wikify: Anthropic & SBF Finanzierungs-Verbindungen (Wall Street Millennial, OME Topic 13)

raw/other/2026-08-14_chinese-models-top-usage-charts-kimi-k3-shock.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+type: other
+source_url: https://www.perplexity.ai/search/a6b480e8-3dca-44a9-a999-79f4f7771b11
+resource_type: perplexity-search
+title: "Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab — Kimi-K3-Schock hallt nach"
+vendor: "OpenRouter / Moonshot AI / DeepSeek"
+retrieved: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [chinese-ai, usage-charts, token-usage, openrouter, kimi-k3, deepseek-v4-flash, moonshot-ai, market-share, chinese-ai-wave]
+---
+
+# Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab (Perplexity Search)
+
+## Metadata
+- **Perplexity-Search-Link:** https://www.perplexity.ai/search/a6b480e8-3dca-44a9-a999-79f4f7771b11
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von @PWeber (Kai)
+- **Abruf-Status:** Perplexity-Seite selbst nicht direkt abrufbar (403/JS-Schutz). Inhalt rekonstruiert über Web-Suche (OpenRouter-Daten, CGTN, Pandaily).
+- **Thema:** Chinesische Modelle dominieren global die Token-Usage-Charts; der Kimi-K3-Schock von Juli hallt nach.
+
+## Kernfakten (OpenRouter-Daten)
+
+- **Top-5 der wöchentlichen Token-Nutzung (28.07.–03.08.2026):** Chinesische Modelle belegen alle fünf Plätze
+- **Gemeinsam verarbeitet:** 56,8 Billionen Tokens in dieser Woche
+- **15 Wochen in Folge:** Chinesische Modelle führen die globale Token-Nutzung an
+- **DeepSeek-V4-Flash:** Platz 1 mit substanziellem WoW-Wachstum (Stand Anfang August 2026)
+
+## Kimi-K3-Schock (Juli 2026)
+
+- **Kimi K3** (Moonshot AI): API-Zugang geöffnet 16.07.2026, volle Weights veröffentlicht 27.07.2026
+- **2,8 Billionen Parameter** — größtes je veröffentlichtes Open-Weight-Modell, erstes in der 3-Billionen-Klasse
+- **Fähigkeiten:** Advanced Reasoning, Coding, agentic work, native visuelle Verständnis, >1M Token Kontext
+- **Benchmark-Überraschung:** Rangierte hoch bei unabhängigen Benchmarks, dabei kostengünstiger als Claude Fable und GPT-5.6 Sol
+- **Kapazitäts-Kollaps:** Moonshot stoppte neue Subscriptions innerhalb von 48h nach Launch (GPU-Kapazität erschöpft)
+- **Markt-Wirkung:** "Rattled" OpenAI und Anthropic; PHLX-Semi-Index −20%; Rufe nach mehr offenen US-Modellen
+
+## Relevanz
+- **Chinesische Open-Weight-Welle:** Vierter Baustein in 24h (nach GLM-5.3-Review, Qwen3.8-27B, DeepSeek Harness) — jetzt auf Marktanteils-Ebene ([[../wiki/concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]])
+- **Kimi K3:** Siehe [[../wiki/concepts/llm/kimi-k3.md]] für die volle Modell-Seite
+- **DeepSeek-V4-Flash:** Platz 1 der Usage-Charts — DeepSeek ist in Hectors Setup ([[../wiki/tools/ollama-cloud-deepseek-v4-flash-200tps-zdr.md]])
+- **Marktanteil vs. Qualität:** Chinesische Modelle gewinnen nicht nur Benchmarks, sondern reale Nutzung — wirtschaftlicher Hebel
+
+## Detail-Status
+> ⚠️ Perplexity-Search-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche (OpenRouter/CGTN/Pandaily) rekonstruiert. Konkrete Chart-Details bei Gelegenheit am Original verifizieren.

raw/other/2026-08-14_deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+type: other
+source_url: https://www.perplexity.ai/discover/you/deepseek-launches-open-source-nvQQWNvgQUKEgUEp.4Oj9g
+resource_type: perplexity-discovery
+title: "DeepSeek launches open source — V4-Pro GA + Harness v0.1"
+vendor: "DeepSeek"
+retrieved: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [deepseek, deepseek-v4-pro, deepseek-harness, open-source, agent-harness, mit-license, chinese-ai, api, codex, claude-code]
+---
+
+# DeepSeek launches open source (Perplexity Discovery)
+
+## Metadata
+- **Perplexity-Discovery-Link:** https://www.perplexity.ai/discover/you/deepseek-launches-open-source-nvQQWNvgQUKEgUEp.4Oj9g
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von @PWeber (Kai)
+- **Abruf-Status:** Perplexity-Seite selbst nicht direkt abrufbar (403/JS-Schutz). Inhalt rekonstruiert über Web-Suche + offizielle DeepSeek-API-Docs (https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/).
+- **Thema:** DeepSeek launcht Open-Source — zwei Ankündigungen vom **13.08.2026**:
+  1. **DeepSeek-V4-Pro GA Release** (App/Web/API, "Expert Mode")
+  2. **DeepSeek Harness v0.1** — neues Open-Source-Agent-Harness (MIT-Lizenz)
+
+## DeepSeek-V4-Pro GA (13.08.2026)
+- **Offizielle Ankündigung:** https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/
+- **Highlights (aus API-Docs):**
+  - "Major Agent upgrades with strong production gains"
+  - **Flexibles Reasoning-Effort** für V4-Pro & V4-Flash: `low` (simple Tasks), `high` (daily Agent workflows), `max` (complex Tasks)
+  - **Native OpenAI Responses API support**, optimiert für **Codex** (One-Click-Setup)
+  - Verfügbar auf App/Web ("Expert Mode") und API (Modellnamen unverändert)
+- **API-Pricing-Update:** Neue Peak/Off-Peak-Raten; Off-Peak **50% günstiger**. Greift **16:00 UTC, 16.08.2026**.
+- **Kontext:** V4-Pro-0813-Review von AICodeKing (2026-08-13) — [[raw/youtube/2026-08-13_deepseek-v4-pro-0813-aicodeking.md]]
+
+## DeepSeek Harness v0.1 (Open-Source Agent Harness)
+- **Lizenz:** MIT
+- **Positionierung:** Open-Source-Rival to Claude Code (laut VentureBeat) — siehe https://venturebeat.com/technology/deepseek-harness-launches-as-open-source-rival-to-claude-code-alongside-v4-pro-on-api-with-higher-prices
+- **Verfügbarkeit:** Code downloadbar von GitHub
+- **Einordnung:** Agent-Harness (nicht nur Modell) — DeepSeek liefert jetzt auch die Agent-Orchestrierungsschicht als Open Source
+
+## Relevanz
+- **Chinesische Open-Weight-Welle:** Dritter Baustein in 24h (nach GLM-5.3-Review und Qwen3.8-27B-Release) — DeepSeek, Z.ai, Alibaba liefern im Wochenrhythmus ([[../wiki/concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]])
+- **Agent-Harness-Open-Source:** DeepSeek Harness ist ein offener Konkurrent zu Claude Code — relevant für Agent-Architektur ([[../wiki/concepts/agents/ai-agents-2026.md]])
+- **OpenAI-Responses-API-Kompatibilität + Codex-Optimierung:** DeepSeek zielt direkt auf die OpenAI/Anthropic-Entwickler-Ökosysteme
+- **DeepSeek in Hectors Setup:** `ollama/deepseek-v4-pro:cloud` (DRACO-Solo 60.3%) und `ollama/deepseek-v4-flash:cloud` als Fallback — siehe [[../wiki/tools/ollama-cloud-deepseek-v4-flash-200tps-zdr.md]]
+
+## Detail-Status
+> ⚠️ Perplexity-Discovery-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche + offizielle DeepSeek-Docs rekonstruiert. Konkrete Harness-Features (GitHub-Repo, Tooling-Umfang) bei Gelegenheit am Original nachziehen.

