# KI/LLM-News — 22. Juni 2026 (Montag)

Recherchiert am 22. Juni 2026. Fokus: neue Open-Source-Modelle, Cloud-API-Modelle, große Updates, Forschung.

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## 1. GLM-5.2: Zhipu AI veröffentlicht neues Open-Source-Frontier-Modell

**Teaser:** Zhipu AI (Z.ai) hat am 16. Juni GLM-5.2 veröffentlicht — das neueste Open-Weight-Modell des chinesischen KI-Labors. Es setzt die GLM-5-Reihe fort, die bereits als führendes Open-Source-Modell für Coding und agentische Aufgaben gilt. Der Vercel-CEO zeigte sich auf Reddit „fast schockiert" über die Coding-Fähigkeiten von GLM-5.2. Das Modell ist unter MIT-Lizenz auf Hugging Face verfügbar und über die Z.ai API sowie OpenRouter nutzbar.

**Quellen-URL:** https://llm-stats.com/models/glm-5.2

**Volltext (Auszug aus LLM Stats):**
- Release: 16. Juni 2026 („6d ago")
- Typ: Open Source
- Organisation: Zhipu AI
- GLM-5.2 ist das neueste Open-Weight-Release von Zhipu AI. Es baut auf GLM-5 auf, das im Februar 2026 als 744B-MoE-Modell mit 40B aktiven Parametern veröffentlicht wurde und auf LMArena Platz 1 unter Open-Source-Modellen erreichte (Score 1452, #11 overall). GLM-5 wurde vollständig auf Huawei Ascend-Chips trainiert — ohne NVIDIA-Abhängigkeit. Die GLM-5.x-Reihe ist bekannt für starke Coding- und Agentic-Performance (SWE-bench Verified: 77.8%). Auf Reddit r/LocalLLaMA postete der Vercel-CEO vor 9 Stunden (am 22. Juni) ein Lob für GLM-5.2s Coding-Fähigkeiten.

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## 2. DiffusionGemma: Googles experimentelles Diffusions-LLM mit 4-facher Geschwindigkeit

**Teaser:** Google DeepMind hat am 10. Juni DiffusionGemma veröffentlicht — ein experimentelles Open-Source-Modell, das Text nicht sequenziell, sondern per Diffusion in parallelen 256-Token-Blöcken generiert. Das 26B-MoE-Modell (nur 3,8B aktiv) erreicht über 1.000 Tokens/Sekunde auf einer H100 und über 700 Tok/s auf einer RTX 5090. Es läuft lokal auf Consumer-Hardware (18 GB VRAM quantisiert) und ist unter Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face verfügbar. Die Ausgabequalität liegt unter der von Standard-Gemma-4 — es ist ein experimentelles Modell für Geschwindigkeit, nicht für maximale Qualität.

**Quellen-URL:** https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/

**Volltext (Auszug aus Google Blog, 10. Juni 2026):**
- Autoren: Brendan O'Donoghue, Sebastian Flennerhag (Research Scientists)
- Architektur: 26B Mixture of Experts (MoE), 3,8B aktive Parameter pro Token
- Lizenz: Apache 2.0
- Technik: Text-Diffusion — generiert 256 Tokens parallel statt Token-für-Token. Mehrere Durchläufe verfeinern iterativ den Output (ähnlich wie Bild-Diffusionsmodelle).
- Performance: 1000+ tok/s auf NVIDIA H100, 700+ tok/s auf GeForce RTX 5090. Bis zu 4× schneller als autoregressive Modelle.
- Hardware: 18 GB VRAM bei Quantisierung. NVFP4 (4-Bit-Floating-Point) für near-lossless Beschleunigung.
- Einschränkungen: Experimentell — Output-Qualität niedriger als Gemma 4. Speedup abhängig von hoher Arithmetic Intensity; Apple Silicon Macs sehen ggf. weniger Beschleunigung. Bei High-QPS Cloud-Serving können autoregressive Modelle effizienter sein.
- Unterstützte Frameworks: MLX, vLLM (mit Red Hat), Hugging Face Transformers, Hackable Diffusion (JAX), Unsloth, NVIDIA NeMo. llama.cpp-Support in Kürze.
- Hugging Face: https://huggingface.co/google/diffusiongemma-26B-A4B-it

