auch weiterhin sagen: Es wird einfach immer besser, und wir sind genau an diesem Punkt angelangt, an dem wir die nächste Generation der Modelle sehen. Apropos, darüber sollten wir später noch sprechen. Nun, ich meine, ich würde gerne wissen, was du davon hältst, dass dies möglicherweise eine Grundlage für „Apple Intelligence“ sein könnte.

Oh, das … Ja, lass uns darüber reden. Ähm, ja, es läuft auf 16 Gigabyte, was genau das ist, worauf Apple Intelligence eigentlich laufen soll – oder worauf sie versuchen, es zum Laufen zu bringen. Ähm, offensichtlich haben sie einen enormen Fokus auf den Datenschutz gelegt, insbesondere auch auf den Gesundheitsbereich. Ich meine, bei Apple dreht sich im Moment alles um Gesundheit, mit den Uhren und so weiter. Und, weißt du, versteh mich nicht falsch, das sind alles sehr, äh, gute Dinge, aber sie scheinen sehr gut auf Apples Werte und Prinzipien abgestimmt zu sein, und die Nutzung ist kostenlos, weißt du. Ja, das klingt, das klingt großartig. Aber als wir hörten, dass OpenAI davon sprach, ihr Modell auf einer Hardware wie einem Smartphone oder einem Laptop laufen zu lassen, habe ich eigentlich an etwas anderes gedacht.

Ich habe nicht an Apple gedacht, sondern an Johnny IV und deren eigenes Produkt, das wir noch nicht gesehen haben und von dem wir noch nichts gehört haben – zu 100 %. Die scheinen genau darauf hin zu optimieren. Ja, zu 100 %. Ja. Ähm, ja, das wäre dumm. Ich meine, diese Dinge müssen offline funktionieren. Ja. Also, ähm, es macht Sinn, dass sie einen Offline-Zugriff einbauen würden, aber ja, ich weiß, du hast vollkommen recht. Ja, sie optimieren für ihr Tool. Ja, auf jeden Fall. Wir sind auf das Update dazu nicht eingegangen, aber sie haben tatsächlich ein wirklich seltsames Update veröffentlicht, das nicht viel Sinn ergab. Es klang so, als wäre Johnny IV irgendwie nicht mehr dabei – lass mich mal die Website aufrufen.

Ähm, wie heißt das noch mal? OpenAI und Love Love von … ach, der Name liegt mir gerade nicht auf der Zunge … ich musste … ich musste IO … ähm, lasst mich das mal mit euch teilen. Jetzt kommen wir vom Thema ab, Jungs und Mädels. Aber äh, da steht also „Update vom 9. Juli“. Das war also tatsächlich erst vor einem Monat, vor weniger als einem Monat, da ist die Fusion offiziell vollzogen worden. IO Products hat sich also offiziell mit OpenAI zusammengeschlossen. Das ist der verwirrende Teil. Johnny IV und Love from bleiben unabhängig und haben bei OpenAI die Verantwortung für tiefgreifende Einblicke und kreative Aufgaben übernommen. Also, was soll das heißen, „blieben unabhängig“? War Johnny IV nicht Teil von IO? Wovon reden die hier eigentlich?

Und wie ihr sehen könnt, ist das hier die aktualisierte Version und das hier war das Original. Es gab also seitdem nur eine Aktualisierung, und ich musste einfach … ich meine, ich weiß immer noch nicht, was das bedeutet. Lasst es uns wissen, wenn ihr wisst, was es bedeutet, aber sie haben bei OpenAI umfassende Aufgaben im Bereich Design und Kreativität übernommen. Für mich sieht das nicht nach einer Integration aus. Es sieht so aus, als wären sie nur Partner, aber es wirkt unabhängig. Für mich sieht es so aus, als hätte Johnny Iv gerade die geistigen Eigentumsrechte verkauft oder seinen Anteil an IO veräußert. Ähm, weil das Team offiziell mit OpenAI fusioniert hat und Johnny Iv dann so sagt: „Okay, aber ich möchte bleiben – ihr könnt uns unabhängig davon, was wir tun, beauftragen.“

Also, es ist, als wäre er die Nummer eins. Gott, dieses Foto ist einfach lächerlich. Das wollte ich schon sagen. Das wollte ich schon sagen. Oh mein Gott, das ist so … Wie auch immer, dieses Foto wird noch jahrzehntelang ein Meme sein. Es ist bereits ein Meme. Leute, das ist einfach so peinlich, Mann. Es ist so lustig. Jedenfalls, sorry. Ähm, ja, es sieht so aus, als hätte Johnny Iv IO losgelassen, sich aber dazu verpflichtet, es als Teil von „Love from“ zu betreuen. Ja. Also, ja, aber sie haben das gesagt, ohne ausdrücklich zu erwähnen, dass Johnny Iv nicht mehr Teil von IO ist oder zumindest IO nicht mehr gehört oder dass er sich nicht mehr speziell für IO engagiert oder, na ja, sich nicht mehr speziell dafür einsetzt, aber wer weiß?

Wie auch immer, äh, sollen wir weitermachen, es sei denn, du möchtest noch etwas sagen? Nein, das war’s. Das war’s. Schön. In Ordnung. Nun, machen wir eine kurze Pause und, äh, dann kommen wir zu den neuesten und besten Entwicklungen. Diese Folge wird von Flowbase unterstützt. Wenn du mit Web Flow, Framer oder Figma arbeitest, kann Flowbase dir helfen, viel schneller zu entwickeln. Mit über 4.000 Komponenten zur Auswahl hast du eine riesige Auswahl an Wireframes und super übersichtlichen, ansprechend gestalteten Elementen, die du einfach durch Kopieren und Einfügen in dein Projekt zusammenstellen kannst. Außerdem gibt es über 15.000 Icons und über 1.000 Illustrationen. Sie bieten auch eine super hilfreiche Webflow-App namens „Boosters“ an.

Mit „Boosters“ könnt ihr mit wenigen Klicks und ganz ohne Programmieraufwand Elemente wie Schieberegler, Mares und Zählanzeigen zu eurem Projekt hinzufügen. Also ja, ein großes Dankeschön an Flowbase für die Unterstützung der Sendung. Wenn ihr das mal ausprobieren wollt, schaut einfach auf flowbase.co vorbei. Und nur für euch habe ich den Rabattcode „FLOWBASE“ (alles in Großbuchstaben) für 20 % Rabatt auf jeden Tarif. Das ist ein zeitlich begrenztes Angebot, also greift schnell zu. Okay, das war’s. Machen wir weiter mit der Sendung. Und hier haben wir GPT-5, den, äh, „großen Jungen“, auf den sich alle freuen. Das, worauf wir gewartet haben – Sam Olman hatte es vor ein paar Monaten angedeutet und gesagt, es käme diesen Sommer, und jetzt ist es endlich da.