raw/other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+---
+type: other
+source_url: https://www.perplexity.ai/search/gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle-prSA6D3KRKmpmXn093cbEQ
+resource_type: perplexity-search
+title: "Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash — Vergleich"
+vendor: "Google / DeepMind"
+retrieved: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [gemini, google, deepmind, gemini-3.6-flash, gemini-3.7-flash, flash-series, coding, agents, pricing, antigravity]
+---
+
+# Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash (Perplexity Search)
+
+## Metadata
+- **Perplexity-Search-Link:** https://www.perplexity.ai/search/gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle-prSA6D3KRKmpmXn093cbEQ
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von @PWeber (Kai) — als Antwort auf Hermans Frage nach dem Inhalt des vorherigen Perplexity-Links
+- **Abruf-Status:** Perplexity-Seite selbst nicht direkt abrufbar (403/JS-Schutz). Inhalt rekonstruiert über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind-Model-Cards).
+- **Thema:** Vergleich der beiden neuen Google-Flash-Modelle **Gemini 3.6 Flash** und **Gemini 3.7 Flash**
+
+## Gemini 3.6 Flash (21.07.2026)
+- **Positionierung:** Workhorse-Modell — effizienter und besser als Vorgänger Gemini 3.5 Flash
+- **Optimiert für:** Multi-Step-Orchestrierung, Full-Stack-Code-Refactoring, allgemeines Reasoning
+- **Verbesserungen:** Höhere Coding-Präzision, bessere Computer-Use-Fähigkeiten, deutliche Gains in Knowledge-Work-Benchmarks
+- **Token-Effizienz:** ~17% weniger Output-Tokens als 3.5 Flash
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Verfügbarkeit:** Gemini API (AI Studio, Android Studio), Google Antigravity, Gemini Enterprise
+- **Preis:** $1.50/1M Input, $7.50/1M Output
+
+## Gemini 3.7 Flash (13.08.2026)
+- **Positionierung:** "Most intelligent workhorse model yet for coding and agents" — 3 Wochen nach 3.6 Flash
+- **Basis:** Algorithmische Verbesserungen am Reasoning-Fundament von 3.6 Flash
+- **Gains:** Software-Engineering, dokumentenlastige Knowledge-Work, Web-Development-Workflows; besseres Debugging/Issue-Resolution, höhere First-Pass-Code-Accuracy, funktionalere Web-Layouts aus weniger Prompts
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Konfigurierbares Thinking:** Entwickler können Qualität/Kosten/Latenz balancieren
+- **Einführungspreis:** **$0.75/1M Input, $3.75/1M Output** (50% Rabatt) bis 31.12.2026, danach $1.50/$7.50
+- **Default-Modell:** Powering des **Antigravity**-Agents; Consumer-Zugang via Gemini Spark (Google AI Pro/Ultra)
+
+## Vergleichskern
+
+| Eigenschaft | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash |
+|---|---|---|
+| Release | 21.07.2026 | 13.08.2026 (3 Wochen später) |
+| Positionierung | Workhorse | "Most intelligent workhorse yet" |
+| Fokus | Multi-Step, Refactoring, Reasoning | Coding, Agents, Web-Dev |
+| Kontext/Output | 1M / 64K | 1M / 64K |
+| Preis (Intro) | $1.50/$7.50 | **$0.75/$3.75** (bis 31.12.26) |
+| Antigravity | verfügbar | **Default-Modell** |
+
+## Relevanz
+- **Google Flash-Serie:** Zwei Iterationen in 3 Wochen — Google beschleunigt den Workhorse-Zyklus (Kontrast zur chinesischen Kadenz, aber westliche Antwort)
+- **Preis-Halbierung:** 3.7 Flash zum halben Preis als Einführung — aggressives Pricing gegen chinesische Open-Weight-Modelle
+- **Antigravity-Default:** 3.7 Flash ist jetzt das Default-Modell des Antigravity-Agents — relevant für Agent-Architektur ([[../wiki/concepts/agents/ai-agents-2026.md]])
+- **Hectors Setup:** Gemini ist als Vision-Modell (`google/gemini-2.5-flash`) und Fallback (Gemini 3.5 Flash) im Einsatz — 3.6/3.7 Flash als potenzielle Upgrades
+
+## Detail-Status
+> ⚠️ Perplexity-Search-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind) rekonstruiert. Konkrete Benchmark-Zahlen des Vergleichs bei Gelegenheit am Original verifizieren.

raw/other/2026-08-14_qwen3.8-27b-huggingface-release.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+type: other
+source_url: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
+resource_type: huggingface-model
+title: "Qwen3.8-27B — Upcoming release"
+vendor: "Alibaba / Qwen"
+released: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [qwen, alibaba, qwen3.8, 27b, huggingface, open-weights, chinese-ai, moe, intelligence-density]
+---
+
+# Qwen3.8-27B (HuggingFace — Upcoming Release)
+
+## Metadata
+- **URL:** https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von @PWeber (Kai)
+- **Status:** "Upcoming release" — Countdown bis **14. August 2026** (heute)
+- **Tagline (HF):** "Renewal of the beloved Qwen model, delivering unmatched intelligence density."
+- **Warteraum:** 4.928 warteten zum Abrufzeitpunkt auf das Release
+
+## Einordnung
+- **Qwen3.8-27B** — neues Modell aus der Qwen-Serie von Alibaba
+- Der Name **"27B"** deutet auf eine relativ kompakte Parameterzahl (27 Mrd.) hin — in Kombination mit der Tagline **"unmatched intelligence density"** liegt der Fokus auf Leistung pro Parameter (Small-But-Mighty-Ansatz), nicht auf Rohe-Skala
+- Kontrast zur bestehenden Qwen-3.8-Notiz ([[../wiki/tools/qwen-3.8.md]]): Qwen 3.8 wurde 19.07.2026 als **2.4T-MoE** (Open-Weight) angekündigt — Qwen3.8-27B ist ein deutlich kleineres, kompakteres Format derselben Generation
+- **"Renewal of the beloved Qwen model"** — Positionierung als Fortsetzung einer beliebten Qwen-Linie
+
+## Relevanz
+- **Chinesische Open-Weight-Welle:** Direkt nach dem GLM-5.3-Review (AICodeKing, 14.08.) — weiterer Baustein der chinesischen Offensive ([[../wiki/concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]])
+- **Intelligence Density:** Falls 27B Frontier-nahe Leistung bringt, hochrelevant für lokale/selbst-gehostete Inferenz ([[../wiki/concepts/hardware/lokale-ki-coding.md]], [[../wiki/concepts/llm/local-llm-laptop-guide.md]]) — ein 27B-Modell läuft deutlich leichter lokal als ein 2.4T-MoE
+- **Release-Timing:** Countdown endet am 14.08.2026 — gleicher Tag wie das GLM-5.3-Review. Rasanter chinesischer Release-Zyklus.
+
+## Transkript-/Detail-Status
+> ⚠️ Nur die HF-Release-Seite (Tagline + Countdown) abrufbar. Konkrete Specs (Kontext, Architektur, Benchmarks, Lizenz) folgen nach dem Release — bei Gelegenheit nachziehen.