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## 3. Claude Fable 5 & Mythos 5: Anthropics leistungsstärkste Modelle — Zugang ausgesetzt

**Teaser:** Anthropic veröffentlichte am 9. Juni Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 — die leistungsstärksten Modelle des Unternehmens. Fable 5 ist ein „Mythos-class"-Modell mit Sicherheitsfiltern für den allgemeinen Einsatz; Mythos 5 ist dasselbe Modell mit gelockerten Cybersicherheits-Safeguards für US-Regierungsprojekte. Nur drei Tage später, am 12. Juni, wurde der Zugang zu beiden Modellen ausgesetzt — Anthropic arbeitet an der Wiederherstellung. Die Preise lagen bei $10/M Input, $50/M Output (weniger als die Hälfte von Mythos Preview).

**Quellen-URL:** https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

**Volltext (Auszug aus Anthropic News, 9. Juni 2026):**
- Claude Fable 5: Mythos-class-Modell, state-of-the-art auf fast allen getesteten Benchmarks. Safeguards durch Classifier (separate KI-Systeme), die bei Erkennung von Missbrauch auf Claude Opus 4.8 zurückfallen. Über 95% der Sessions ohne Fallback.
- Claude Mythos 5: Gleiches zugrundeliegendes Modell, aber Safeguards in Cybersecurity-Bereichen gelockert. Initial über Project Glasswing mit der US-Regierung eingesetzt.
- Classifier decken: (1) Cybersecurity, (2) Biology & Chemistry, (3) Distillation (gegen Training konkurrierender Modelle in autoritären Staaten).
- Software Engineering: Stripe komprimierte Monate von Engineering in Tage — eine codebase-weite Migration in 50 Mio. Zeilen Ruby, die ein ganzes Team über 2 Monate gekostet hätte, wurde an einem Tag erledigt. Höchster Score auf FrontierCode (Cognition) bei medium effort.
- Knowledge Work: Höchster Score auf Hebbia Finance Benchmark. IMC: Aced trading-analysis evaluations.
- Vision: Neuer State-of-the-Art. Pokémon FireRed mit minimalem Vision-Only-Harness durchgespielt.
- Drug Design (Mythos 5): ~10× Beschleunigung. 9 von 14 Protein-Targets ergaben starke Drug-Design-Kandidaten.
- Novel Hypotheses: Erstes Modell, das konsistent neuartige, überzeugende wissenschaftliche Hypothesen produziert. In Blindvergleichen bevorzugten Wissenschaftler Mythos-5-Hypothesen zu ~80% gegenüber Opus-class-Modellen.
- Update (12. Juni): Zugang zu beiden Modellen ausgesetzt. https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

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## 4. North Mini Code 1.0: Coheres erstes Open-Source-Coding-Modell für Entwickler

**Teaser:** Cohere hat am 9. Juni North Mini Code 1.0 veröffentlicht — ein 30B-MoE-Modell (3B aktiv) unter Apache-2.0-Lizenz, optimiert für agentisches Software-Engineering. Es übertrifft auf dem Artificial Analysis Coding Index (Score 33.4) größere Modelle wie Qwen3.5 (35B-A3B), Gemma 4 (26B-A4B) und Nemotron 3 Super (120B). Das Modell wurde mit RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) auf über 70.000 verifizierbaren Tasks trainiert und erreicht 80.2% pass@10 auf SWE-Bench Verified.

**Quellen-URL:** https://huggingface.co/blog/CohereLabs/introducing-north-mini-code

**Volltext (Auszug aus Hugging Face Blog, CohereLabs):**
- Architektur: Decoder-only Transformer, sparse MoE. 128 Experts, 8 aktiviert pro Token. Interleaved Sliding-Window Attention mit RoPE + Global Attention (3:1 Ratio). SwiGLU Activation. Single Dense Layer vor Sparse Layers.
- Training: Zwei-Stage SFT + RLVR. Stage 1: 70% Code Tokens (43% agentic tool-use, 27% single-turn programming), 64K Kontext. Stage 2: 4.5B Token Mix aus agentischen und reasoning-getriebenen Samples, 61% Code, 128K Kontext. RLVR mit CISPO (log-likelihood mit token-level importance sampling correction).
- RLVR Improvements: Terminal-Bench v2 +7.9% absolut pass@1, SWE-Bench +3.0% absolut pass@1. Joint Training über beide Environments besser als separates Training.
- SWE-Bench Verified: 80.2% pass@10 (SFT, vor RLVR). Terminal-Bench v2: 55.1% pass@10.
- Interne Human Evaluation: 66.1% aggregate win rate für finales RLVR-Modell vs. SFT-only.
- Robustness: Trainiert auf mehreren Scaffolds (SWE-Agent, mini-SWE-agent, OpenCode). 10% Gain auf OpenCode durch nur 6% zusätzliche Harness-Daten.
- Hugging Face: https://huggingface.co/CohereLabs/North-Mini-Code-1.0 (BF16), https://huggingface.co/CohereLabs/North-Mini-Code-1.0-fp8 (FP8)