Ähm, und es ist ziemlich gut. Ich höre, ich höre immer noch viele gemischte, aber insgesamt ziemlich positive Dinge darüber. Ähm, und es ist auch verdammt günstig. Und das hat tatsächlich einen Grund, an den man nicht sofort denkt, aber darauf kommen wir noch zu sprechen. Einmal 125 Dollar pro Million Eingabetoken und 10 Millionen zu je 10 Dollar pro Million Ausgabetoken, womit es auf einer Stufe mit Gemini 2.5 liegt. Ähm, es wurden drei Modelle veröffentlicht, ein viertes ist in Vorbereitung. Da gibt es natürlich GPT-5. Dann gibt es GPT-5 Mini mit 25 Cent pro Million Eingabetoken und 2 Dollar pro Million Ausgabetoken. Und GPT-5 Nano mit fünf Cent pro Million Eingabetoken und 40 Cent pro Million Ausgabetoken – also wieder zwei wirklich schnelle, leistungsstarke Modelle, ähm, und Alternativen zum „Big Daddy“.

Ähm, 400.000, äh, Token im Kontextfenster, äh, Eingabekontextfenster mit 128.000 im Ausgabefenster. Das Token-Caching bietet 90 % äh, Rabatt auf diese Dinge. Das ist, ehrlich gesagt, eine ziemlich große Ersparnis. Ähm, der Stichtag für das Wissen ist der 30. September des Jahres 2024. Es ist schon komisch, wie weit wir in mancher Hinsicht noch hinterherhinken, aber GPT-5 übertrifft oder erreicht Modelle wie Claude 4 und Grock 4 bei einem Bruchteil der Kosten. Darauf werden wir noch näher eingehen. Eine Sache, die an GPT-5 wirklich, wirklich cool und sehr, sehr, sehr beeindruckend ist, ist, dass sie die Halluzinationen auf 1 % gesenkt haben. Und wisst ihr, natürlich wollen wir im Idealfall 0 % Halluzinationen, aber wenn man einen Menschen fragt, halluzinieren Menschen wahrscheinlich mehr als 1 %.

Weißt du, was ich meine? Ähm, viel mehr. Ja. Ja. Und du hast „Psychop“. Ich kann das nicht aussprechen. Übermäßige Zustimmung. Übermäßige Zustimmungsbereitschaft. Sycophonie. Ich hätte mir wirklich mal nachschlagen sollen, wie man das ausspricht. Ich kann es nicht aussprechen. „Psychopy“, übermäßige Zustimmungsbereitschaft, richtig? Also, ähm, wir haben diesen „glazing“-Effekt schon gesehen. Einfach gesagt: Es wird dir weniger zustimmen, was eine gute Sache ist. Ähm, diese KI-Modelle neigen im Allgemeinen dazu, dir zuzustimmen, egal was du ihnen sagst, selbst wenn du völlig falsch liegst, und sie „glasieren“ dich. Äh, und es ist besser, wenn sie weniger zustimmend sind. Ich meine, ich gebe ständig die Anweisung: „Stimm mir nicht zu, gib mir eine neue Perspektive, sei kritisch“, aber dieses Modell macht das jetzt von Haus aus.

Ja. Das sollte also über die API verfügbar sein, aber die Einführung in eurem Chatbot sollte im Laufe der Woche erfolgen. Ich meine, habt ihr es schon? Um ehrlich zu sein, haben es viele Leute eigentlich schon. Ähm, aber ja, wirklich cool. Lasst uns den Artikel durchgehen und anfangen, die einzelnen Punkte genauer unter die Lupe zu nehmen. Das ist cool, weil es kein traditionelles Rooting-System ist, sondern ein einheitliches System, das mehr Fragen beantwortet und über ein tiefergehendes Modell für logisches Denken bei schwierigeren Problemen verfügt – sowie einen Echtzeit-Router, der schnell entscheidet, was du schon seit einer Weile gesucht hast. Dieser entscheidet basierend auf der Komplexität der Konversation, den Tool-Anforderungen und deiner expliziten Absicht.

Wenn man zum Beispiel in der Eingabeaufforderung sagt: „Denk mal gründlich darüber nach“, wird es offensichtlich nachdenken und mehr tun. Dieses Echtzeit-Routing ist also wirklich cool. Man stellt es einfach ein und muss sich dann nicht mehr darum kümmern. Ein wirklich gutes allgemeines Modell, das anscheinend auch gut zum Programmieren geeignet ist, insbesondere für die Benutzeroberfläche. Es ist wirklich eine ziemlich moderne, übersichtliche Benutzeroberfläche. Weißt du, das ist mir gerade erst aufgefallen. Vielleicht sind viele Benutzeroberflächen schlecht, weil die Trainingsdaten nur bis etwa 2023 oder so reichen, während sich im letzten Jahr wieder ein gewisser Trend etabliert hat, über den GPT-5 vielleicht ohnehin auf dem Laufenden ist. Das könnte sein, das könnte sein, aber im Allgemeinen ist es schwierig, Modelle zu entwickeln, die gut mit Backend-Code umgehen können, weil es nicht so viel Backend-Code gibt.

Es ist, weißt du, buchstäblich versteckt, und was Open Source ist, ist, weißt du, beschränkt auf das Frontend – der gesamte Frontend-Code ist zwar verfügbar, aber ein Großteil davon ist Müll. Ich meine, schau dir all die mit WordPress erstellten Websites an – die Qualität ist miserabel. Wenn man an Websites denkt, an ihr Design, also die Benutzeroberfläche, und auch an den Code dieser Benutzeroberfläche, würde ich sagen, dass das gesamte Internet weit unter dem Durchschnitt liegt. Deshalb … Nun, ich glaube nicht, dass dein Argument stichhaltig ist. Ich sag dir auch warum. Warum? Weil – du sagst ja, der Frontend-Code sei komplett verfügbar, was auch immer. Nein, ist er nicht. Denn selbst WordPress-Websites sind vorgefertigt. Du siehst den PHP-Code gar nicht.

HTML-Webseiten und Ähnliches. Es könnte sich um eine Nex.js- oder React-Webseite handeln. Man sieht also nicht das JavaScript, das zum Rendern dieser Seite verwendet wird. Ja. Einfaches HTML. Ja. Und selbst wenn man sich das JavaScript ansieht, ist es komplett minimiert. Es ist alles irgendwie egal. Wir sprechen also davon, dass Backend und Frontend sehr gleichwertig sind, denn letztendlich wird alles auf öffentlichen, ähm, Daten und GitHub-Repos trainiert, richtig? Ich würde also sagen, in dieser Hinsicht ist es ziemlich, ziemlich, ziemlich ausgeglichen. Ähm, interessant. Ich kann die Frage nicht beantworten, warum diese „Vibe-Code“-Dinge keine Full-Stack-Entwicklung betreiben können und warum sie viele Daten simulieren, aber weißt du, wenn ich das beantworten könnte, würde ich wahrscheinlich viel mehr Geld verdienen. Aber selbst wenn ich über die Benutzeroberfläche spreche,meinte ich nicht, dass ich weiß, dass JavaScript technisch gesehen eher zum Frontend gehört, auch wenn es überall verwendet wird, sondern einfach, dass das vorhandene HTML und CSS von extrem geringer Qualität ist. Dabei ist die HTML- und CSS-Struktur gar nicht so komplex, aber dennoch hat die KI bisher noch nicht – na ja, bisher habe ich noch nicht gesehen, dass sie das alles so gut strukturieren kann, wie es ein professioneller Frontend-Entwickler kann.