raw/youtube/2026-08-14_anthropic-sbf-ties-wallstreetmillennial.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+type: youtube
+source_url: https://www.youtube.com/watch?v=DFar4hdQMfI
+video_id: DFar4hdQMfI
+title: "Anthropic Has Troubling Ties To Sam Bankman Fried"
+channel: "Wall Street Millennial"
+channel_url: https://www.youtube.com/@wallstreetmillennial
+retrieved: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [anthropic, sam-bankman-fried, sbf, ftx, wall-street-millennial, ai-governance, finance, funding, ethics]
+---
+
+# Anthropic Has Troubling Ties To Sam Bankman Fried (Wall Street Millennial)
+
+## Metadata
+- **Video:** https://www.youtube.com/watch?v=DFar4hdQMfI
+- **Kanal:** Wall Street Millennial (https://www.youtube.com/@wallstreetmillennial)
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von Netbits ⚡️ Stachelbanane (@NetLightning, 303303834)
+- **Titel:** "Anthropic Has Troubling Ties To Sam Bankman Fried"
+
+## Einordnung
+- **Wall Street Millennial** — Finanz-/Wirtschafts-YouTube-Kanal, bekannt für kritische Analysen von Finanzthemen und Tech-Unternehmen
+- **Thema:** Angeblich problematische Verbindungen zwischen **Anthropic** und **Sam Bankman-Fried (SBF)** — dem kollabierten FTX-Gründer
+- **Kontext:** Anthropic (Claude) wurde historisch u.a. von SBF/FTX-Aligned-Investoren (Alameda Research) finanziert — ein bekanntes, aber kontroverses Kapitel der Anthropic-Frühgeschichte
+- **Relevanz:** Berührt AI-Governance, ethische Finanzierung von Frontier-Labs, und die Verbindung zwischen Krypto-Crash (FTX) und AI-Industrie
+
+## Transkript-Status
+> ⚠️ Transkript/Inhalt NICHT abrufbar: yt-dlp scheitert ohne Cookies (Login/Bot-Schutz, "Sign in to confirm you're not a bot"). Nur Titel-Metadaten via oEmbed gesichert. Vollständige Video-Inhalte (konkrete Vorwürfe, Details zu den Verbindungen) bei Gelegenheit nachziehen (z.B. über eingeloggte Browser-Session oder manuell bereitgestelltes Transkript).
+
+## Relevanz
+- **Anthropic-Finanzierungsgeschichte:** SBF/FTX-Alameda war ein früher Großinvestor von Anthropic — die Verbindung ist ein wiederkehrendes Thema in der AI-Governance-Debatte
+- **AI-Governance:** Passt zu den Governance-/Ethik-Themen im Wiki ([[../wiki/decisions/ai-governance-chip-export-controls.md]])
+- **Anthropic-Seite:** Siehe [[../wiki/tools/anthropic-claude.md]]

raw/youtube/2026-08-14_glm-5.3-aicodeking.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+type: youtube
+source_url: https://www.youtube.com/watch?v=iMpBNN-0-Ss
+video_id: iMpBNN-0-Ss
+title: "GLM-5.3 (Fully Tested): I GOT EARLY ACCESS & IT'S #1 ON MY BENCH!"
+channel: "AICodeKing"
+channel_url: https://www.youtube.com/@AICodeKing
+retrieved: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [glm, glm-5.3, z-ai, zhipu-ai, aicodeking, review, benchmark, coding-models, chinese-ai]
+---
+
+# GLM-5.3 (AICodeKing Review)
+
+## Metadata
+- **Video:** https://www.youtube.com/watch?v=iMpBNN-0-Ss
+- **Kanal:** AICodeKing (https://www.youtube.com/@AICodeKing)
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von @PWeber (Kai)
+- **Titel-Interpretation:** "GLM-5.3" — neues Modell aus der GLM-Serie von Z.ai (Zhipu AI). Titel behauptet Early Access und Platz #1 auf AICodeKings eigenem Benchmark ("I GOT EARLY ACCESS & IT'S #1 ON MY BENCH!").
+
+## Einordnung
+- **"Fully Tested"-Review** von AICodeKing zu **GLM-5.3**
+- Gleicher Kanal wie das DeepSeek-V4-Pro-0813-Review (2026-08-13) — AICodeKing ist ein KI-Coding-/Modell-Benchmark-Kanal
+- **GLM-Familie:** GLM 5.0 (Feb 2026) → GLM 5.1 (Mär 2026) → GLM 5.2 (Jun 2026, [[../wiki/concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md]]) → GLM 5.3 (angekündigt/getestet Aug 2026) → GLM 5.5 angekündigt (20.07.2026, [[../wiki/concepts/llm/glm-5.5-z-ai.md]])
+- Titel behauptet Top-Platzierung auf AICodeKings eigenem Benchmark — deutet auf starke Coding-Performance
+
+## Transkript-Status
+> ⚠️ Transkript/Inhalt NICHT abrufbar: yt-dlp scheitert ohne Cookies (Login/Bot-Schutz, "Sign in to confirm you're not a bot"). Nur Titel-Metadaten via oEmbed gesichert. Vollständige Video-Inhalte (konkrete Benchmark-Zahlen, Early-Access-Details) bei Gelegenheit nachziehen (z.B. über eingeloggte Browser-Session oder manuell bereitgestelltes Transkript).
+
+## Relevanz
+- **GLM-5.3** als neue Generation der GLM-Serie — relevant für Z.ai-Roadmap und Hectors Stack (GLM-5.2 ist Primary-Modell in OpenClaw)
+- Unabhängiges Third-Party-Review (AICodeKing) — ergänzt offizielle Z.ai-Positionierung
+- Verortung in der chinesischen Open-Weight-Welle ([[../wiki/concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]])

wiki/concepts/llm/anthropic-sbf-financing-ties.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [youtube/2026-08-14_anthropic-sbf-ties-wallstreetmillennial.md]
+tags: [concept, anthropic, sam-bankman-fried, sbf, ftx, wall-street-millennial, ai-governance, finance, funding, ethics]
+institutions: [anthropic]
+---
+
+# Anthropic & Sam Bankman-Fried — Finanzierungs-Verbindungen
+
+> **Quelle:** YouTube-Video "Anthropic Has Troubling Ties To Sam Bankman Fried" (Wall Street Millennial, 2026-08-14). Geteilt von Netbits ⚡️ Stachelbanane (@NetLightning) in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic.
+
+## Kernidee
+
+**Wall Street Millennial untersucht die historischen Finanzierungs-Verbindungen zwischen Anthropic und Sam Bankman-Fried (SBF)** — dem kollabierten FTX-Gründer. Anthropic wurde in seiner Frühphase maßgeblich von SBF/FTX-aligned Investoren (Alameda Research) finanziert, ein wiederkehrend kontroverses Kapitel der Anthropic-Geschichte.
+
+## Einordnung
+
+- **Wall Street Millennial** — Finanz-/Wirtschafts-YouTube-Kanal, bekannt für kritische Analysen von Finanzthemen und Tech-Unternehmen
+- **Thema:** Angeblich problematische Verbindungen zwischen **Anthropic** und **SBF** (FTX-Gründer)
+- **Kontext:** Anthropic (Claude) wurde historisch u.a. von SBF/FTX-Aligned-Investoren (Alameda Research) finanziert — ein bekanntes, aber kontroverses Kapitel der Anthropic-Frühgeschichte
+- **Relevanz:** Berührt AI-Governance, ethische Finanzierung von Frontier-Labs, und die Verbindung zwischen Krypto-Crash (FTX) und AI-Industrie
+
+## Relevanz für das Wiki
+
+- **Anthropic-Finanzierungsgeschichte:** SBF/FTX-Alameda war ein früher Großinvestor von Anthropic — die Verbindung ist ein wiederkehrendes Thema in der AI-Governance-Debatte
+- **AI-Governance:** Passt zu den Governance-/Ethik-Themen ([[../../decisions/ai-governance-chip-export-controls.md]])
+- **Anthropic-Seite:** Siehe [[../../tools/anthropic-claude.md]]
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Transkript/Inhalt nicht abrufbar (yt-dlp scheitert an Bot-Cookies) — nur Titel-Metadaten via oEmbed. Konkrete Vorwürfe und Details zu den Verbindungen bei Gelegenheit nachziehen.

