Hugging Face gründet ein dediziertes PyTorch/MPS-Team mit Ziel 100× Apple-Silicon-Leistungssteigerung – torch.sort und torch.multinomial sind bereits MPS-nativ; flex attention folgt.
DeepSeek V4-Pro als Open-Source: 1,6T Parameter, 1M Kontext, 10x KV-Cache-Reduktion gegenüber V3.2 – in 43 Minuten auf Platz 1 bei HuggingFace.
HuggingFace überschreitet 1,2 Millionen gehostete KI-Apps – vermutlich der weltgrößte KI-App-Store nach Anwendungsanzahl.
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.
HuggingFace Inference Providers bietet 200+ Modelle ohne Aufschlag – günstiger als OpenRouters 5,5 % und ideal für kostenbewusste Deployments.
HuggingFaces ml-intern führt autonom den gesamten ML-Forschungs- und Trainingskreislauf durch: GPQA von 10% auf 32% in <10 Stunden, HealthBench 60% besser als Codex.
ml-intern liest arXiv, bereinigt Datensätze, führt SFT/GRPO durch und iteriert — GPQA stieg in unter 10 Stunden von 10% auf 32% für etwa 1 Dollar Rechenkosten.
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