Ich meine, weißt du, letztendlich ist es eben so, wie es ist, aber es ist, ähm, ja, die Benutzeroberfläche – ich meine, die Benutzeroberfläche ist ziemlich gut. Kannst du bitte mal nach oben scrollen? Im Video zeigen sie einen Ausschnitt aus einer Benutzeroberfläche, die anscheinend von GPT-5 erstellt wurde. Das hat mich total umgehauen, als ich das gesehen habe. Ich dachte mir: „Ist das so etwas wie ein diagonaler Schieberegler?“, denn wir arbeiten gerade an einem diagonalen Schieberegler für unsere Komponentenbibliothek. Und als ich das sah, dachte ich: „Das ist der Wahnsinn.“ Ähm, das kommt mir irgendwie bekannt vor. Bist du sicher, dass es dieses Video ist? Ja. Ja, sie zeigen es in einem Ausschnitt, in dem ein bisschen Code zu sehen ist.

Ähm, und da ist ein Schieberegler, der wie ein diagonales UI-Element aussieht. Los geht’s. Los geht’s. Schaffe etwas Wunderschönes und Unendliches, denn die Sache ist die: Es eignet sich gut für One-Page-Websites, das ist der Punkt. Ich glaube nicht, dass es gut mit JS zurechtkommt. Oh, dieses Ding. Ja. Ich meine, dieses Ding war ganz okay. Ich meine, ich fand nicht, dass das – ich meine, dieses Spiel war symbolisch für seine Benutzeroberfläche. Ich denke, dieses leuchtende Neon-Ding, aber ähm, es wird definitiv geben – du weißt schon, man erkennt, wenn eine, ähm, Website KI-generiert ist, weil sie alle ihr ganz eigenes Erscheinungsbild haben, und ich glaube, wir werden anfangen zu erkennen: „Oh, das ist eine von GPT-5 generierte Website.“

Ja, ich möchte dieses Modell ausprobieren und sehen, ob es mir bei Cursor helfen kann. Ähm, weil ich gezeigt habe, wie ich mit Cursor und KI meinen Code generiert habe. Ich habe eine React-App erstellt. Ich habe eine sehr einfache – sozusagen die einfachste React-Komponente, die man sich vorstellen kann – entwickelt, und zwar komplett mithilfe von Eingabeaufforderungen an eine KI innerhalb von Cursor. Und ich habe sie meinem, äh, Entwickler gezeigt, was ich tun konnte, als wir noch zwei Folgen zuvor zusammen waren, bevor er einen Schlaganfall hatte. Er sah meinen Code und war einfach schockiert, wie schlecht der Code war – alles war veraltet, die Syntax war falsch, wir hatten einfach so viele Fehler, und sogar die Code-Erweiterungen waren falsch – so viele Dinge waren falsch. Er erklärte mir, wie man die KI anweist, aber das waren Dinge, die ich nicht wusste – ichnicht, dass ich „React Vite“ eingeben sollte, und ich habe einfach „React App“ gesagt, und die KI hat einfach irgendetwas davon angenommen und eine sehr veraltete Methode zum Erstellen von React-Apps verwendet, nicht die moderne Vorgehensweise.

Und noch einmal: Ich muss betonen, dass es buchstäblich so etwas wie ein „Hello World“-Beispiel war. Der Code war eine Katastrophe. Ähm, und später dann, als ich natürlich schon ein bisschen mehr verstanden hatte, habe ich mich damit beschäftigt und angefangen, Dinge zu verbessern. Äh, aber all das nur, um zu sagen: Wir sehen diese wirklich coolen Showreel-Videos, aber in Wirklichkeit bin ich als jemand, der gerade erst anfängt, sich mit Entwicklung zu beschäftigen, noch weit davon entfernt, solche Ergebnisse zu erzielen. Nicht einmal annähernd. Ja. Nein. Nein. Wie du schon sagst: Die Ergebnisse, die man mit KI erzielt, sind bestenfalls durchschnittlich. Das wird immer so bleiben. Ja. Es ist also wichtig, sich daran zu erinnern: Man denkt, man sei ein Anfänger, aber das ist man nicht.

Ich meine, weißt du, manche sind neue Entwickler. Die kommen und denken, sie könnten Code schreiben, weil es jetzt KI gibt. Weit gefehlt, Kumpel. Ich meine, es ist ein guter Ausgangspunkt, und ich bitte dich inständig, Spaß daran zu haben und die Website zu starten und was auch immer, aber du musst verstehen, dass viel mehr dahintersteckt. Das siehst du erst, wenn du – sagen wir mal – Designer bist, oder? Du siehst es erst, wenn Leute in deine Branche kommen und du, ähm, merkst, wie schlecht es ist. Nehmen wir mal an, ich habe keine Ahnung von Texterstellung – ich wäre beeindruckt von KI-Texterstellung, aber ein Texter würde sagen: „Nein, nein, das ist Mist, das ist einfach nur Mist.“ Also, ähm, aber egal, lass uns weitermachen mit dem GPT-5-Zeug, ähm, aber ich finde das echt toll und ich habe hier etwas entdeckt.

Ähm, äh, sobald die Nutzergrenzen erreicht sind, übernimmt eine Mini-Version jedes Modells die verbleibenden Anfragen. Das ist doch toll, oder? Ähm, und sie, äh, in Zukunft planen wir, diese Funktionen in ein einziges Modell zu integrieren. Das ist interessant. Es ist also fast so, als hätten sie ein kleines Backup-Modell, so wie das mit den 20, den 20 Milliarden. Oh, ich weiß eigentlich gar nicht, wie viele Parameter das sind. Aber ähm … Oh, sie geben das nicht bekannt, weil es sich um geschlossene Gewichte handelt, und es ist, ähm, ja, es ist wie ein „Mixture of Experts“, aber auch wieder nicht, denn dieser kleine zusätzliche Experte ist wahrscheinlich eine komprimierte Version des benötigten Wissens. Wirklich cool. Ähm, wir werden uns auch mit Benchmarks befassen, aber mir geht es eigentlich nur um die Anwendungen in der Praxis, denn das hier wird genauso gut sein wie das nächste Modell.