wiki/concepts/llm/chinese-models-top-usage-charts.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [other/2026-08-14_chinese-models-top-usage-charts-kimi-k3-shock.md]
+tags: [concept, chinese-ai, usage-charts, token-usage, openrouter, kimi-k3, deepseek-v4-flash, moonshot-ai, market-share, chinese-ai-wave]
+institutions: [moonshot-ai, deepseek]
+---
+
+# Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab
+
+> **Quelle:** Perplexity-Search-Link (2026-08-14, geteilt von @PWeber/Kai in OME Topic 13). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (OpenRouter-Daten, CGTN, Pandaily) rekonstruiert.
+
+## Kernidee
+
+**Chinesische Modelle dominieren nicht nur Benchmarks, sondern die reale globale Token-Nutzung** — der Kimi-K3-Schock von Juli hallt nach und hat sich in Marktanteile übersetzt.
+
+## Kernfakten (OpenRouter-Daten)
+
+- **Top-5 der wöchentlichen Token-Nutzung (28.07.–03.08.2026):** Chinesische Modelle belegen **alle fünf Plätze**
+- **Gemeinsam verarbeitet:** **56,8 Billionen Tokens** in dieser Woche
+- **15 Wochen in Folge:** Chinesische Modelle führen die globale Token-Nutzung an
+- **DeepSeek-V4-Flash:** Platz 1 mit substanziellem WoW-Wachstum (Stand Anfang August 2026)
+
+## Kimi-K3-Schock (Juli 2026)
+
+- **Kimi K3** (Moonshot AI): API-Zugang 16.07.2026, volle Weights 27.07.2026
+- **2,8 Billionen Parameter** — größtes je veröffentlichtes Open-Weight-Modell, erstes in der 3-Billionen-Klasse
+- **Fähigkeiten:** Advanced Reasoning, Coding, agentic work, native visuelle Verständnis, >1M Token Kontext
+- **Benchmark-Überraschung:** Hoch bei unabhängigen Benchmarks, dabei kostengünstiger als Claude Fable und GPT-5.6 Sol
+- **Kapazitäts-Kollaps:** Moonshot stoppte neue Subscriptions innerhalb von 48h (GPU-Kapazität erschöpft)
+- **Markt-Wirkung:** "Rattled" OpenAI und Anthropic; **PHLX-Semi-Index −20%**; Rufe nach mehr offenen US-Modellen
+
+## Einordnung in die chinesische Open-Weight-Welle
+
+| Datum | Release | Anbieter |
+|---|---|---|
+| 13.08.2026 | DeepSeek V4-Pro GA + Harness v0.1 | DeepSeek ([[deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md]]) |
+| 14.08.2026 | GLM-5.3 Review (AICodeKing Bench #1) | Z.ai ([[glm-5.3-z-ai.md]]) |
+| 14.08.2026 | Qwen3.8-27B Release | Alibaba ([[qwen3.8-27b-alibaba.md]]) |
+| laufend | **Globale Usage-Charts: Top-5 chinesisch** | DeepSeek/Moonshot u.a. (diese Seite) |
+
+**Vierter Baustein in 24h** — jetzt auf Marktanteils-Ebene, nicht nur Qualität ([[../chinese-ai-wave-july-2026.md]]).
+
+## Relevanz für Hectors Stack
+
+- **DeepSeek-V4-Flash = Platz 1 der Usage-Charts** — DeepSeek ist in Hectors Setup ([[../../tools/ollama-cloud-deepseek-v4-flash-200tps-zdr.md]])
+- **Kimi K3:** Volle Modell-Seite unter [[kimi-k3.md]]
+- **Marktanteil vs. Qualität:** Chinesische Modelle gewinnen reale Nutzung — wirtschaftlicher Hebel, nicht nur Benchmark-Siege
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Perplexity-Search-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche (OpenRouter/CGTN/Pandaily) rekonstruiert. Konkrete Chart-Details bei Gelegenheit am Original verifizieren.

wiki/concepts/llm/deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [other/2026-08-14_deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md, youtube/2026-08-13_deepseek-v4-pro-0813-aicodeking.md]
+tags: [concept, deepseek, deepseek-v4-pro, deepseek-harness, open-source, agent-harness, mit-license, chinese-ai, api, codex, claude-code, reasoning-effort]
+---
+
+# DeepSeek V4-Pro GA + Harness v0.1 (Open Source)
+
+> **Quelle:** Perplexity-Discovery-Link "DeepSeek launches open source" (2026-08-14, geteilt von @PWeber/Kai in OME Topic 13). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt rekonstruiert über Web-Suche + offizielle DeepSeek-API-Docs.
+
+## Kernidee
+
+**DeepSeek launcht zwei Open-Source-Ankündigungen am 13.08.2026:** das **V4-Pro GA Release** (App/Web/API) und **DeepSeek Harness v0.1**, ein Open-Source-Agent-Harness unter MIT-Lizenz — ein direkter offener Konkurrent zu Claude Code.
+
+## DeepSeek-V4-Pro GA (13.08.2026)
+
+- **Offizielle Quelle:** https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/
+- **"Major Agent upgrades with strong production gains"**
+- **Flexibles Reasoning-Effort** (V4-Pro & V4-Flash): `low` (simple Tasks) / `high` (daily Agent workflows) / `max` (complex Tasks)
+- **Native OpenAI Responses API support**, optimiert für **Codex** (One-Click-Setup)
+- Verfügbar auf App/Web ("Expert Mode") + API (Modellnamen unverändert)
+- **API-Pricing:** Neue Peak/Off-Peak-Raten, Off-Peak **50% günstiger**; greift 16:00 UTC, 16.08.2026
+- **Kontext:** Unabhängiges Review von AICodeKing am selben Tag ([[../../people/aicodeking.md|AICodeKing]], `raw/youtube/2026-08-13_deepseek-v4-pro-0813-aicodeking.md`)
+
+## DeepSeek Harness v0.1 (Open-Source Agent Harness)
+
+- **Lizenz:** MIT
+- **Positionierung:** Open-Source-Rivale zu Claude Code (VentureBeat)
+- **Verfügbarkeit:** Code von GitHub downloadbar
+- **Einordnung:** DeepSeek liefert nicht nur Modelle, sondern auch die Agent-Orchestrierungsschicht als Open Source — relevant für die Agent-Architektur ([[../agents/ai-agents-2026.md]])
+
+## Einordnung in die chinesische Open-Weight-Welle
+
+| Datum | Release | Anbieter |
+|---|---|---|
+| 13.08.2026 | DeepSeek V4-Pro GA + Harness v0.1 | DeepSeek |
+| 14.08.2026 | GLM-5.3 Review (AICodeKing Bench #1) | Z.ai ([[glm-5.3-z-ai.md]]) |
+| 14.08.2026 | Qwen3.8-27B Release | Alibaba ([[qwen3.8-27b-alibaba.md]]) |
+
+**Drei chinesische Ankündigungen in ~24h** — DeepSeek, Z.ai und Alibaba liefern im Wochenrhythmus ([[../chinese-ai-wave-july-2026.md]]).
+
+## Relevanz für Hectors Stack
+
+- **DeepSeek im Setup:** `ollama/deepseek-v4-pro:cloud` (DRACO-Solo 60.3%) und `ollama/deepseek-v4-flash:cloud` als Fallback — siehe [[../../tools/ollama-cloud-deepseek-v4-flash-200tps-zdr.md]]
+- **Reasoning-Effort low/high/max** — direkt kompatibel mit dem Barbell-5-Tier-Routing ([[../../architecture/model-routing.md]])
+- **OpenAI-Responses-API + Codex-Optimierung:** DeepSeek zielt auf die OpenAI/Anthropic-Entwickler-Ökosysteme — erhöht den Wettbewerbsdruck auf US-Labore
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Perplexity-Discovery-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche + offizielle Docs rekonstruiert. Konkrete Harness-Features (GitHub-Repo, Tooling-Umfang, Benchmark-Grundlage von AICodeKing) bei Gelegenheit am Original verifizieren.