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## 5. Kimi K2.7 Code: Moonshot AIs 1-Billion-Parameter Coding-Modell

**Teaser:** Moonshot AI veröffentlichte am 12. Juni Kimi K2.7 Code auf Hugging Face — ein 1-Billion-Parameter Mixture-of-Experts-Modell mit ~32B aktiven Parametern und 256K Token Kontextfenster. Das Modell ist speziell für Coding optimiert und meldet +21,8% Verbesserung auf Moonshots eigenem Kimi Code Bench v2 gegenüber dem Vorgänger K2.6. Es ist als Open Weight mit permissiver Lizenz verfügbar und kann über einen Anthropic-kompatiblen Gateway in lokale Agent-Loops eingebunden werden.

**Quellen-URL:** https://fazm.ai/t/new-ai-model-releases-papers-open-source-june-11-12-2026

**Volltext (Auszug aus fazm.ai, 11.-12. Juni 2026):**
- Modell: moonshotai/Kimi-K2.7-Code auf Hugging Face
- Architektur: 1-Trillion-Parameter Mixture-of-Experts, ~32B aktive Parameter pro Token
- Kontextfenster: 256K Tokens
- Lizenz: Open Weights, permissive Lizenz
- Self-reported Benchmark: +21.8% auf Moonshots Kimi Code Bench v2 über K2.6 (Vendor-Claim — unabhängige Verifikation steht aus)
- Praktische Nutzung: Um das Modell lokal in einem Agent-Loop zu testen, wird ein Anthropic-kompatibler Gateway (LiteLLM, LM Studio, Ollama) benötigt, der die Anthropic Messages API vor das Modell setzt. Dann kann der Custom API Endpoint in Agent-Apps wie Fazm auf den Gateway zeigen.
- LLM Stats listet Kimi K2.7 Code als „1w ago" (ca. 12. Juni), Typ „Coding", Open Source.
- Hugging Face: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code

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## Bonus: Weitere relevante Entwicklungen im Juni 2026

- **MiniMax M3** (1. Juni): 428B MoE, 23B aktiv, 1M Token Kontext, Computer-Use, jetzt lokal via GGUF (unsloth) lauffähig. https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3
- **Nemotron 3 Ultra 550B** (NVIDIA, 4. Juni): 550B MoE (55B aktiv), Hybrid Mamba-Transformer für langlaufende Agenten. https://llm-stats.com/models/nemotron-3-ultra
- **Nemotron 3.5 Content Safety** (NVIDIA, Juni): 4B multimodales Safety-Modell mit 12 Sprachen, Custom Policy Enforcement und Reasoning Traces. https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-3-5-content-safety
- **Intel XPU Kernel Skill** (Hugging Face, 17. Juni): LLM-getriebene Triton-Kernel-Optimierung für Intel Arc GPUs, bis zu 13.3× Speedup bei Flash Attention. https://huggingface.co/blog/danf/intel-xpu-kernels-skill
- **HN-Diskussion „Running local models is good now"** (20. Juni, 1554 Punkte): Breite Community-Debatte über den Stand lokaler LLMs. Qwen 3.6 27B und Gemma 4 als Favoriten. https://news.ycombinator.com/item?id=48555993
- **r/LocalLLaMA VLM-Benchmark** (21. Juni): Qwen3-VL 8B als bestes lokales Vision-Modell, Qwen3.6 35B-A3B für Reasoning. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1u5oydc/

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*Recherche durchgeführt am 22. Juni 2026. Quellen: Hugging Face Blog, LLM Stats, Anthropic News, Google Blog, Reddit r/LocalLLaMA, Hacker News, fazm.ai.*