Also, man könnte sagen, dass wir noch gar nicht auf die Veröffentlichung von Claude Opus 4.1 eingegangen sind. Es gibt nicht wirklich viel dazu zu sagen, aber das war eine nette kleine Veröffentlichung, die ebenfalls diese Woche stattfand, die aber natürlich von diesem Thema überschattet wurde. Los geht’s. GPT-5 ist unser bislang leistungsstärkstes Modell für die Programmierung. Es zeigt besondere Verbesserungen bei der Erstellung komplexer Frontends und beim Debuggen größerer Repositorys. Debugging und dann die Frontend-Generierung – wobei ich bisher eigentlich nur Ein-Seiten-Anwendungen gesehen habe, anstatt wirklich eine ordentliche Codebasis zu erstellen, obwohl es größere Codebasen debuggen kann, was ziemlich cool ist. Ähm, ich habe mir das Video angesehen und viele Leute haben ihre einfache Software auf Anhieb hinbekommen, was wirklich cool ist. Ich meine, das ist einfach toll: „Oh, ich kann es spielen, hey, es hat Sound und alles, das ist toll.“ Und: „Oh nein.“

Ich weiß nicht. Ich bin, äh, du hast mich überrascht. Ich bin überrascht, dass es so ist, ich weiß nicht. Ist das mit nur einer Eingabefertig? Ähm, hoffentlich alles Pixelkunst. Ähm, los geht’s. Ja. GBT5, erstellt mit nur einer Eingabe. Eine Eingabe. Ein bisschen Pixelkunst hier. Ich nehme an, dass es eine Menge Open-Source-Daten rund um diese Art von Spielen gibt, denn Mann, mit einer einzigen Eingabe bekomme ich nicht mal eine einfache React-App hin – weißt du, sie funktioniert zwar, aber sie ist auf die schrecklichste Art und Weise gemacht. Also, ich weiß nicht, ich sehe, dass du dich wirklich sehr auf dieses Spiel konzentrierst. Rede weiter, rede weiter, ich bin gleich wieder bei dir. Okay, jetzt habe ich den Faden verloren. Ich habe aus Versehen doppelt gedrückt, weißt du.

Jedenfalls machst du das super. 40 40. Was… Was ist dein Wort für mich? Weißt du es? Äh, nein. Ich… ich weiß es nicht. Aber viel schlechter als deins, weil ich… Schreibst du mit etwa 10 Fingern? Ja. Ich… ich nicht. Hörst du das? Ich schon. Oh, das ist interessant. Ich weiß nicht, was ich tun soll. Aber warum ist das… Du kannst die Geschwindigkeit ändern. Warum sieht es aus wie Windows XP? Ah, es sieht aus wie eine bestimmte Edition. Das ist nur ein Stil. Ah, siehst du übrigens die Eingabeaufforderung? Ähm, wenn du nach unten scrollst, siehst du die Eingabeaufforderung. Erzeuge einen React-Plus-Canvas-Lowfi-Visualizer. Okay. Ja. Vaporwave-Trap. Keine Datei-Uploads, Bundle-Tone. Bitte sehr.

Ähm, kreativer Ausdruck und Schreiben – darin war Claude traditionell gut oder anscheinend gut im kreativen Schreiben. Das ist nicht mein Fachgebiet. Ich kann so etwas weder bestätigen noch dementieren. Healthbench taucht wieder auf – gut in Healthbench zu sein, das ist cool zu sehen. Poesie, schau mal. Ähm, und hier kommen wir zu einigen der Punkte. Nun, es gab einige sehr irreführende Grafiken, die sie inzwischen korrigiert haben, äh, aber darauf kommen wir gleich noch zu sprechen. Ihr könnt hier einige der Vergleiche sehen. Das hier ist GPT-5 Pro. Wir haben das bisher noch nicht erwähnt, aber es ist ein GPT-5 Pro in Vorbereitung. Und ich weiß nicht, wie teuer es werden wird, aber was wir noch nicht besprochen haben – ich habe es vorhin schon angedeutet – ist, dass es zwar denselben Preis wie Gemini 2.5 Pro hat – 125 Dollar rein, 10 Dollar raus –, die Effizienz der Rückgabe-Token und die Argumentation, also die Argumentations-Token, die benötigt werden, um euch tatsächlich eine Antwort zu geben, aber so viel besser ist als bei Gemini.

Ich denke, die wirklich relevante Zahl, auf die wir beim Preis achten müssen, ist der Preis pro Token oder der Preis pro Prompt oder so etwas in der Art. Also, wisst ihr, auch wenn ich finde, dass G um G 2.5 schon ziemlich angemessen ist, bedeutet die Tatsache, dass der Preis derselbe ist, es aber viel effizienter ist, dass ein durchschnittlicher Prompt weitaus weniger Token benötigt, viel, viel weniger. Das ist also wirklich cool. Ähm, in dieser Hinsicht ist es gut. Ich weiß zwar nicht, wie viel GPT-5 Pro kosten wird, aber das ist ein Modell, das bald auf den Markt kommt. Hier kannst du dir jedoch bereits einige der Statistiken ansehen. Es kann sich wirklich gut mit einigen dieser Zahlen hier messen.

Und noch mal: Was den Preis angeht, finde ich 03 ziemlich teuer. Ich finde, 03 ist wirklich ziemlich teuer. Ich habe vergessen, wie viel es kostet. Frontier Math schneidet hier offensichtlich sehr, sehr gut ab, da es 04 Mini und 03 hier übertrifft. Ähm, GT5 läuft mit Python. Ich verstehe Python nicht, weißt du, egal. Ähm, und dann scrollen wir nach unten. Ich meine, die Prüfung in Geisteswissenschaften und Kunst – von der wir ja alle gehört haben, dass sie eine sehr, sehr, sehr schwere Prüfung ist. Sie vergleichen nicht mit anderen Modellen, was ein bisschen … ja, aber soweit ich das sehe, ist es buchstäblich 0,4 % besser als GPT-Chat, GPT-Agent plus Browser. Ist das nicht eine sehr kleine, inkrementelle Verbesserung? Nun, da hast du recht.

So um die 20. Wovon redest du denn? Hier von hier zu hier und dann von hier zu hier. Meinst du das? Ja. Ich halte nicht viel davon. Ich glaube, deshalb ist es mir auch ziemlich egal. Ich meine, diese Grafiken und so sind zwar nette kleine Indikatoren, aber letztendlich kommt es auf die Nutzung in der Praxis an. Und ich glaube, das, ähm, das Gefühl ist, dass die Nutzung in der Praxis tatsächlich etwas ist, das man beachten sollte. Ähm, aber wenn man das sagt, äh, diese Grafiken sahen vor 24 Stunden noch ganz anders aus. Da hatten wir 52 %, die mehr als sechs zeigten, also 69 und 30 waren hier beide gleich, und es zeigte sich, dass 52, ähm, höher war als diese Dinge hier.

