Künstliche Intelligenz
Muse Spark: Meta präsentiert neues KI-Modell
Der US-Konzern Meta hat am Mittwoch sein neues Flaggschiff-KI-Modell Muse Spark präsentiert. Es ist das erste Modell der neu aufgebauten KI-Abteilung Meta Superintelligence Labs. In deren Aufbau hat Konzernchef Mark Zuckerberg Milliarden investiert, um den Rückstand auf die Konkurrenz aufzuholen.
Weiterlesen nach der Anzeige
Muse Spark ist das erste Modell von Metas neuer Muse-Serie. Aktuell treibt das neue KI-Modell bereits die Meta-KI-App und -Website an, die zugleich ein Upgrade und ein neues Design erhalten. In den kommenden Wochen wird Muse Spark zudem für WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger und KI-Brillen eingeführt, kündigt das Unternehmen in einem Blogbeitrag an. Dieses erste KI-Modell sei, so Meta, bewusst klein und schnell, aber dennoch leistungsfähig genug, um komplexe Fragestellungen in Wissenschaft, Mathematik und Gesundheit zu lösen. „Es bildet ein solides Fundament, und die nächste Generation ist bereits in Entwicklung.“
Einsatz im Alltag
Man habe Muse Spark mit einer multimodalen Wahrnehmung ausgestattet, so Meta. „So kann Meta AI sehen und verstehen, was Sie betrachten, und nicht nur lesen, was Sie tippen. Fotografieren Sie ein Snackregal am Flughafen, und Meta AI erkennt und sortiert die proteinreichsten Snacks – ganz ohne mühsames Entziffern der Etiketten“, beschreibt das Unternehmen ein Beispiel. Auch könne Meta AI mit Muse Spark Nutzer künftig bei Gesundheitsfragen mit detaillierteren Antworten unterstützen, auch bei Fragen mit Bildern und Diagrammen, verspricht Meta.
Der Konzern setze darauf, schreibt die Nachrichtenagentur Reuters, dass der Einsatz von KI bei alltäglichen Aufgaben die Interaktion mit den über 3,5 Milliarden Nutzern auf seinen Social-Media-Plattformen steigert und ihm so einen potenziellen Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten verschaffe. Anders als bisherige KI-Modelle von Meta wird Muse Spark nicht vollständig als Open Source veröffentlicht. Gerade erst kündigte das Unternehmen an, zwar Teile seiner kommenden KI-Modelle unter Open-Source-Lizenzen herauszubringen; einige Komponenten des Codes aus Sicherheitsgründen aber proprietär zu halten.
Meta will aufholen
Die US-Tageszeitung New York Times verweist darauf, dass nach den von Meta bereitgestellten Daten Muse Spark in Tests zu Schreib- und Denkfähigkeiten deutlich besser abschneidet als bisherige KI-Modelle des Unternehmens. Muse Spark erreichte demnach fast die Leistung der Topmodelle von Konkurrenten wie Google, OpenAI oder Anthropic. Bislang blieben die KI-Modelle von Meta, wie die Llama-Serie, weit hinter der Leistungsfähigkeit der Modellfamilien der Wettbewerber zurück. Muse Spark hinke jedoch weiterhin bei den Programmierfähigkeiten hinterher, die für die Wettbewerber im KI-Wettlauf in den Fokus gerückt sind, so das Blatt weiter.
Metas Ankündigung erfolgt einen Tag, nachdem Anthropic mitgeteilt hat, dass sein neuestes KI-Modell Mythos zu leistungsfähig und damit zu gefährlich für die Öffentlichkeit sei. Stattdessen soll Claude Mythos Preview zunächst ausschließlich einer Reihe von Firmen zur Verfügung gestellt werden, die an IT-Sicherheit arbeiten. Die sollen die KI-Technik nutzen, um die „kritischste Software der Welt“ abzusichern.
Weiterlesen nach der Anzeige
Milliardeninvestitionen im KI-Wettbewerb
Die US-amerikanischen Tech-Konzerne investieren seit geraumer Zeit Milliardensummen in die Entwicklung von KI-Modellen und den Ausbau der KI-Infrastruktur. Meta versucht, im KI-Wettbewerb eine führende Rolle einzunehmen. Zentraler Baustein dieser Strategie ist die im Sommer 2025 gegründete Einheit Meta Superintelligence Labs. Zu Metas Chief AI Officer wurde der 29-jährige Co-Gründer und ehemalige CEO von Scale AI, Alex Wang, der im Rahmen eines 14,3 Milliarden US-Dollar schweren Deals zu Meta wechselte. Die Übernahme der Unternehmensanteile von Scale AI ist Teil von Metas kostspieliger KI-Offensive, in deren Zuge das Unternehmen gezielt Top-KI-Experterten von OpenAI, Anthropic, Apple und Safe Superintelligence anwirbt.
