Am Donnerstag wurde ein neuer Standard dafür festgelegt, was „offen“ in der KI bedeutet. Das Institute of Foundation Models (IFM), ein in Abu Dhabi ansässiges KI-Institut, veröffentlichte K2 Horizon, eine vernetzte Flotte von sechs Sprachmodellen, die alles von endgültigen Gewichten bis hin zu Trainingsdaten, Zwischenkontrollpunkten, Trainingscode und feinkörnigen Protokollen enthält – ein Paket, das Reuters als vollständig Open-Source-Modelle beschreibt, die mit ihren Trainingsdaten und ihrem Code veröffentlicht werden.
Die meisten Veröffentlichungen mit offenem Gewicht beschränken sich immer noch auf die Gewichte, so dass Außenstehende nur raten können, wie die Modelle tatsächlich gebaut wurden. K2 Horizon verfolgt den gegenteiligen Ansatz und seine Ankunft ist ein bedeutender Moment für jeden, der offene KI-Modelle in der gesamten Branche verfolgt.
Sechs Modelle, von der Uhr bis zum Unternehmen
Die Flotte umfasst sechs Größen: 375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B und 0.9B Parameter. Laut IFM-Ankündigung sind die Modelle als ein verbundenes System und nicht als sechs unabhängige Versionen konzipiert.
Das kleinste Modell ist für stark eingeschränkte Umgebungen wie Uhren und Brillen konzipiert, während die Modelle 3.7B und 7B für Telefone und andere Anwendungen auf dem Gerät konzipiert sind. Das dichte 32B-Modell und das spärliche 36B-A4B-Modell sind auf lokale Workstations und eine effiziente Bedienung ausgerichtet, und das Flaggschiff 375B-A23B bringt die stärksten Fähigkeiten der Flotte in anspruchsvolle Unternehmensbereitstellungen. Alle sechs Modelle werden mit Quantisierungsunterstützung ausgeliefert.
Die Modelle teilen sich die Kernarchitektur, das Vokabular, die Trainingsmethodik, die Schnittstellen, die Evaluierungsinfrastruktur und die Bereitstellungstools, wobei das 0.9B-Modell ein kleineres Vokabular verwendet. IFM sagt, dass Konsistenz es einfacher macht, zwischen Größen zu wechseln, Arbeit dynamisch über die gesamte Flotte zu verteilen und zu untersuchen, wie Fähigkeiten skalieren.
Was „vollständig geöffnet“ tatsächlich abdeckt
Hier weicht K2 Horizon vom Branchenstandard ab. IFM gibt an, für jedes Modell in der Flotte den Trainingslebenszyklus von der Vorschulung über die Argumentation bis hin zur Agenten-Nachschulung zu öffnen.
Die Veröffentlichung umfasst Zwischenkontrollpunkte, Trainingsdaten oder detaillierte Datenkonstruktionsrezepte, offene Architekturdokumentation, Mischungszusammensetzungen, Trainingscode, Konfigurationen, feinkörnige Trainingsprotokolle, Bewertungsergebnisse und Endgewichte. Die Modelle und der Code werden unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, einer der freizügigsten Lizenzen für die kommerzielle Nutzung. Datensätze werden unter den jeweiligen Lizenzen veröffentlicht, beispielsweise ODC-BY, und IFM verpflichtet sich, in Fällen, in denen eine Weiterverbreitung nicht möglich ist, offenzulegen, wie Daten erstellt und gemischt wurden.
IFM bezeichnet die Veröffentlichung außerdem als die erste offene Modellfamilie, die den gesamten Entwicklungsprozess durch Agenten-Nachschulung offenlegt. In der Praxis bedeutet das, dass Forscher untersuchen können, wie Argumentation, Werkzeugnutzung, Planung und Agentenverhalten während des Trainings entstehen, die Methoden reproduzieren und sie an neue Werkzeuge und Bereiche anpassen können – eine Arbeit, die normalerweise unmöglich ist, wenn nur endgültige Gewichte veröffentlicht werden.
Der Leistungsanspruch
IFM sagt, dass die kleineren Modelle der Flotte in ihren jeweiligen Maßstäben neue, hochmoderne Ergebnisse erzielen. Berichten zufolge führen die Modelle 0,9B, 3,7B und 7B ihre Größenklassen in den Bereichen Mathematik, logisches Denken, allgemeine Fähigkeiten, Kodierung und Agentenaufgaben an.