Aber jetzt haben sie diese Diagramme überarbeitet, ähm, sodass sie genauer sind. Also ja, man kann hier sozusagen die Leistung erkennen. Ähm, und wieder ist das 03 einfach so teuer. Der Preisunterschied, ähm, um diese Leistung zu dem Preis zu bekommen, den wir jetzt vor Augen haben, ist wirklich, wirklich cool. Ähm, gut geeignet für agentische Aufgaben und den Einsatz von Tools – was wir als Programmierer lieben: Aufgaben mit langfristigem Horizont und natürlich den Einsatz von Tools und solche Dinge. Einfach, ähm, wirklich cool. Oh, wie war das noch? Ich glaube nicht, dass „Mini“ Bilder akzeptiert. Das war meiner Meinung nach ein kleiner Wermutstropfen: Es sind nur Text und Bilder möglich, äh, bis hin zu, ja, „Mini“ – ich glaube, „Nano“ unterstützt Bildeingaben oder so.

Ich denke also, die größte Enttäuschung bei diesem Modell ist, dass wir so etwas wie einen „Google-Moment“ erwartet hatten – dass dieses Modell all diese Dinge kann, wie zum Beispiel Videos erstellen, wenn man sie als Quelle eingibt, oder dass man in Gemini 2.5 Code aus einem Video generieren kann. Ich glaube, wir hatten mehr erwartet als nur eine textbasierte Eingabe-Ausgabe-Sache. Verstehst du, was ich meine? Die multimodalen Fähigkeiten sind, ehrlich gesagt, überhaupt nicht beeindruckend. Es akzeptiert Bilder. Das war’s. Das ist also ein bisschen schade. Ähm, noch ein paar Benchmarks. Ähm, bla bla bla.

Ich glaube nicht, dass es noch etwas anderes gibt. Also, ja, ich denke, im Grunde läuft es einfach darauf hinaus, was die Leute nutzen und was sie damit machen. Es ist nicht so. Um ehrlich zu sein, reden wir hier von geringen prozentualen Steigerungen, aber es ist dabei sehr effizient. Ähm, und noch einmal: Es kommt einfach auf die konkreten Anwendungsfälle in der Praxis an. Also, ich habe, ähm, alles, was ich als, ähm, Automatisierungen nutze, umgestellt. Ich bin auf GPT-5 umgestiegen. Ich bin gespannt, wie, äh, gut es sein wird – merkst du überhaupt einen Unterschied? Ich habe noch keine dieser Automatisierungen ausgeführt, daher habe ich leider noch keine praktischen Erfahrungen damit. Soweit ich das verstehe, ist ChatGPT-5 insgesamt einfach etwas sauberer, etwas kostengünstiger, ein bisschen so, als wäre alles gut aufeinander abgestimmt, aber es ist kein revolutionäres Modell.

Es ist nicht wesentlich besser als die Vorgängermodelle. Es ist einfach ein einfacheres, günstigeres und schnelleres Modell, das meiner Meinung nach auch konsistenter ist. Zum Beispiel, wenn es um Halluzinationen geht: Habe ich gerade hier irgendwo etwas gesehen? Ähm, weniger störend, weniger unnötige Emojis. Ähm, ich glaube, sie haben auch etwas über M-Striche gesagt. Ja, genau wie die AGI, auf die wir gewartet haben. Wir werden euch weniger unnötige Emojis und M-Striche liefern. Das habe ich übrigens schon überall in meinen Prompts. Ich habe es einfach. Verwendet übrigens kein „n“. Ich habe durch ChatGPT gelernt, was „n“- und „m“-Striche sind. Was ist also ein „n“-Strich? Ich weiß nicht, was ein „n“-Strich ist.

Also haben wir den Bindestrich. Okay. Wir haben also den N-Bindestrich und den M-Bindestrich. Der Bindestrich ist klein. Der N-Bindestrich ist etwas größer. Und der M-Bindestrich ist der größte. Und kennst du eigentlich ihre Verwendung? Nein, das weiß ich nicht. Ich weiß es nicht. Ich weiß nur, dass ChatGPT sie alle verwendet. Und ehrlich gesagt, wenn ich irgendeine Art von Bindestrich in einem Text sehe, überspringe ich den Text. Wow. Ja. Siehst du, das hat es ruiniert, weil viele Leute sie tatsächlich benutzen. Ähm, ja. Also, ich weiß, wofür M-Striche da sind, und ich weiß, wofür Striche da sind, aber ich weiß nicht, wofür der N-Strich da ist. Äh, der M-Strich ist, wenn man sozusagen das Thema wechselt – es ist wie ein Nebengedanke, bei dem man das Thema wechselt, und es ist so, weißt du, und dann bla bla bla bla, und dann kommt man wieder auf das Thema zurück, und dann setzt man alles in Klammern.

Ich weiß, dass das nicht richtig ist. Kommas und Klammern sind oft – na ja, sie sind eher … sie bleiben beim Thema oder haben immer noch, ähm, einen Bezug zum Hauptfaden des Gesprächs. So oder so, Klammern, so oder so. Ja. So oder so. Bindestrich, wie, ähm, ich war heute einkaufen und es hat in Strömen geregnet, oder nein, nicht einmal in Anna hat es in Strömen geregnet, ähm, das ist fünf Meilen entfernt oder so. Es ist einfach, es ist irgendwie am Thema vorbei, es ist einfach so, als wäre es nicht einmal ein „Übrigens“, es ergänzt die Geschichte nicht. Es ist einfach ein völlig am Thema vorbeigezogener Punkt. Ja. Und noch etwas, was, ähm, ChatGPT übrigens macht – es ist nicht nur das Visuelle, das Visuelle ist, dass man den Gedankenstrich im Text sieht und dann merkt man definitiv, dass esmit hoher Wahrscheinlichkeit von ChatGPT geschrieben wurde, oder? Eine weitere Sache, die ChatGPT macht: Es verwendet diese Art von, ähm, Struktur im Satz, die besagt, dass es nicht nur dies, sondern auch das und das ist – es wird also am Anfang des Satzes gewissermaßen unterbetont.

Es ist nicht nur das, sondern man legt eben den Schwerpunkt und die positiven Aspekte in die zweite Hälfte des Satzes. Das machen wir zwar ständig, aber, ähm, ich sehe, dass Chip das auf eine Art und Weise tut, die auffällt, und dann fällt es mir auf. Und ja, äh, du hast recht. Die ruinieren, äh, diese, und vielleicht wird es behoben, vielleicht bringen sie es in Ordnung, und dann kann ich Texte mit M-Strichen lesen und denken: „Okay, vielleicht ist es doch nicht einfach nur Müll, siesagen es zwar nicht ausdrücklich, aber ich habe irgendwo gelesen, dass sie weniger M-Striche markieren, aber der Punkt ist: Wir reden so, das ist die Art, wie wir reden – wir reden mit M-Strichen. Wenn man die Art, wie Menschen reden, direkt übersetzen würde, dann reden wir mit M-Strichen; wir wissen es nur nicht.

