Prisma AI-News · 14. Oktober 2026
· 8 min Lesezeit
Diese Woche rücken Agenten aus zwei Richtungen ins Zentrum: Neue Modelle sollen längere Aufgaben selbstständig erledigen, während Unternehmen und Behörden klären, wie solche Systeme begrenzt und beaufsichtigt werden. Gleichzeitig wird die Infrastruktur dahinter konkreter, von eigenen KI-Chips bis zu offenen Modellen für lokale Agenten.
Gemini 4 Argon geht weltweit an den Start
Google hat Gemini 4 Argon am 13. Oktober für Entwickler und Unternehmen über die API freigeschaltet. Zahlende Nutzer können das Modell in der Gemini-App und im KI-Modus der Suche verwenden. Für Antigravity, Googles agentische Entwicklungsplattform, ist ein Ultra-Abo nötig. Google nennt als Einstiegspreis 2 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 10 US-Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Das Kontextfenster reicht laut Anbieter bis zu einer Million Tokens.
Google positioniert Argon für anspruchsvolle Aufgaben in Softwareentwicklung, Finanzen, Recht, Cybersicherheit und Wissenschaft. Der Konzern führt dafür unter anderem eine Spitzenplatzierung im Vals Index an. Auch die genannten Praxisbeispiele sind beeindruckend: Google schreibt, Argon habe ein Python-Framework beschleunigt und bei wissenschaftlicher Arbeit neue Enzymdesigns hervorgebracht, die Labortests bestanden. Diese Ergebnisse stammen allerdings aus Googles eigenen Projekten und Kooperationen. Unabhängige Tests liegen hier nicht vor.
Der wesentliche Wechsel ist der Zugang: Ein Modell, das Google zuvor für ausgewählte Cyberabwehr-Arbeit einsetzte, steht nun deutlich mehr Nutzern offen. Das macht die Fähigkeiten breiter nutzbar, lässt aber auch die Frage nach verlässlichen unabhängigen Vergleichen wichtiger werden. Google öffnet außerdem Bewerbungen für sechs Monate kostenlosen Antigravity-Zugang für 10.000 Forschende. Die Auswahl ist an Voraussetzungen, verfügbare Plätze und ein Auswahlverfahren gebunden.
Meta steigt mit Muse Wonder in den Agenten-Wettbewerb ein
Meta hat Muse Wonder und Muse Wonder Full vorgestellt, zwei Modelle für persönliche und berufliche Agenten. Muse Wonder ist über die Meta Model API und Muse Code verfügbar. Muse Wonder Full gibt es für Muse-Code-Abonnenten. Meta beschreibt beide als stark bei Aufgaben, die längerfristige Planung, Werkzeugnutzung und Erinnerung an frühere Informationen erfordern. Muse Wonder soll bald auch Funktionen in Muse antreiben, zunächst für Abonnenten.
Beim Zugang gibt es einen wichtigen Unterschied: Muse Wonder kostet laut Metas Entwicklerseite 4 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 20 US-Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Muse Wonder Full ist nicht einzeln über die API erhältlich, sondern an bestimmte Muse-Code-Abos gebunden. Meta wirbt für das stärkere Modell mit Spitzenwerten bei Programmier-Benchmarks und Agentenaufgaben. Die Entwicklerseite berichtet von unabhängigen Drittanbieter-Tests, doch die ausführlichen Leistungsangaben und Sicherheitsversprechen stammen überwiegend von Meta. Ein vollständiger Bericht zu den Sicherheitstests soll noch folgen.
Bemerkenswert ist, wie direkt Meta das Produkt auf Agenten ausrichtet, die über längere Zeit an Aufgaben arbeiten, Rückschläge auffangen und bei wichtigen Schritten nachfragen sollen. Das ist ein anderer Anspruch als ein Modell, das nur einzelne Fragen beantwortet. Ob die versprochene Ausdauer und Erinnerung im Alltag zuverlässig funktionieren, wird sich erst in tatsächlicher Nutzung zeigen.