Einige Einzelheiten aus der Ankündigung: K2 Horizon 0.9B erreicht beim AIME 2026 einen Wert von über 48, einem Wettbewerbs-Mathematik-Benchmark, der für so kleine Modelle immer noch brutal ist. Die Modelle 3.7B und 7B zeichnen sich durch starke SWE-Bench- und BrowseComp-Ergebnisse aus, was auf für ihre Größe ungewöhnliche Softwareentwicklung und mehrstufige Browsing-Fähigkeit hinweist. Das 36B-A4B-Modell führt einen neuen Mixture-of-Value-Attention (MoVA)-Mechanismus ein, dem IFM eine Fähigkeit zuschreibt, die über das hinausgeht, was die Anzahl der aktiven Parameter vermuten lässt. Die Modelle 32B und 375B-A23B zählen zu den Spitzenmodellen ihrer jeweiligen Klasse.
Wie bei jeder im Labor veröffentlichten Bewertung handelt es sich bei diesen Zahlen um Eigenangaben und eine unabhängige Überprüfung wird einige Zeit in Anspruch nehmen. Wenn sich die Zahlen jedoch halten, könnten die Einstiegs- und Mittelklassestufen der Flotte die Erwartungen der Entwickler an Modelle, die auf Consumer-Hardware laufen, verändern.
Warum Abu Dhabi immer wieder in der offenen KI auftaucht
Die Veröffentlichung stärkt die wachsende Präsenz der Vereinigten Arabischen Emirate in der Entwicklung offener Modelle. Das KI-Ökosystem von Abu Dhabi – verankert durch Institutionen wie MBZUAI, das im Jahr 2025 mit G42 das K2 Think-Argumentationssystem einführte – hat die offene Veröffentlichung konsequent als strategisches Unterscheidungsmerkmal positioniert, ein Muster, das Reuters in seiner Berichterstattung über die Veröffentlichung vom Donnerstag aufgegriffen hat.
Der Zeitpunkt fällt auch in einen sich verändernden Markt für offene Modelle. Die diese Woche bekannt gegebene Vereinbarung von Nvidia, Hugging Face für rund 12,9 Milliarden US-Dollar zu übernehmen, unterstreicht, wie viel kommerzieller Wert sich rund um offene Modellvertriebsplattformen angesammelt hat. Hyperscaler stehen inzwischen Schlange, um Open-Weight-Modelle von chinesischen Labors zu lizenzieren, und westliche KI-Unternehmen haben einen Brief veröffentlicht, in dem sie vor vorzeitigen Beschränkungen für Open-Weight-Modelle warnen.
Vor diesem Hintergrund bietet eine grenzüberschreitende Flotte, die ihre gesamte Schulungspipeline veröffentlicht, Forschern, Start-ups und Regierungen eine Alternative zur Abhängigkeit von geschlossenen APIs einer Handvoll US-Anbieter.
Was Sie als Nächstes sehen sollten
Drei Fragen werden darüber entscheiden, ob K2 Horizon über die Schlagzeilen hinaus wichtig ist. Erstens: Können die Benchmark-Ergebnisse von unabhängigen Gutachtern reproduziert werden, insbesondere für die winzigen Modelle, bei denen die Behauptungen am auffälligsten sind? Zweitens: Wie freizügig sind die Datensatzlizenzen in der Praxis, wenn man bedenkt, dass IFM anerkennt, dass einige Trainingsdaten nicht weitergegeben werden können und stattdessen durch Rezepte dokumentiert werden? Drittens: Werden Unternehmen tatsächlich ein 375B-Sparse-Modell außerhalb einer großen Cloud einsetzen, oder werden sich die praktischen Auswirkungen auf die 7B- und darunter-Stufe konzentrieren, die auf Telefonen und Laptops läuft?
Die wahrscheinlichste unmittelbare Auswirkung betrifft die Forschungstransparenz. Mit der Öffentlichkeit von Prüfpunkten, Protokollen und Datenrezepten bietet K2 Horizon der Praxis ein vollständig ausgearbeitetes Beispiel dafür, wie eine moderne Argumentations- und agentenfähige Modellfamilie aufgebaut wird – etwas, das die Community in dieser Größenordnung noch nie hatte.
Bleiben Sie jeder wichtigen KI-Entwicklung immer einen Schritt voraus
Die Modellveröffentlichungen kommen jeden Monat schneller. Bleiben Sie über jede Markteinführung und jeden Benchmark auf dem Laufenden, bevor es darauf ankommt.
---
Der KI einen Schritt voraus seinErhalten Sie die neuesten KI-Nachrichten, Analysen und Durchbrüche – alles an einem Ort.
Weitere KI-Neuigkeiten lesen →