Mitte Februar vereinbarte Meta eine Partnerschaft mit dem Chipkonzern Nvidia, in deren Zuge der Facebook-Konzern GPUs und CPUs verschiedener Generationen für dutzende Milliarden US-Dollar einkauft. Zudem kündigte der Konzern-Chef Zuckerberg an, 600 Milliarden US-Dollar in neue Rechenzentren zu investieren.
(akn)
Künstliche Intelligenz
Cribl Guard: KI soll sensible Daten im Telemetrie-Strom aufspüren
Der US-Anbieter Cribl hat ein neues Feature für das Sicherheitsmodul Guard seiner Telemetrie-Plattform Cribl Stream vorgestellt. Guard analysiert Daten bereits während der Verarbeitung in der Pipeline – und die neue sogenannte Background Detection erweitert dies um ein KI-Modell, das fortlaufend nach bislang unbekannten Mustern sensibler Daten sucht. Das umfasst personenbezogene Informationen, Secrets wie API-Schlüssel oder Passwörter sowie regulierte Daten, die von bestehenden regelbasierten Erkennungsmechanismen nicht erfasst werden.
Weiterlesen nach der Anzeige
Anders als bei klassischen DLP-Tools (Data Loss Prevention), die Datenströme zur Analyse aus der Kundenumgebung heraus kopieren, läuft das KI-Modell laut Cribl direkt auf den sogenannten Workers. Das sind die Verarbeitungsknoten der Cribl-Plattform, auf denen die eigentliche Datenverarbeitung stattfindet. Sensible Daten verlassen die Infrastruktur des Kunden damit nicht. Erkannte Muster werden in der Cribl-Oberfläche angezeigt; Security-Teams können sie dort prüfen, verwerfen oder mit einem Klick in neue Schutzregeln überführen.
Von statischen Regeln zur kontinuierlichen Erkennung
Cribl positioniert die Neuerung als Paradigmenwechsel: Statt sich auf statische Regelwerke zu verlassen, die erfahrungsgemäß schnell veralten, sollen Unternehmen mit der Hintergrunderkennung kontinuierlich neue Risiken identifizieren können. Laut Cribl-CPO Dritan Bitincka fängt die Funktion sensible Informationen ab, noch bevor sie einen Datenspeicher erreichen. Dies erleichtere den Übergang von reaktiver Bereinigung hin zu proaktiver Risikominderung.
Cribl zufolge nutzen weltweit zahlreiche Unternehmen die Plattform, darunter die Hälfte der Fortune-100-Unternehmen. Cribl Stream fungiert als eine Art Datendrehscheibe, die Logs, Metriken und Events aus unterschiedlichsten Quellen entgegennimmt, filtert, anreichert und an Zielsysteme wie SIEMs, Observability-Plattformen oder Data Lakes weiterleitet. Guard ist als Sicherheitsmodul von Cribl Stream seit September 2025 verfügbar und bringt über 200 vorkonfigurierte Erkennungsregeln mit, die nun um die KI-gestützte Suche ergänzt werden.
(axk)
Künstliche Intelligenz
High-End-Smartphones 2026: Stagnation statt Innovation
Mit ihnen lässt man sich gern sehen: Sie tragen die potentesten Kameras, strahlen mit den hellsten Bildschirmen und rechnen schneller als alle anderen: High-End-Smartphones sind nicht nur die besten Smartphones eines jeden Jahrgangs. Auch für die günstigeren Modelle sind sie ein Fingerzeig in die Zukunft. Denn ein Großteil der Technik, die sich heute „High End“ nennt, findet sich nächstes oder übernächstes Jahr in der Mittelklasse wieder. Doch was hat der Jahrgang 2026 zu bieten?
Äußerlich hat sich im Vergleich zu den Vorgängern wenig getan. Ob Google Pixel 10 Pro, Samsung Galaxy S26 Ultra oder Xiaomi 17 Ultra, sie alle sehen ihren Ahnen zum Verwechseln ähnlich. Ausgerechnet Apple, das ansonsten erzkonservativ an erstmal eingeführten Designs über Jahre festhält, wagt etwas Neues und packt das iPhone 17 Pro in ein frisches Aluminiumkleid.
Doch bedeutet optischer Stillstand auch technische Stagnation? Es kommt darauf an. Vor allem die Arrivierten um Apple, Google, Samsung haben allenfalls Modellpflege betrieben. In dem einen oder anderen Fall ist das noch freundlich ausgedrückt. Beim Pixel 10a muss man die Änderungen mit der Lupe suchen, und auch bei den großen Geschwistern blieb vieles beim Alten – Stichwort lahmer SoC.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „High-End-Smartphones 2026: Stagnation statt Innovation „.
Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.
Künstliche Intelligenz
Auf Gemma-Basis: Google bringt neue KI-Diktier-App fürs iPhone
Der Name wirkt zwar etwas sperrig, doch Googles jüngste iOS-App namens Google AI Edge Eloquent kann im Alltag durchaus nützlich sein: Mit dem kostenlosen Tool kann man ohne Abogebühr auf iPhone und Mac Spracheingaben in hoher Qualität in Textform umwandeln. Dazu nutzt die App das hauseigene freie Sprachmodell Gemma, das wiederum auf Googles großen Gemini-Modellen basiert.
Weiterlesen nach der Anzeige
Bereinigung läuft die Cloud
Neben der Diktatfunktion kann Edge Eloquent noch mehr: Verlässt man den Offline-Modus, kann die App den erfassten Text auch automatisch bereinigen und in Form bringen. „[Die App] wandelt unstrukturierte und stockende Sprache automatisch in fehlerfreien Text um, wobei sie den Kontext versteht, um die eigentliche Bedeutung wiederzugeben“, schreibt Google in seinem Beipackzettel. Parallel ist es möglich, ein eigenes Wörterbuch zu erstellen, um das Vokabular des Nutzers besser zu erkennen. Das gesamte maschinelle Lernen läuft dabei auf dem iPhone oder Mac ab, auch Audio oder andere persönliche Daten sollen nicht bei Google landen.
Im Kurztest zeigte sich dann allerdings, dass die App für eine ganze Reihe von Features doch Googles Cloud benötigt, etwa zum weiteren Polieren der Texte. Immerhin gibt es einen klar ersichtlichen Cloud-Schalter, über den gesteuert werden kann, was im Internet landet und was nicht. Nützlich: Die App wirft automatisch Ähs und Ahs aus der Transkribierung und kann zudem erkennen, wenn sich der Nutzer selbst korrigiert und nur die korrekte Fassung übernehmen. Gemma soll dabei auch auf älteren iPhones ausreichend schnell sein – ab dem iPhone 15 wird sie empfohlen. Google verspricht darüber hinaus eine „Zero Cost Architecture“, bei der Nutzer nichts zu zahlen haben und es keine Nutzungslimits geben soll.
Konkurrenz für OpenAI-Whisper
Google AI Edge Eloquent läuft anfangs nur als App, soll aber in späteren Versionen über eine eigene Zusatztastatur tiefer in iOS integriert werden können. Wie genau dies umgesetzt wird, blieb zunächst unklar. Google macht mit der Anwendung offenen Transkribierungsmodellen wie Whisper von OpenAI Konkurrenz, das bereits in vielen iOS-Apps aus dem Diktierbereich steckt.
Einen zentralen Nachteil gibt es allerdings noch: Die App versteht derzeit im Gegensatz zu Whisper-basierten Anwendungen nur die englische Sprache für das Diktat. Wer es in Deutsch oder anderen Sprachen probiert, scheitert. Folgerichtig steht sie derzeit auch nur im US-amerikanischen App Store zum Download bereit. Eine weitere Gemma-basierte App namens Google AI Edge Gallery bietet Zugriff auf weitere Gemma-4-Funktionen, darunter einen Chatbot, agentische Funktionen und Bilderkennung. Die App ist auch für Android verfügbar, Google AI Edge Eloquent hingegen nur für Apple-Geräte.
Weiterlesen nach der Anzeige
(bsc)
-
Künstliche Intelligenzvor 2 Monaten
Top 10: Die beste kabellose Überwachungskamera im Test – Akku, WLAN, LTE & Solar
-
Social Mediavor 1 MonatCommunity Management und Zielgruppen-Analyse: Die besten Insights aus Blog und Podcast
-
Social Mediavor 2 MonatenCommunity Management zwischen Reichweite und Verantwortung
-
UX/UI & Webdesignvor 2 MonatenEindrucksvolle neue Identity für White Ribbon › PAGE online
-
Künstliche Intelligenzvor 3 MonateneHealth: iOS‑App zeigt Störungen in der Telematikinfrastruktur
-
Entwicklung & Codevor 4 WochenCommunity-Protest erfolgreich: Galera bleibt Open Source in MariaDB
-
Entwicklung & Codevor 3 MonatenKommentar: Entwickler, wacht auf – oder verliert euren Job
-
Künstliche Intelligenzvor 3 MonatenInterview: Massiver Anstieg der AU‑Fälle nicht durch die Telefon‑AU erklärbar