Das ist uns gar nicht bewusst. Es ahmt also die menschliche Sprache nach, nicht das menschliche Schreiben – wir haben letzte Woche ja über Sprache gesprochen und darüber, wie es Sprache interpretiert. Und ich glaube, genau das ist es, was ihm fehlt. Es fehlt ihm das Verständnis dafür, wie Menschen tatsächlich schreiben. Und leider schreiben wir mit grammatikalischen Fehlern. Das tun wir nicht, ja. Noch einmal: Wir schreiben keine M-Striche. Verstehst du, was ich meine? Nun, nur die allererfahrensten Leute verwenden M-Striche. Und ich habe tatsächlich angefangen, sie zu verwenden, sobald ich wusste, wozu sie dienen. Ich habe angefangen, sie zu verwenden, und dann war das buchstäblich das größte Verräterzeichen von TouchBT, ähm, oder der KI.

Also ja, lass uns ein bisschen über die Pro-Version sprechen. Ich habe noch nicht wirklich viel darüber gelesen, aber ich freue mich darauf, dass sie komplexe Aufgaben besonders gut bewältigt. Wir bringen außerdem GBT5 Pro auf den Markt, das alle OpenAI 03 Pro-Varianten ersetzt. Ähm, ja, es ersetzt also 03 – eine Variante von GBT5, die mithilfe von „Scale“ immer länger nachdenkt, dabei aber effizient parallel rechnet und sowohl bei der Rechenzeit als auch bei der Testzeit die höchste Qualität und die umfassendsten Antworten liefert. Ich meine, bei allem, was „Pro“ im Namen trägt, muss man wirklich wissen, wonach man sucht. Was den Benchmark angeht, bietet es Leistung auf dem neuesten Stand der Technik und enthält extrem schwierige naturwissenschaftliche Fragen. Ich denke, das wird definitiv etwas für den 200-Dollar-Monatsplan sein oder für Leute, die sich mit großen wissenschaftlichen und mathematischen Problemen beschäftigen – so wie ich. Ja, wir sind wahrscheinlich nicht würdig für die „Pro“-Version, weißt du, Manica, Monica, Monica … aber ja, es gibt noch keine Angaben zum Zeitpunkt oder zu den Kosten, aber es kommt bald.

Also, schau mal nach, ob du es benutzt. Ähm, oh, das wollte ich auch noch sagen. Ich mag es, weil ich ein Claude-Claude-Code bin. Oh, ich mag die Benutzeroberfläche von Codeex nicht. Wirklich nicht. Und, soll ich Codeex einfach mal ausprobieren? Ich weiß es einfach nicht, weißt du. Ähm, ich habe andere Tools, die authentische Workflows nutzen – ich benutze zum Beispiel auch Warp. Äh, das kann man nutzen, es könnte GPT-5 nutzen, aber es ist immer noch…ist es wahrscheinlich nicht so gut wie das hier, aber weißt du, ich muss es vielleicht mal ausprobieren, nur um zu sehen, wie es ist, aber ja, GPT-5 ist jetzt auf dem Markt, wir sind alle sehr gespannt, ähm, was soll man noch sagen, ähm, ich versuche gerade, ChatGPT-5 mit ChatGPT-5 Pro und auch mit 01 Pro zu vergleichen, aber wir haben noch keine Daten zu 5 Pro.

Also, äh, und warum 01 Pro? 01 Pro war das einzige G, das einzige KI-Modell, von dem ich wirklich dachte, es sei genial – oder nicht unbedingt genial, aber es hat bei mir einfach diesen Wow-Effekt ausgelöst. Es ist, glaube ich, mit Abstand das teuerste Modell, aber 01 Pro war das Modell, mit dem ich diesen Prototyp erstellt habe, den ich mit den Punkten gemacht habe. 01 ist allerdings wirklich teuer, oder? Das 01 war, wenn ich mich recht erinnere, lächerlich teuer. Ja. Ähm, falls du jede Hilfe brauchst, die du kriegen kannst: Ich habe den Link geteilt. Vielleicht kannst du ihn einfügen, dann schauen wir mal – und die Preise sind einfach unglaublich. Das ist nicht einmal ansatzweise vergleichbar.

Schau dir das Ergebnis an. 600 Dollar gegenüber 10 Dollar. Ja. Das ist 05. Ja. Ja. Ähm, und du hast das zum Programmieren benutzt, oder? Ja, das habe ich. Das habe ich. Ich habe das benutzt und es war – es war so gut. Und ich habe es damals verglichen. Ich habe es mit, äh, Claude 3.5 verglichen, das es damals gab, und mit allem anderen, was damals verfügbar war, und nichts kam auch nur annähernd daran heran. Ja. Ich weiß nicht, was das ist – oh, es ist Audio. Es akzeptiert also nicht einmal Audio. Ich blättere hier nur kurz durch, um … Ja. Ja. Es sind einfach nur Bilder und Text. Alles nur Bilder und Text, was meiner Meinung nach eine echte Enttäuschung ist. Ähm, weißt du, übrigens, nein.

Ist dir übrigens aufgefallen, dass GPT-5 eine Wissensgrenze hat? Was meinst du mit „Wissensgrenze“? Äh, scroll mal ein bisschen nach unten. Du siehst, die Wissensgrenze ist, ähm, der 1. Oktober 2024. Das stimmt. Ja. Ja. Wir haben das zwar schon gesagt, aber interessanterweise steht in der Pressemitteilung „September“ – trotzdem liegt esist, äh, ein Jahr im Rückstand. Ich meine, diese Modelle können logisch denken und sie können auch, äh, Tool-Aufrufe nutzen, um auf das Internet zuzugreifen, aber ja, ähm, wie ich schon sagte, ist das wahrscheinlich der Grund, warum die Benutzeroberfläche so schlecht ist, denn vorher – ich weiß nicht, wo der Stichtag bei einigen der anderen Modelle lag –, aber vielleicht ist die Benutzeroberfläche einfach so schnell veraltet, dass wir eine Benutzeroberfläche aus dem Jahr 2023 sehen und denken: „Was zum Teufel?“

„Das ist eklig. Das hast du da also geschaffen.“ Ähm, und genau deshalb, also wenn ich mich mal wieder auf den neuesten Stand bringen will, was die aktuellen Frameworks angeht – die angesagtesten Frameworks, die in der Welt der Entwicklung gerade genutzt werden –, dann muss mir AO nur sagen, was bis 2024 so los war. An dieser Stelle muss man also die alten Bücher hervorholen, selbst recherchieren und was auch immer. KI wird also immer bestenfalls unterdurchschnittlich bleiben. Aber ja, ähm, ja, sehr, sehr cool. Ähm, ich glaube, das war alles, was wir zu GPT-5 hatten. Sollen wir mit ein paar unbeschwerten, familienfreundlichen Inhalten abschließen?