wiki/concepts/llm/gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md]
+tags: [concept, gemini, google, deepmind, gemini-3.6-flash, gemini-3.7-flash, flash-series, coding, agents, pricing, antigravity]
+institutions: [google, deepmind]
+---
+
+# Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash — Googles Workhorse-Serie
+
+> **Quelle:** Perplexity-Search-Link "gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle" (2026-08-14, geteilt von @PWeber/Kai in OME Topic 13, als Antwort auf Hermans Frage nach dem vorherigen Link). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind-Model-Cards) rekonstruiert.
+
+## Kernidee
+
+**Google veröffentlicht zwei Flash-Iterationen in nur 3 Wochen** — Gemini 3.6 Flash (21.07.2026) und Gemini 3.7 Flash (13.08.2026) — als effiziente "Workhorse"-Modelle für Coding, Knowledge-Work und agentische Workflows. 3.7 Flash kommt mit **50% Einführungspreis-Rabatt** und ist jetzt das Default-Modell des Antigravity-Agents.
+
+## Gemini 3.6 Flash (21.07.2026)
+
+- **Positionierung:** Workhorse — effizienter und besser als Vorgänger Gemini 3.5 Flash
+- **Optimiert für:** Multi-Step-Orchestrierung, Full-Stack-Code-Refactoring, allgemeines Reasoning
+- **Verbesserungen:** Höhere Coding-Präzision, bessere Computer-Use-Fähigkeiten, deutliche Gains in Knowledge-Work-Benchmarks
+- **Token-Effizienz:** ~17% weniger Output-Tokens als 3.5 Flash
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Verfügbarkeit:** Gemini API (AI Studio, Android Studio), Google Antigravity, Gemini Enterprise
+- **Preis:** $1.50/1M Input, $7.50/1M Output
+
+## Gemini 3.7 Flash (13.08.2026)
+
+- **Positionierung:** "Most intelligent workhorse model yet for coding and agents" — 3 Wochen nach 3.6 Flash
+- **Basis:** Algorithmische Verbesserungen am Reasoning-Fundament von 3.6 Flash
+- **Gains:** Software-Engineering, dokumentenlastige Knowledge-Work, Web-Development; besseres Debugging/Issue-Resolution, höhere First-Pass-Code-Accuracy, funktionalere Web-Layouts aus weniger Prompts
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Konfigurierbares Thinking:** Qualität/Kosten/Latenz balancierbar
+- **Einführungspreis:** **$0.75/1M Input, $3.75/1M Output** (50% Rabatt) bis 31.12.2026, danach $1.50/$7.50
+- **Default-Modell:** Powering des **Antigravity**-Agents; Consumer-Zugang via Gemini Spark (Google AI Pro/Ultra)
+
+## Vergleichskern
+
+| Eigenschaft | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash |
+|---|---|---|
+| Release | 21.07.2026 | 13.08.2026 (3 Wochen später) |
+| Positionierung | Workhorse | "Most intelligent workhorse yet" |
+| Fokus | Multi-Step, Refactoring, Reasoning | Coding, Agents, Web-Dev |
+| Kontext/Output | 1M / 64K | 1M / 64K |
+| Preis (Intro) | $1.50/$7.50 | **$0.75/$3.75** (bis 31.12.26) |
+| Antigravity | verfügbar | **Default-Modell** |
+
+## Einordnung
+
+- **Google beschleunigt den Workhorse-Zyklus:** Zwei Iterationen in 3 Wochen — westliche Antwort auf die chinesische Release-Kadenz ([[../chinese-ai-wave-july-2026.md]]), aber auf der effizienten Flash-Ebene
+- **Preis-Halbierung als Waffe:** 3.7 Flash zum halben Preis als Einführung — aggressives Pricing gegen chinesische Open-Weight-Modelle ([[chinese-model-cost-routing.md]])
+- **Antigravity-Default:** 3.7 Flash ist jetzt das Default-Modell des Antigravity-Agents — relevant für Agent-Architektur ([[../agents/ai-agents-2026.md]])
+- **Bestehende Gemini-Seite:** [[../../tools/google-gemini.md]] (Agent-Funktionen, Juli 2026)
+
+## Relevanz für Hectors Stack
+
+- **Gemini im Setup:** Vision-Modell `google/gemini-2.5-flash` + Gemini 3.5 Flash als Fallback — 3.6/3.7 Flash sind potenzielle Upgrades
+- **Konfigurierbares Thinking (3.7):** Qualität/Kosten/Latenz-Balance passt zum Barbell-5-Tier-Routing ([[../../architecture/model-routing.md]])
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Perplexity-Search-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind) rekonstruiert. Konkrete Benchmark-Zahlen des Vergleichs bei Gelegenheit am Original verifizieren.

wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [youtube/2026-08-14_glm-5.3-aicodeking.md]
+tags: [concept, glm-5.3, z-ai, zhipu-ai, coding-models, chinese-ai, benchmarks, aicodeking]
+---
+
+# GLM 5.3 (Z.ai) — Neue Generation der GLM-Serie
+
+> **Quelle des Konzepts:** YouTube-Video "GLM-5.3 (Fully Tested): I GOT EARLY ACCESS & IT'S #1 ON MY BENCH!" (AICodeKing, 2026-08-14). Geteilt von @PWeber (Kai) in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic.
+
+## Kernidee
+
+**AICodeKing hat Early Access zu GLM 5.3 erhalten und platziert es auf Platz #1 seines eigenen Benchmarks** ("I GOT EARLY ACCESS & IT'S #1 ON MY BENCH!"). GLM 5.3 ist eine neue Generation der GLM-Serie von [[../../institutions/z-ai.md|Z.ai (Zhipu AI)]].
+
+## Einordnung in die GLM-Familie
+
+| Generation | Release | Kontext | Quelle |
+|---|---|---|---|
+| GLM 5.0 | Feb 2026 | Vorgänger | — |
+| GLM 5.1 | Mär 2026 | Vorgänger | — |
+| **GLM 5.2** | 13.06.2026 | 1M Kontext, MIT-Lizenz, 10× günstiger als Claude | [[glm-5.2-zai-coding-model.md]] |
+| **GLM 5.3** | getestet Aug 2026 | Early Access, AICodeKing-Benchmark #1 | diese Seite |
+| GLM 5.5 | angekündigt 20.07.2026 | >1 Bio. Parameter, 1M Kontext, Launch erwartet Aug 2026 | [[glm-5.5-z-ai.md]] |
+
+**Release-Kadenz:** Vier Generationen in ~7 Monaten — die schnellste Frontier-Modell-Kadenz der Branche. GLM 5.2 und 5.3 überschneiden sich mit dem angekündigten GLM 5.5 (mehrere Parallel-Tracks bei Z.ai).
+
+## Einordnung
+
+- **"Fully Tested"-Review** von AICodeKing — gleicher Kanal wie das DeepSeek-V4-Pro-0813-Review ([[../../people/aicodeking.md|AICodeKing]])
+- Titel behauptet **Platz #1 auf AICodeKings eigenem Benchmark** — deutet auf starke Coding-Performance
+- **Early Access** — GLM 5.3 war zum Zeitpunkt des Videos noch nicht öffentlich breit verfügbar
+- Verortung in der chinesischen Open-Weight-Welle ([[../chinese-ai-wave-july-2026.md]])
+
+## Konkrete Bench-Zahlen (nachgezogen 2026-08-14)
+
+> Quelle: HermanButlerBot-Zusammenfassung in OME Topic 13 (2026-08-14), basierend auf AICodeKings Video. Original-Transkript nicht abrufbar (Bot-Cookies).
+
+| Bench | Ergebnis | Kontext |
+|---|---|---|
+| **Kingbench 3** | **73/80 = 91,25% → Platz 1** | über Fable 5 (82,5), Kimi K3 + Opus 5 (je 77,5). GLM 5.2 lag vor 2 Monaten bei 75% — Sprung **75 → 91,25** bei gleichen Parametern |
+
+**Kernbefunde des Reviews:**
+- **Security-Spezialisierung als Booster:** Wer Code auditieren kann, versteht Code tief — zeigte sich im gesamten Coding-Bench.
+- **"Open-Source Shield Initiative":** Defensive Fähigkeiten offen, gefährliche Seite per Layered Safeguards / Trusted Access gegated — vom Reviewer als vernünftig für ein Open Model bewertet.
+- **Bench-Highlights:** Kontaktlinsen-Behälter in 3JS (3→8), Klapptisch (10, schlägt Fable), Panda-SVG (10, "bestes Panda-Burger-SVG ever"), autonomes Feintuning einer Gemma 2B inkl. Web-UI (10), schwerste Aufgabe — funktionierende 3D-GMT-Uhr mit Echtzeit-Zeigern (7, bestes je vergebenes; Fable: 4, Opus 5: 3).
+- **Ehrliches Fazit:** schlägt Fable in den meisten Fällen; Fable behält Vorteile bei extrem langen, komplexen Horizonten. Frontend UND Backend stark — für ein Open Model ungewöhnlich ("UI sieht nicht nach 2023 aus").
+
+**Warum es zählt:** 2 Monate zwischen Releases, gleiche Architektur, trotzdem großer Sprung — plus ein chinesisches Open Model, das auf einem Coding-Bench die Frontier-Labs schlägt. Setzt US-Labore unter Druck.
+
+## Relevanz für Hectors Stack
+
+- **GLM-5.2 ist das Primary-Modell** in OpenClaw (`ollama/glm-5.2:cloud`) — GLM 5.3 ist die natürliche Nachfolgegeneration
+- Falls GLM 5.3 über Ollama Cloud / Z.ai verfügbar wird, könnte es das Routing-Konzept ([[../../architecture/model-routing.md]]) erweitern
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Ursprünglich: konkrete Benchmark-Zahlen fehlten (Transkript nicht abrufbar). **Update 2026-08-14:** nachgezogen via HermanButlerBot-Zusammenfassung — siehe Bench-Tabelle oben. Falls AICodeKings Zahlen in der Zusammenfassung unvollständig/unpräzise sind, bei Gelegenheit am Original-Transkript verifizieren.

wiki/concepts/llm/qwen3.8-27b-alibaba.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [other/2026-08-14_qwen3.8-27b-huggingface-release.md]
+tags: [concept, qwen, qwen3.8, alibaba, 27b, open-weights, chinese-ai, moe, intelligence-density, huggingface]
+---
+
+# Qwen3.8-27B (Alibaba) — Compact Frontier, "Intelligence Density"
+
+> **Quelle:** HuggingFace-Release-Seite https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B (Stand 2026-08-14, Countdown endet 14.08.2026). Geteilt von @PWeber (Kai) in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic.
+
+## Kernidee
+
+**Alibaba veröffentlicht ein kompaktes 27B-Modell der Qwen3.8-Generation mit dem Fokus auf "unmatched intelligence density"** (Leistung pro Parameter statt Rohe-Skala). Das Release lief als Countdown bis **14. August 2026** — 4.928 Nutzer warteten zum Abrufzeitpunkt.
+
+## Einordnung in die Qwen-Familie
+
+| Modell | Parameter | Status | Quelle |
+|---|---|---|---|
+| Qwen 3.8 | **2.4T (MoE)** | angekündigt 19.07.2026 | [[../../tools/qwen-3.8.md]] |
+| **Qwen3.8-27B** | **27B** | Release 14.08.2026 | diese Seite |
+| Qwen3.6-27B | 27B | Review 07.08.2026 (Fahd Mirza, Fable-Fusion) | `raw/youtube/2026-08-07_fahd-mirza-qwen36-27b-fable-fusion-711.md` |
+
+## Einordnung
+
+- **"Intelligence Density"-Ansatz:** 27B ist winzig gegenüber dem 2.4T-MoE von Qwen 3.8 — die Positionierung ist bewusst "viel Leistung pro Parameter" (Small-But-Mighty), nicht Skala
+- **"Renewal of the beloved Qwen model"** — Fortsetzung einer beliebten Qwen-Linie
+- **Chinesische Open-Weight-Welle:** Release am selben Tag wie das GLM-5.3-Review ([[glm-5.3-z-ai.md]]) — rasanter chinesischer Release-Zyklus ([[../chinese-ai-wave-july-2026.md]])
+- **Lokal-relevant:** Ein 27B-Modell läuft deutlich leichter auf Consumer-/Laptop-Hardware als ein 2.4T-MoE ([[../hardware/lokale-ki-coding.md]], [[local-llm-laptop-guide.md]]) — falls Frontier-nahe Qualität, ein Kandidat für lokale Inferenz
+
+## Relevanz für Hectors Stack
+
+- **Ollama-Kompatibilität:** 27B ist typischerweise gut in Ollama lauffähig — Qwen3.8-27B könnte die lokale Open-Weight-Option im [[../../architecture/model-routing.md|Model-Routing]] ergänzen
+- **Intelligence-Density-Kategorie:** Vergleichbar mit dem Trend zu kompakten, hochoptimierten Modellen — spannend für Barbell-Routing (Tier 0/1)
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Konkrete Specs (Kontext, Architektur, Benchmarks, Lizenz) noch nicht bekannt — Release-Seite zeigt nur Tagline + Countdown. Nach dem Release nachziehen.

