Anthropics 2028-Essay zur US-China-KI-Konkurrenz spaltet in 48 Stunden die Branche: Nvidia, HuggingFace und OpenAI legen unvereinbare Gegendoktrinen vor.
NIST CAISI bestätigt DeepSeek V4 Pro als führendes chinesisches KI-Modell, ~8 Monate hinter US-Modellen — MIT-lizenziert, 1M Kontext, 50–100× günstiger.
Matthew Berman argumentiert, DeepSeek bestätige, dass US-Open-Source-KI ohne staatliche Subventionen kein Geschäftsmodell hat; er schlägt Compute-Quoten und Beschaffungsgarantien vor.
DeepSeek v4 entfacht die US-Open-Source-KI-Debatte neu: Das Geschäftsmodell ist strukturell defekt, nur Nvidia hat aktuell die richtigen Anreize.
DeepSeek V4 veröffentlicht zwei Open-Weight-Modelle mit 1M-Token-Kontext ab Werk, CSA+HCA-Hybridattention und V4-Pro zum Siebtel des Opus-4.7-Ausgabepreises.
DeepSeeks 10-fache KV-Cache-Kompression verändert die KI-Kostenökonomie global und stellt US-Labs vor eine ernste strategische Herausforderung.
Ein Virginia-Tech-Preprint zeigt, dass modellnative Skills via Sparse Autoencoders menschlich definierte Skill-Dateien bei SFT übertreffen — und 41 % Verbesserung in Mathe durch aktivierungsraumbasierte Datenselektion erzielen.
DeepSeek V4-Pro startet mit 1,6 Billionen Parametern, 1-M-Kontext und 10-facher KV-Cache-Reduktion vs. V3.2 — rund 10-fache Inferenz-Parallelität auf gleicher Hardware.
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