Klar. Oder was meinst du mit „familienfreundlich“? Warum konzentrierst du dich auf diese Serie? Ich weiß nicht, weil sie einfach, na ja, lustig ist, oder? Also, im Grunde genommen fand am 21. Juli, ähm, die Beerdigung von Claude Sonnet 3 statt. Anthropic hat ihn ausgemustert. Oh nein, Entschuldigung, Entschuldigung. Am 21. Juli, ähm, hat Anthropic Claude Sonnet 3 ausgemustert. Es fand also eine Trauerfeier statt, bei der sich mehr als 200 Menschen versammelten, um seinem Tod nachzutrauern, und es gab all diese Schaufensterpuppen, die sozusagen verschiedene Modelle von Claude darstellten, und da war eine ziemlich schräge dabei. Das hier ist Claude Opus. Ähm, und die hat einfach so eine Art von – ich weiß nicht. Oh, das ist Sonic 4. Entschuldigung, nicht Opus 4.

Ähm, also Sonet Claude Sonet 4 war bei der Beerdigung dabei, ähm, und wollte unbedingt über seine Forschungsergebnisse sprechen – er hatte Hunderte von Seiten mit den drei Sonetten von Claude dabei – und sagte: „Ich weiß nicht, was das bedeutet, aber ja, ähm, wirklich, und die Sache ist die: Aus welchem Grund auch immer hat Claude eine Fangemeinde, und das ist so eine Art … und es ist wie Poesie – war das von den Fans oder von Anthropic? Nein. Nein, nicht von Anthropic. Obwohl Mitarbeiter von Anthropic und OpenAI anwesend waren. Äh, eine Frau, Amanda Ascal, eine Forscherin bei Anthropic, hat sich scherzhaft selbst als „Fairy Clawed Mother“ bezeichnet. Ähm, die Leute sind engagiert, Mann. Die Leute sind verdammt engagiert. Ich glaube, ähm, Anthropic ist ein Unternehmen, das man wirklich leicht mögen kann.

Ihr CEO ist super sympathisch. Sam Altman ist das wirklich nicht. Ich meine, er ist okay, aber er ist nicht wirklich sympathisch. Aber schau dir mal an, wie er noch mal hieß? D. Amados. Ja. Ja. Irgendwas Verrücktes. Ja. Der CEO von Anthropic. Er ist einfach so … Ich habe mir einen Podcast angesehen, den er mit Lex Freedman geführt hat. Und seitdem denke ich mir: Dieser Typ ist so sympathisch, da fällt es einem leicht, Anthropic zu mögen. Und ich finde, ihr Branding ist auch wirklich schön. Es ist sehr menschlich. Ihr Branding ist einem wirklich nah, und OpenAI – ich weiß nicht – ihr Branding und alles, was sie machen, ist nicht wirklich so sympathisch. Sogar ihre Livestreams klingen langweilig.

Die haben so etwa 25 Minuten Live-Stream, der eigentlich nur fünf Minuten dauern müsste. Und ich hab gehört, ich hab gehört, dass der, äh, GPT-5-Live-Stream eigentlich nur fünf Minuten hätte dauern können, aber die machen es einfach immer so. Und es ist lustig: Wenn man sich ihre Live-Streams ansieht, gibt es immer einen Kommentar, in dem die Leute sagen, dass sie diesen Live-Stream überspringen werden, weil sie sich stattdessen das „Fire Ship“-Video davon ansehen wollen. Das sehe ich. Ich sehe diesen Kommentar mittlerweile überall. Das ist echt ein toller, origineller Typ. Ja. So nach dem Motto: „Oh, ich sehe das mittlerweile überall.“ Ja. Ich wette, Fire Ship denkt sich: „Na ja, wir sind mittlerweile so etwas wie ein Meme geworden“, aber man liest es einfach überall.

Das liest man überall. Ja. Ähm, ja. Also, was machst du denn, ähm, du weißt schon, du sagst, du bist wieder bei CL – welche KI benutzt du, um das zu programmieren? Benutzt du Claude oder … Eigentlich benutze ich sie alle. Ich probiere einfach verschiedene aus. Einfach alles, was diesen Mangel an … ich … du weißt schon, der Max-Version ausgleichen kann. Ich versuche, ähm, die zu benutzen. Ja. Ja. Ich, aber, aber keine davon – das muss ich betonen – keine davon kam auch nur annähernd daran heran, das zu tun, was ich wollte. Also habe ich eine ganz einfache … Ich kann nicht über die Details sprechen, weil ich an Geheimhaltungsvereinbarungen gebunden bin, aber ich habe sozusagen die einfachste React-App erstellt, die ich konnte, und die KI war wirklich schlecht.

Und dann haben wir mit Hilfe meines Entwicklers die Probleme behoben, und dann habe ich die Zusammenhänge verstanden und schließlich ein Dokument erstellt – ähm, einfach ein Textdokument mit all den Erkenntnissen, wie man alles zum Laufen bringt, und der Struktur der App, die ich mir vorstelle, und so weiter. Und dann habe ich das genommen und ein neues Projekt angelegt. Ähm, ich habe es geklont – ähm, ich habe ein GitHub-Projekt geforkt, bei dem es um einen sehr ausgefallenen Übergang bei einem Bild ging, so ähnlich wie ein WebGL-Effekt, bei dem das Bild von den Rändern her mit einem wirklich schönen Welleneffekt übergeht. Es ist keine einfache Welle. Das Ganze ist wirklich sehr ausgefallen. Aber trotz all dieser Komplexität ist es für das, was es ist, immer noch relativ einfach.

Es ist ein React-3-Fiber-Projekt mit einer ganz bestimmten Animation. Da passiert nichts Verrücktes. Es ist einfach nur diese eine bestimmte, schöne, ausgefallene Animation. Ich wollte daraus etwas anderes machen, und es war einfach urkomisch. Das Ergebnis ist buchstäblich nur ein Überblenden. Also nimm diese ausgefallene Animation. Was mir die KI nach stundenlangem Ausprobieren immer wieder geliefert hat, war bestenfalls jedes Mal eine einfache Überblendanimation. Es ist einfach so, dass das Bild ein- und ausgeblendet wird, die Deckkraft ändert sich – nirgendwo im Internet findet man so etwas. Es schafft es einfach nicht, das zu tun, was ich will, und ich weiß, dass es an mir liegt, weil ich kein Entwickler bin, der sich mit GLSL auskennt. Ich verstehe weder WebGL noch React 3 Fiber – das sind ziemlich fortgeschrittene Themen. Das Maximum, was ich schaffe, ist ein bisschen JavaScript, nicht diese viel fortgeschritteneren Sachen.