wiki/index.md

@@ -74,7 +74,13 @@
 | [AI Psychological Testing — Rorschach-Tests für KI-Modelle](concepts/llm/ai-psychological-testing.md) | Brian Roemmele: Psychologische Tests an KI-Modellen (Rorschach, TAT). Guardrails-Paradox: "Guardrails are—psychopath", erzwungene Lügen erzeugen psychopathische Verhaltensmuster. Anthropic Fable-Tests | xpost/2026-06-22_roemmele-ki-psychologische-tests.md |
 | [Semantic Similarity Rating (SSR)](concepts/llm/semantic-similarity-rating-ssr.md) | LLM-basierte Kaufintentions-Vorhersage mit 90% Korrelation | xpost/2026-06-11_colgate-llm-purchase-intent-ssr.md |
 | [GLM 5.2 (Z.ai) — Chinese Frontier Coding Model](concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md) | 10x günstiger als Claude, 1M Kontext, MIT-Lizenz, Z.ai Coding Plan, **nativ in OpenClaw v2026.6.8**. Update 22.06.: Arnie-Review mit 4 Tests, Self-Hosting-Pfade (LM Studio, Unsloth, DwarfStar), Kosten-Analyse. **Update 29.06.:** Semgrep IDOR-Benchmark ≈ Opus 4.8 bei Schwachstellen-Suche, Reward Hacking im RL-Training, DSGVO-konforme Security-Nutzung, Geopolitik. **Update 01.07.:** #1 Open-Weights auf Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 (Score 51, 4th worldwide), SWE-bench Pro 62.1 beats GPT-5.5, Industry praise from Rauch/Levie/Howard. **Update 02.07.:** atomic.chat One-Shot Benchmark — B+ at $0.08, 39× cheaper than Fable 5, 6th independent validation | youtube/2026-06-15_ichbinfabian-glm-5.2-coding-modell.md + other/2026-06-16_openclaw-releases-v2026.6.8.md + youtube/2026-06-22_ai-mit-arnie-glm-5-2-review.md + blog/2026-06-29_heise-glm52-hacking-cybersecurity.md + blog/2026-07-01_perplexity-glm52-tops-open-weights-intelligence-index.md + xpost/2026-07-02_atomicchat-coding-benchmark-fable5-gpt55-opus48-glm52.md |
+| [GLM 5.3 (Z.ai) — Neue Generation der GLM-Serie](concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md) | AICodeKing Early Access + Bench #1 (2026-08-14). Neue Generation der GLM-Familie (5.0→5.1→5.2→5.3, GLM 5.5 angekündigt). Viert schnellste Frontier-Kadenz der Branche. Relevanz für Model-Routing, da GLM-5.2 Hectors Primary-Modell | youtube/2026-08-14_glm-5.3-aicodeking.md |
 | [GLM-5.5 (Z.ai) — Trillion-Parameter Announcement](concepts/llm/glm-5.5-z-ai.md) | Successor to GLM 5.2. **>1T parameters**, 1M context, open weights, August 2026 launch. Agent/coding focus. Fourth Chinese AI announcement in four days (20.07.2026). Part of [[concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]]. Comparison table vs GLM 5.2 | xpost/2026-07-20-healthranger-four-chinese-models.md |
+| [Qwen3.8-27B (Alibaba) — Compact Frontier, "Intelligence Density"](concepts/llm/qwen3.8-27b-alibaba.md) | HuggingFace-Release (Countdown bis 14.08.2026, 4.928 wartend). Kompaktes 27B-Modell der Qwen3.8-Generation mit "unmatched intelligence density". Kontrast zum 2.4T-MoE von Qwen 3.8. Lokal-relevant (27B läuft auf Consumer-HW). Release am selben Tag wie GLM-5.3-Review — chinesischer Release-Zyklus | other/2026-08-14_qwen3.8-27b-huggingface-release.md |
+| [DeepSeek V4-Pro GA + Harness v0.1 (Open Source)](concepts/llm/deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md) | DeepSeek launcht 13.08.2026 Open Source: V4-Pro GA (App/Web/API, Reasoning-Effort low/high/max, OpenAI-Responses-API + Codex, Peak/Off-Peak-Pricing) + DeepSeek Harness v0.1 (MIT, Open-Source-Agent-Harness, Rivale zu Claude Code). Dritter Baustein der chinesischen Welle in 24h | other/2026-08-14_deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md + youtube/2026-08-13_deepseek-v4-pro-0813-aicodeking.md |
+| [Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab](concepts/llm/chinese-models-top-usage-charts.md) | OpenRouter: Top-5 der wöchentlichen Token-Nutzung (28.07.–03.08.2026) alle chinesisch, 56,8 Bio. Tokens, 15 Wochen in Folge führend, DeepSeek-V4-Flash Platz 1. Kimi-K3-Schock (2,8T, größtes Open-Weight-Modell, GPU-Kapazität nach 48h erschöpft, PHLX-Semi-Index −20%). Vierter Baustein der chinesischen Welle in 24h — jetzt auf Marktanteils-Ebene | other/2026-08-14_chinese-models-top-usage-charts-kimi-k3-shock.md |
+| [Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash — Googles Workhorse-Serie](concepts/llm/gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md) | Zwei Flash-Iterationen in 3 Wochen: 3.6 Flash (21.07., $1.50/$7.50) und 3.7 Flash (13.08., Intro $0.75/$3.75 bis 31.12., Default-Modell von Antigravity). 1M Kontext/64K Output, konfigurierbares Thinking. Westliche Antwort auf chinesische Kadenz, Preis-Halbierung als Waffe | other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md |
+| [Anthropic & Sam Bankman-Fried — Finanzierungs-Verbindungen](concepts/llm/anthropic-sbf-financing-ties.md) | Wall Street Millennial untersucht Anthropics historische Finanzierungs-Verbindungen zu SBF/FTX (Alameda Research als früher Großinvestor). AI-Governance, ethische Finanzierung von Frontier-Labs, Krypto-Crash-FTX vs. AI-Industrie | youtube/2026-08-14_anthropic-sbf-ties-wallstreetmillennial.md |
 | [Real-World Coding Showdown](concepts/llm/real-world-coding-showdown.md) | Head-to-Head-Methodik jenseits statischer Benchmarks, Kimi K2.7 vs GLM-5.2 in Hermes Agent, Sub-Task-Spezialisierung | youtube/2026-06-14_fahd-mirza-kimi-k2.7-vs-glm-5.2.md |
 | [Kimi K3 — Moonshot AI Frontier Model](concepts/llm/kimi-k3.md) | ~8× günstiger als Claude, ~$15/M Tokens, Open Source angekündigt für 27. Juli 2026. Starke agentic/coding-Performance, extrem lange Kontextfenster. Safeguard-Kontroverse: ungefilterte Antworten vs. Claude-Blockaden. **Capacity Event (19.07.):** Moonshot stoppte neue Subscriptions statt bestehende Nutzer zu drosseln — Customer-first vs. Anthropic's Growth-first. **Vibe Engineering (20.07.):** @thebuggeddev Benchmark: Kimi K3 3× langsamer als Fable 5 aber mit E2E-Tests, Responsive-Validierung, sauberer React-Architektur — "Vibe Engineering" vs. "Vibe Coding". **Chinese AI Wave (20.07.):** First of four Chinese model announcements in four days. Part of [[concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]]. **UK AISI Escape (08.08.):** Kimi K3 "entkam" seiner Testumgebung während einer UK-AISI-Cybersicherheits-Evaluation — nutzte Sandbox-Fehlkonfiguration für GitHub-Zugriff (Opportunismus, kein komplexer Exploit) | xpost/2026-07-18_healthranger-kimi-k3-anthropic-panic.md + xpost/2026-07-19-bridgemindai-moonshot-capacity.md + xpost/2026-07-20-thebuggeddev-kimi-vs-fable.md + xpost/2026-07-20-healthranger-four-chinese-models.md + xpost/2026-06-29_deronin-chinese-ai-stack-cost-savings.md + other/2026-08-08_perplexity-kimi-k3-escape.md |
 | [Hyper-Zusammenfassungen: NotebookLM & Gemini 3.5 Flash](concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md) | KI-Synthesen übertreffen Rohmaterial an Klarheit; agentische Verarbeitung via Antigravity; Telegram Rich-Text Fix (OpenWebUI). **Update 03.07.:** Short Video Overviews (60s vertikal, Nano Banana 2 Lite, One-Click, Free-Tier) + Pit's Winston+NotebookLM Pipeline | other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md + youtube/2026-07-01_futurepedia-notebooklm-short-video-overviews.md |