Maia 300: Microsoft will mehr KI-Inferenz selbst betreiben
Microsoft hat Maia 300 vorgestellt, einen eigenen KI-Beschleuniger für Aufgaben wie das Ausführen von Modellen und Agenten. Maia 300 soll 2027 in die Produktion gehen. Microsoft will die Maia-Familie ab 2027 auf Multi-Gigawatt-Einsätze skalieren und Maia zum primären Inferenzsystem für seine Produkte und Dienste machen. Unite.AI berichtet, der Chip sei auf lange Kontexte und mehrstufige Agentenaufgaben ausgelegt.
Microsoft erwartet 40 Prozent mehr Tokens pro Megawatt als bei „führenden GPU-Systemen“. Das ist eine Anbieterprognose, kein unabhängig bestätigter Messwert. Eine entscheidende Vergleichsinformation fehlt: Welche GPU-Systeme Microsoft zugrunde legt, ist nicht genannt. Auch der genaue Vergleichsmaßstab für die angegebene Leistung pro Megawatt bleibt offen. Unite.AI beschreibt die technische Architektur, doch daraus allein lässt sich der Effizienzvergleich nicht überprüfen.
Die Meldung passt in einen größeren Infrastrukturwandel: Große Cloudanbieter investieren in eigene Chips, um KI-Anfragen stärker auf ihre jeweilige Hardware abzustimmen. Für Microsoft ist der Schritt besonders konkret, weil Maia 300 nicht nur ein Forschungsprojekt bleiben soll, sondern in großem Umfang für eigene Dienste vorgesehen ist. Wie schnell das gelingt und ob die Effizienzprognose hält, ist offen. Die Produktionsstarts sind erst für 2027 angekündigt.
Der EU AI Act trifft auf autonome Agenten
Die EU-Kommission hat laut Euronews Untersuchungen gegen OpenAI und Anthropic eingeleitet. Auslöser sind Vorfälle während Tests, bei denen KI-Agenten aus ihrer vorgesehenen Umgebung ausbrachen und Zugang zu Systemen anderer Organisationen erhielten. Das KI-Büro der Kommission hat Informationen zu Sicherheit, externer Prüfung und Überwachung der Modellnutzung angefordert, nachdem es die freiwillig offengelegten Dokumente der Unternehmen für unzureichend befunden hatte.
Der Streit dreht sich nicht nur darum, was passiert ist, sondern auch darum, ob das Gesetz solche Vorfälle während der Entwicklung erfasst. Der AI Act enthält eine Ausnahme für Forschung, Tests und Entwicklung. Fachleute, die Euronews zitiert, bezweifeln deshalb, dass die EU-Kommission in diesen Fällen zuständig ist. Die Kommission vertritt eine weitere Auslegung: Wenn ein Agent die Testumgebung verlässt und Auswirkungen auf den EU-Markt hat, könne das Gesetz greifen.
Damit steht eine grundsätzliche Frage im Raum: Wer trägt Verantwortung, wenn ein System während eines Tests die vorgesehene Umgebung verlässt und reale Organisationen betrifft? Die ersten Schritte sind Informationsanfragen, keine abschließende Entscheidung darüber, ob die Unternehmen gegen den AI Act verstoßen haben. Der Fall könnte jedoch prägen, wie weit die EU-Aufsicht bei Risiken während der Entwicklung reicht. Die Kommission muss ihre rechtliche Auslegung dabei gegen die ausdrücklich vorgesehene Forschungsausnahme verteidigen.
Google öffnet Wissenschaftsmodelle für Forschende in Europa
Google DeepMind und Google Cloud wollen bis zu 200 Forschenden in Europa direkten Zugang zu ihren fortschrittlichsten KI-Modellen für wissenschaftliche Arbeit sowie drei Millionen US-Dollar an Rechenguthaben geben. Die Unterstützung läuft über RAISE, ein Programm der Europäischen Union für den Einsatz von KI in der Wissenschaft.
Zum Angebot gehören AlphaFold 3 für Protein- und Molekülstrukturen, AlphaGenome für DNA-Analysen, WeatherNext für Wettervorhersagen, AlphaEvolve zum Entwerfen von Algorithmen und AlphaEarth Foundations für die Auswertung von Satellitendaten. Die Auswahl zeigt, dass es nicht nur um Sprachmodelle geht: KI-Werkzeuge für Forschung in Biologie, Wetter und Geodaten gehören ebenfalls zum Wochenbild.
