Gemini 4 Hydrogen: was Google angibt
Hydrogen sitzt unter Carbon und Argon und soll der „Daily Driver“ für Agenten sein. Preis flach über den ganzen 1-Mio.-Kontext: $1,50 Eingabe, $7,50 Ausgabe je Mio. Tokens, bis zu 1 Mio. Ausgabe-Tokens. Vier Denkstufen: low, medium, high (Standard) und neu xhigh.
Herstellerangaben: Artificial Analysis Intelligence Index 51 (high) bzw. 54 (xhigh), Argon liegt bei 50; Terminal-Bench 4.1 57 % gegen 18,2 % bei Gemini 3.8 Flash; 2,5-mal schneller als 3.8 Flash. Dazu bis zu 81 % weniger Übergriffe in agentischen Aufgaben und eine interne Ehrlichkeitsrate von 96,7 %. The Decoder merkt an, dass es bei agentischer Terminal-Arbeit trotzdem schwächelt.
Der Orchestrator in Antigravity mischt Carbon und Hydrogen in einer Sitzung; Google nennt im Schnitt 24 % weniger Kontingentverbrauch und 19 % schnellere Erledigung bei fast Carbon-Erfolgsquote auf Terminal-Bench 4.0. Verfügbar ab 12.11. in Gemini API, AI Studio, Android Studio und Antigravity (Pro/Ultra).
Anknüpfung an: Gemini 4 Carbon: was Google angibt (11.11.)
Edge0-145B: Architektur, Lizenz, Haken
Je 64 Experten teilen sich zwei große Matrizen, jeder Experte behält nur wenige eigene Parameter; aktiv sind laut Modellkarte 10,12B je Token, nativ in 4 Bit trainiert. Zur Inferenz liegt eine rund 40 GB große Expertenbibliothek im Arbeitsspeicher und etwa 48 GB Vokabular-Daten auf der SSD. Dazu ein kleineres Edge0-120B.
Herstellerwerte (145B): Terminal-Bench 2.1 86,52, GPQA-Diamond 90,4, DeepSWE 1.1 64,6, HLE 35,4 – teils interne Messungen, technischer Bericht folgt. Builds: NVFP4 (47,79 GiB) und Q3_K (40,81 GiB). Gedacht ist der eigene Runner edge0-infer; die Build-Anleitung zielt auf NVIDIA mit CUDA 13. Die M2-Ultra-Messungen belegen laut Karte ausdrücklich keine macOS-Verfügbarkeit.
Lizenz: Edge0 Community Model License 1.0 plus Qwen Community License – Forschung und interne Nutzung erlaubt, kommerzieller Betrieb nur mit eigener Lizenz. Noch nicht im Modellkatalog: Kontextlänge und einzelne Dateien fehlen auf der Karte.
Fingerabdruck in den Gewichten: Blackwell-GPUs bei chinesischen Labs
Will DePue (Unemployment Labs) liest aus veröffentlichten Gewichten, auf welcher GPU-Klasse sie initialisiert wurden: PyTorchs Zufallsgenerator legt die Startwerte abhängig von der Zahl der Streaming-Multiprozessoren ab (Hopper 132, B200/B300 148, GB200/GB300 152). Die Methode traf alle 24 Fälle mit öffentlich bekannter Hardware.
Ergebnis: DeepSeek-V4-Flash, V4-Pro, Kimi K3 und K3.1-Pro, MiniMax-M3 und Ling-3.1-flash passen zu Blackwell, Vorgänger zu Hopper; den Wechsel datiert der Bericht auf etwa April (DeepSeek) bis Juli 2026 (Moonshot). Geschätzt rund 12.000 GPUs für die fünf Läufe (Spanne 7.000–22.000).
Einschränkungen laut Autor: Belegt ist nur die Initialisierung, nicht das Training, und nichts über Standort, Eigentümer oder einen Exportverstoß. Geschlossene Modelle lassen sich so nicht prüfen.
Hugging Face Papers: Fahr-Weltmodell und Hyper-Connections
Oben am 13.11.: „BirdDreams“ (21 Upvotes) erzeugt für ein Fahr-Weltmodell Perspektiv- und Vogelperspektive-Video gemeinsam. Dahinter eine Studie zum Vereinfachen und Stabilisieren von Hyper-Connections (13) und „Duo“, ein Weltmodell für Vollduplex-Interaktion (8). Die Seite zeigt nur Titel, Inhalte daher nur grob.