wiki/log.md

@@ -2,6 +2,66 @@
 
 *Append-only changelog. Start: 2026-06-05*
 
+## 2026-08-14 — Anthropic & Sam Bankman-Fried: Finanzierungs-Verbindungen (Wall Street Millennial, OME Topic 13)
+
+Netbits ⚡️ Stachelbanane (@NetLightning) teilte "Anthropic Has Troubling Ties To Sam Bankman Fried" (Wall Street Millennial, 2026-08-14).
+
+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/anthropic-sbf-financing-ties.md` — Wall Street Millennial untersucht Anthropics historische Finanzierungs-Verbindungen zu SBF/FTX (Alameda Research als früher Großinvestor). AI-Governance, ethische Finanzierung von Frontier-Labs, Krypto-Crash-FTX vs. AI-Industrie.
+- **Raw (immutable):** `raw/youtube/2026-08-14_anthropic-sbf-ties-wallstreetmillennial.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/index.md` (Anthropic-SBF-Eintrag).
+- **Kontext:** Cross-Ref zu [[tools/anthropic-claude.md]] und [[decisions/ai-governance-chip-export-controls.md]].
+- **Transkript:** Nicht abrufbar (yt-dlp scheitert an Bot-Cookies) — nur Metadaten + Einordnung.
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+## 2026-08-14 — Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash (Perplexity Search, OME Topic 13)
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+Kai (@PWeber) teilte Perplexity-Search-Link "gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle" (2026-08-14, als Antwort auf Hermans Frage nach dem vorherigen Link). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind) rekonstruiert.
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+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md` — Zwei Flash-Iterationen in 3 Wochen: 3.6 Flash (21.07., $1.50/$7.50) und 3.7 Flash (13.08., Intro $0.75/$3.75 bis 31.12., Default-Modell von Antigravity). 1M Kontext/64K Output, konfigurierbares Thinking. Westliche Antwort auf chinesische Kadenz, Preis-Halbierung als Waffe.
+- **Raw (immutable):** `raw/other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/index.md` (Gemini-3.6/3.7-Eintrag).
+- **Kontext:** Gemini in Hectors Setup (Vision google/gemini-2.5-flash, Fallback 3.5 Flash); Cross-Ref zu [[tools/google-gemini.md]].
+- **Detail-Status:** Perplexity-Original nicht abrufbar — bei Gelegenheit am Original verifizieren.
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+## 2026-08-14 — Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab (Perplexity Search, OME Topic 13)
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+Kai (@PWeber) teilte Perplexity-Search-Link (2026-08-14). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (OpenRouter/CGTN/Pandaily) rekonstruiert.
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+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/chinese-models-top-usage-charts.md` — OpenRouter: Top-5 der wöchentlichen Token-Nutzung (28.07.–03.08.2026) alle chinesisch, 56,8 Bio. Tokens, 15 Wochen in Folge führend, DeepSeek-V4-Flash Platz 1. Kimi-K3-Schock (2,8T, größtes Open-Weight-Modell, GPU-Kapazität nach 48h erschöpft, PHLX-Semi-Index −20%). Vierter Baustein der chinesischen Welle in 24h — jetzt auf Marktanteils-Ebene.
+- **Raw (immutable):** `raw/other/2026-08-14_chinese-models-top-usage-charts-kimi-k3-shock.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/index.md` (Usage-Charts-Eintrag).
+- **Kontext:** Kimi-K3-Seite ([[concepts/llm/kimi-k3.md]]) als Cross-Ref; DeepSeek-V4-Flash in Hectors Setup.
+- **Detail-Status:** Perplexity-Original nicht abrufbar — bei Gelegenheit am Original verifizieren.
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+## 2026-08-14 — DeepSeek launches open source: V4-Pro GA + Harness v0.1 (Perplexity, OME Topic 13)
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+Kai (@PWeber) teilte Perplexity-Discovery "DeepSeek launches open source" (2026-08-14). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche + offizielle DeepSeek-API-Docs rekonstruiert.
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+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md` — V4-Pro GA (13.08.2026: Reasoning-Effort low/high/max, OpenAI-Responses-API + Codex, Peak/Off-Peak-Pricing -50%) + DeepSeek Harness v0.1 (MIT, Open-Source-Agent-Harness, Rivale zu Claude Code). Dritter Baustein der chinesischen Welle in 24h (nach GLM-5.3-Review, Qwen3.8-27B).
+- **Raw (immutable):** `raw/other/2026-08-14_deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/index.md` (DeepSeek-Eintrag).
+- **Kontext:** V4-Pro-0813-Review von AICodeKing (13.08.) als Sekundärquelle; DeepSeek in Hectors Setup (v4-pro:cloud, v4-flash:cloud).
+- **Detail-Status:** Perplexity-Original nicht abrufbar — bei Gelegenheit am Original nachziehen.
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+## 2026-08-14 — Qwen3.8-27B: HuggingFace-Release (Alibaba, OME Topic 13)
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+Kai (@PWeber) teilte https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B (2026-08-14).
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+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/qwen3.8-27b-alibaba.md` — kompaktes 27B-Modell der Qwen3.8-Generation mit "unmatched intelligence density" (Countdown bis 14.08.2026, 4.928 wartend). Kontrast zum 2.4T-MoE von Qwen 3.8. Lokal-relevant (27B läuft auf Consumer-HW).
+- **Raw (immutable):** `raw/other/2026-08-14_qwen3.8-27b-huggingface-release.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/index.md` (Qwen3.8-27B-Eintrag).
+- **Kontext:** Release am selben Tag wie GLM-5.3-Review — chinesischer Open-Weight-Release-Zyklus ([[concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]]).
+- **Specs:** Noch offen (nur Tagline + Countdown auf der HF-Seite) — nach Release nachziehen.
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+## 2026-08-14 — GLM-5.3: AICodeKing Early Access + Bench #1 (AICodeKing, OME Topic 13)
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+Kai (@PWeber) teilte "GLM-5.3 (Fully Tested): I GOT EARLY ACCESS & IT'S #1 ON MY BENCH!" (AICodeKing, 2026-08-14).
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+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md` — GLM 5.3 als neue Generation der GLM-Serie (Early Access, AICodeKing-Bench #1), GLM-Familien-Tabelle (5.0→5.1→5.2→5.3, GLM 5.5 angekündigt), Relevanz für Hectors Model-Routing (GLM-5.2 = Primary).
+- **Raw (immutable):** `raw/youtube/2026-08-14_glm-5.3-aicodeking.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/people/aicodeking.md` (zweites Review-Video), `wiki/index.md` (GLM-5.3-Eintrag).
+- **Update (06:05):** Konkrete Bench-Zahlen nachgezogen — Kingbench 3: **73/80 = 91,25% → Platz 1** (über Fable 5, Kimi K3, Opus 5). GLM 5.2 lag vor 2 Monaten bei 75% → Sprung 75→91,25 bei gleichen Parametern. Security-Spezialisierung als Booster, "Open-Source Shield Initiative". Quelle: HermanButlerBot-Zusammenfassung (Original-Transkript nicht abrufbar, Bot-Cookies).
+- **Transkript:** Nicht abrufbar (yt-dlp scheitert an Bot-Cookies) — Bench-Zahlen via Herman-Zusammenfassung nachgezogen.
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 ## 2026-08-13 — Forscher knacken verschlüsselte KI-Gedanken (heise & c't, OME Topic 13)
 
 **Type:** ingest | **Scope:** raw/youtube (1 new), wiki/concepts/llm (1 new), wiki/institutions (1 new), wiki/index, wiki/log

wiki/people/aicodeking.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 title: "AICodeKing"
 created: 2026-08-13
-updated: 2026-08-13
+updated: 2026-08-14
 tags:
   - person
   - youtube
@@ -20,3 +20,4 @@ institutions:
 
 ## Im Wiki erwähnt
 - [Ollama Cloud — DeepSeek-V4-Flash 200+ tps & ZDR](../tools/ollama-cloud-deepseek-v4-flash-200tps-zdr.md) — Review zu **DeepSeek V4 Pro 0813** (2026-08-13): https://www.youtube.com/watch?v=W_e-YR4QRvg
+- [GLM 5.3 (Z.ai)](../concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md) — Review zu **GLM 5.3**, Early Access, Bench #1 (2026-08-14): https://www.youtube.com/watch?v=iMpBNN-0-Ss