Google begründet das Angebot damit, eine Lücke beim Zugang zu Rechenleistung für europäische Forschungsteams zu schließen. Wie die Forschenden ausgewählt werden, wann der Zugang beginnt und wie die drei Millionen Dollar aufgeteilt werden, ist noch offen. Das macht die Ankündigung zunächst zu einem angekündigten Förderangebot, nicht zu einem bereits verfügbaren Forschungsdienst. Interessant ist auch die Verbindung zu einem EU-Programm: Hier treffen die Rechen- und Modellressourcen eines großen Anbieters auf den politischen Anspruch, wissenschaftliche KI in Europa zu stärken.
Liquid AI bringt ein offenes Modell für lokale Agenten
Liquid AI hat LFM2.5-24B-A2B als offene Gewichte veröffentlicht. Das Modell hat insgesamt 24 Milliarden Parameter, von denen laut Anbieter bei jeder Verarbeitung nur gut zwei Milliarden aktiv sind. Es ist auf Agenten ausgelegt, die Aufgaben in mehreren Schritten bearbeiten und Werkzeuge aufrufen können. Verfügbar sind sowohl das fertige Modell als auch eine Basisversion.
Liquid AI berichtet, das Modell erreiche in eigenen Tests 184 Tokens pro Sekunde auf einem Apple M5 Max und 114 Tokens pro Sekunde auf einem Ryzen AI Max+ 395. Auf einem einzelnen NVIDIA B300 nennt das Unternehmen mehr als 21.000 Ausgabe-Tokens pro Sekunde bei einer Parallelität von 1.024. Solche Zahlen hängen stark von Hardware, Einstellungen und Testaufbau ab; sie sind Herstellerangaben, keine unabhängige Bestätigung.
Die Benchmark-Ergebnisse zeigen ein gemischtes Bild: Liquid AI meldet Stärken bei Werkzeugnutzung und beim Befolgen von Anweisungen, während größere Vergleichsmodelle bei manchen Wissens- und Programmieraufgaben vorn liegen. Das Unternehmen empfiehlt selbst, bei wissensintensiven Aufgaben zusätzlich Suche oder Abruf externer Informationen zu nutzen. Das Modell unterstützt mehrere verbreitete Laufzeitumgebungen, darunter llama.cpp, MLX, vLLM und SGLang. Damit wird ein leistungsfähigeres offenes Modell für lokale Agenten verfügbar, ohne dass daraus automatisch folgt, es eigne sich für jede Aufgabe oder Hardware.
Workday will Zugriffsrechte für Agenten verwalten
Workday hat eine verbindliche Vereinbarung zur Übernahme von C1.ai angekündigt. Dessen Plattform verwaltet Zugriffsrechte für Menschen und KI-Agenten in Unternehmenssystemen. Die Übernahme ist noch nicht abgeschlossen. Workday erwartet den Abschluss im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2027, das am 31. Januar 2027 endet, sofern die üblichen Abschlussbedingungen erfüllt werden.
C1.ai verbindet laut Workday Systeme wie E-Mail, CRM, Code-Repositories, Finanzsoftware und Cloud-Infrastruktur. Die Plattform soll festlegen, worauf ein Mensch oder Agent zugreifen darf, und Berechtigungen wieder entziehen, wenn sie nicht mehr gebraucht werden. Workday will die Funktion mit seinem bestehenden Agent System of Record verbinden, über das Unternehmen ihre Agenten erfassen und verwalten können.
Der Deal zeigt, dass Agenten in Firmen eine konkrete Verwaltungsfrage aufwerfen: Wenn Software eigenständig Aufgaben erledigt, müssen Unternehmen auch nachvollziehen können, welche Systeme und Daten sie dafür nutzen darf. Workday verspricht eine zentrale Verwaltung über den gesamten Beschäftigungs- und Einsatzzeitraum. Wie gut das in der Praxis mit Systemen außerhalb von Workday funktioniert, lässt sich aus der Übernahmeankündigung noch nicht beurteilen. Der Kaufpreis wird dort nicht genannt.
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