KI-Release-Tracker datiert 20 Modelle neu, chinesische Nutzung steigt

Die Seite heißt "How stale is your AI?" und macht etwas, was die meisten Launch-Beiträge nicht tun: Sie trennt den Tag, an dem ein Modell erschien, von dem Tag, an dem seine Trainingsdaten endeten.

Der Tracker unter stale.jock.pl wurde am 16. September bei Hacker News gepostet. Er umfasst 20 Modelle aus 8 Laboren, für jedes Datum läuft ein Zähler mit. Bei zehn der 20 Modelle veröffentlicht das Labor den Trainings-Cutoff tatsächlich. Genau auf diese Lücke kommt es an. GPT-6 Astra etwa erschien am 3. September 2026, seine Trainingsdaten enden am 30. April 2026. Das Modell war also am ersten Tag vier Monate zurück, so die Seite. Bei der Dokumentationsqualität ist die Liste ein gemischtes Bild. Für Anthropic, Google DeepMind, Meta, OpenAI und xAI ist auf der Seite mindestens ein veröffentlichter Cutoff vermerkt, also für 5 von 8 Laboren. Die dort gelisteten Modelle von Mistral AI und Alibaba stehen auf "Not established". Die Seite beschreibt das ausdrücklich als Lücke in den geprüften Herstellerquellen, nicht als Beweis, dass es keinen Cutoff gibt.

"Ein Modell kann im September erscheinen und trotzdem im April aufhören zu lesen, das heißt, es ist am Tag seines Starts fünf Monate zurück."

Die Seite berichtet außerdem über ein Experiment zum Suchverhalten. Mehr als 2000 Aufrufe liefen über 16 Modelle, jedes mit einem Web-Suchwerkzeug ausgestattet. Die Frontier-Modelle entschieden fast immer richtig. Schwächere Modelle beantworteten abgeschlossene Fragen aus dem Gedächtnis, nachdem sich die Antwort geändert hatte, und suchten für Dinge wie den Siedepunkt von Wasser im Web. Der Autor fasst den Fehlermodus deutlich zusammen: "Ich gab 16 KI-Modellen einen Suchknopf und fragte, wer der König von Norwegen ist. Fünf nannten einen Toten."

Nutzungsdaten zeigen in die andere Richtung

Aktualität ist die eine Perspektive. Verbreitung ist eine andere, und dort bewegen sich die Zahlen schneller. Chinesische KI-Modelle gingen von einem kleinen Nutzungsanteil zu einer Mehrheit auf zwei großen Entwicklerplattformen, die Traffic an verschiedene Anbieter leiten. Das zeigen Nutzungsdaten, die CNBC vorliegen und am 26. September berichtet wurden. Auf OpenRouter machten chinesische Modelle in der Woche des 14. September 57% bis 67% der verwendeten Tokens aus, gegenüber 6% bis 13% im Februar. Auf Vercel stieg ihr Anteil im August auf 55%, von 11% im Januar.

Die Zahlen von OpenRouter erfassen Unternehmen in den USA, Europa und dem, was die Plattform als "Global South" definiert, 82 Länder in Mittel- und Südamerika, Afrika und Asien. Vercel machte keine geografische Aufschlüsselung, so CNBC. Unternehmen im Global South waren in den vergangenen Wochen die größten Nutzer chinesischer Modelle im System von OpenRouter, 67% ihrer Tokens gingen an chinesische Modelle. Etwa die Hälfte der Tokens auf der Plattform stammt von US-Unternehmen.

Der Preis ist der genannte Treiber. Peter Walker, Head of Insights bei OpenRouter, sagte CNBC, chinesische Open-Source-Modelle, die dieses Jahr veröffentlicht wurden, "können glaubwürdig in fortgeschrittenen agentischen Anwendungsfällen arbeiten, besonders beim Coding, was Ende 2025 einfach nicht stimmte". Sie seien "unglaublich kosteneffizient im Vergleich zu den meisten Modellen amerikanischer Labore". Harpreet Arora, Head of Agentic Infrastructure bei Vercel, sagte, chinesische Modelle würden "für mehr Aufgaben zu deutlich geringeren Kosten leistungsfähig genug".

Die politische Ebene wird dicker. CNBC berichtet, dass zwei Ausschüsse des US-Repräsentantenhauses die Auswirkungen der steigenden Verbreitung chinesischer Modelle untersuchen. KI war außerdem ein Hauptthema, als Präsident Donald Trump und Präsident Xi Jinping diese Woche zusammentrafen. Daniel Remler, Senior Fellow am Center for a New American Security, sagte CNBC, die "letztliche Sorge ist, dass die Integration chinesischer KI-Modelle Länder in eine chinesische technologische Einflusssphäre zieht, die sich zu geopolitischer Ausrichtung verfestigt".

Davon getrennt liefern Enterprise-Anbieter weiterhin auf Basis US-amerikanischer offener Gewichte. Salesforce kündigte am 15. September Koa an, ein CRM-Reasoning-Modell. Es entstand durch Post-Training von NVIDIA Nemotron 3 Super auf einem synthetischen Datensatz, der auf fast drei Jahrzehnte von CRM-Einsätzen modelliert wurde. Salesforce sagt, Koa erreiche oder übertreffe die Leistung führender Modelle in seinem CRM-Benchmark bei dreimal weniger Fehlern. Das Unternehmen kontrolliere die Gewichte und führe die Inferenz innerhalb seiner eigenen Vertrauensgrenze aus. Das Modell geht in Kundenpiloten mit 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine und Xero.

Zurück zum Tracker. Der praktische Rat richtet sich an Agenten statt an Menschen: ein paar Zeilen in die AGENTS.md- oder CLAUDE.md-Datei einfügen, die ein Agent ohnehin liest. Darin steht die Anweisung, models.json abzurufen, bevor ein Modell, eine Version oder ein Datum als aktuell genannt wird. Der Export enthält Veröffentlichungsdatum, veröffentlichten Cutoff und einen Quellenlink pro Modell. "Ein Modell ist eine schlechte Quelle zu Modellen", so die Seite.