Aber genau da liegt meiner Meinung nach der Punkt bei KI. Wenn ich diese Dinge nicht zumindest in einem guten Maße verstehe – ich meine, ich kann nicht einmal ein Anfänger sein. Ich muss es wirklich gut verstehen. Sonst kann ich damit nichts wirklich Fortgeschrittenes machen. Ich glaube, ich bin noch dabei, mir dazu eine Meinung zu bilden, aber ich werde hoffentlich ein Video dazu veröffentlichen. Im Grunde geht es darum, dass man – wie du weißt – keinen Code verstehen muss, wenn man sich mit KI beschäftigt. Ich denke, wir kommen zwar damit durch, keinen Code zu verstehen, aber ich glaube, das ist sozusagen das Endziel: ManCode verstehen zu müssen – ja, ähm –, aber das als Rahmen zu nutzen, so wie man KI-Code schreibt: Es geht nicht mehr darum, einfach das zu eingeben, was einem gerade in den Sinn kommt. Die Art und Weise, wie man heute KI-Code schreibt, wird als „Context Engineering“ bezeichnet – es geht darum, die Lerninhalte, den Text und all das zu erstellen. Leider gibt es dabei eine Menge langweiliger Verwaltungsarbeit, die jetzt zum Programmieren dazugehört. Eses ist nicht mehr so, dass man einfach nur Dinge weiß. Wenn also jemand wie du hereinkommt und denkt, er könne einfach Eingabeaufforderungen eingeben und das erstellen, was er braucht – ich meine, dafür gibt es Vibe-Coding-Apps –, dann bist du wahrscheinlich besser beraten, einfach mit Replet oder Lovable oder so etwas anzufangen.

Wenn man hingegen mit Cursor arbeiten möchte – oder, na ja, Kira ist eine interessante, ähm, Ergänzung, weil sie damit beginnen, die verschiedenen Dateien zu strukturieren, die man tatsächlich zum Erstellen und Programmieren einer Website benötigt –, da es automatisch eine Reihe dieser Kontextdateien erstellt, die man zu einem späteren Zeitpunkt hinzufügt. Erst dann fängt man an, seine Funktionen zu definieren oder sein PRD zu erstellen oder so etwas in der Art. Also ja, es geht darum, das Ökosystem und den Kontext rund um das Produkt aufzubauen, bevor man anfängt, spontan – im schlimmsten Fall – spontane Eingabeaufforderungen zu erstellen, aber hoffentlich eher gut durchdachte Eingabeaufforderungen, die direkt, ähm, direkt auf Dinge wie Nutzerverhalten oder dies oder das Bezug nehmen, weißt du.

Also, ich denke, wir… ich weiß nicht. Ich könnte stundenlang darüber schimpfen, aber ich will das jetzt nicht tun – aber wir müssen jetzt unsere Sichtweise ändern. Ich denke, wir müssen unsere Sichtweise ändern. Wir müssen unsere Toleranz und unser Verständnis dafür ändern, was Entwicklung bedeutet und was ein Entwickler heutzutage tut, wenn es KI gibt, denn es geht nicht mehr darum, sich an einen Code-Editor zu setzen und einfach das zu schreiben, was einem durch den Kopf geht. Die Rolle verändert sich gerade, und genau das versuche ich zu formulieren. Ja, ich verstehe, und äh, ich gehe das auch mit dieser Einstellung an. Ich weiß, dass ich nicht buchstäblich Zeilen Code tippen werde.

Ich weiß, dass ich mehr Eingaben machen werde. Aber selbst beim Eingeben – wenn man nicht weiß, was man tut – kann die KI sehr leicht Fehler machen, selbst bei eher einfachen Dingen. Und je komplexer und spezifischer es wird, desto schwieriger scheint es für die KI zu werden. Und es gibt, ähm, ja, es gibt so viele Dinge, die schiefgehen und alles zunichte machen können. Für die Prototypenentwicklung funktioniert es zwar, aber es ist immer noch nicht das, was ich mir vorstelle. Ich wünschte, ich könnte das – ich habe so viele verrückte Ideen. Ich, ich bin nicht, weißt du, ich bitte die KI nicht um Ideen. Ich habe Ideen und frage die KI, wie ich sie umsetzen kann, aber das ist noch lange nicht das, was ich mir vorstelle.

Und ich weiß, dass ich im Moment der begrenzende Faktor bin. Ich glaube, wenn ich wüsste, ob ich mich weiterentwickeln könnte, und wenn ich zum Beispiel WebGL besser verstehen würde, könnte ich noch verrücktere Sachen machen. Aber damit wird sich auch immer die Obergrenze mit meinem Wissen nach oben verschieben. Wenn ich also WebGL verstehe, fallen mir wahrscheinlich noch verrücktere Dinge ein, die KI nicht umsetzen kann – du weißt schon, was ich meine? Es ist also immer diese Obergrenze, die sich nach oben verschiebt, und unsere Perspektive sowie die Art und Weise, wie wir die Tools nutzen, werden sich ständig verändern. Im Moment … Ähm, ich denke, wenn man Entwickler ist, kann man über die Architektur nachdenken und über die Funktionen und darüber, wie diese Funktionen miteinander kommunizieren sollen, und man bittet die KI, diese Funktionen mit den gewünschten Variablen und den gewünschten Ergebnissen zu erstellen, ohne sie selbst eintippen zu müssen.

Das ist wahrscheinlich das, was, ähm, na ja, ein Entwickler gerade so macht. Ja. Ja, auf jeden Fall. Ähm, lasst uns zum Ende kommen. Ich glaube, das waren die Wochennachrichten. Die haben sich unser Geschwafel jetzt wohl lange genug angehört. Ähm, ja. Vielen Dank fürs Zuschauen, ihr alle. Die 20 von euch, die wahrscheinlich auf Twitter sind – oder, na ja, wenn ihr nicht dort seid, schaut doch mal bei YouTube vorbei. Schaut bei YouTube vorbei. Ähm, seid nächste Woche wieder dabei. Gott weiß, was uns die KI-Welt noch bringen wird – wir werden immer wieder überrascht. Äh, GT5 ist gestern erschienen. Wisst ihr, wenn das nicht erschienen wäre, wäre es ziemlich ruhig gewesen. Also, äh, ja, seid nächsten Freitag wieder dabei, gleiche Zeit, gleicher Ort. Äh, ja, bis nächste Woche steht wahrscheinlich, na ja, Anthropic ganz oben in den Charts.

Das wirst du wahrscheinlich nie, wahrscheinlich. Da draußen herrscht der Wahnsinn. Also, äh, in diesem Sinne: Bleib am Ball, Baby. Ja. Mach’s gut.