# KI/LLM-News des Tages – 4. Juni 2026

Recherchiert aus HuggingFace Blog, Hacker News (Algolia API), Reddit r/LocalLLaMA, offiziellen Company-Blogs.

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## STORY 1: NVIDIA Cosmos 3 – Das erste offene Omni-Modell für Physical AI

**TITEL:** NVIDIA Cosmos 3: Weltgenerierung, physikalisches Reasoning und Aktionsgenerierung in einem einzigen offenen Modell

**ZUSAMMENFASSUNG:** NVIDIA hat Cosmos 3 veröffentlicht, das erste offene „Omni-Modell" für Physical AI. Anders als bisherige Cosmos-Versionen vereint es Weltgenerierung, physikalisches Reasoning und Action Generation in einer einzigen Mixture-of-Transformers (MoT) Architektur. Es erscheint in zwei Größen: Cosmos 3 Nano (16B) und Cosmos 3 Super (64B). Das Modell kann aus Text, Bildern, Videos oder Aktionsdaten physikalisch plausible Videowelten generieren, über physikalische Eigenschaften wie Bewegung und Kausalität nachdenken und zukünftige Video-/Aktionssequenzen vorhersagen. Die Integration in HuggingFace Diffusers ermöglicht einfache Nutzung mit wenigen Zeilen Python-Code. Post-Training-Skripte und Open-Source-Datensätze für Synthetic Data Generation (SDG) runden das Release ab. Zielbranchen: Robotik, autonomes Fahren, Smart Spaces.

**QUELLE:** https://huggingface.co/blog/nvidia/cosmos-3-for-physical-ai

**VOLLTEXT:** NVIDIA Cosmos 3 is here – and it is available on Hugging Face today. Cosmos 3 represents a major leap forward in world foundation models (WFMs) for physical AI: a single, unified omni-model that combines world generation, physical reasoning, and action generation in one model. No more juggling between different models and inference pipelines – Cosmos 3 does it all. The biggest change compared to previous Cosmos releases is that it is an omni-model, built on a Mixture-of-Transformers (MoT) architecture. Previously, developers had to work with separate models for different capabilities like world generation (Cosmos Predict), controlled generation (Cosmos Transfer), scene understanding (Cosmos Reason) and policy generation (Cosmos Policy). Cosmos 3 enables all of this in a single model that can reason and generate different modalities in one unified forward pass. This means you can now do all this from one model: generate realistic and physically plausible video worlds from text, images, videos or action inputs; reason about physical properties like motion, causality, and spatial relationships; predict future video and action sequences based on the current state. Cosmos 3 helps build physical AI systems capable of understanding the real world – not just pixels and tokens, but motion, causality, physics, and action. The architecture is built on an MoT backbone that processes all modalities – text, image, video, audio, and action – within a single unified architecture. The release includes Cosmos 3 Nano (16B parameter model, 8B reasoner + 8B generator, optimized for workstation-grade compute like RTX PRO 6000) and Cosmos 3 Super (64B parameter model, 32B reasoner + 32B generator, designed for large-scale SDG on Hopper/Blackwell GPUs). The Diffusers integration uses Cosmos3OmniPipeline for text-to-image, text-to-video, and image-to-video generation.

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## STORY 2: JetBrains Mellum2 – Neues 12B Open-Source Mixture-of-Experts Modell

**TITEL:** JetBrains veröffentlicht Mellum2: Ein schlankes, schnelles 12B MoE-Modell für Coding und Agent-Workflows unter Apache 2.0

**ZUSAMMENFASSUNG:** JetBrains hat Mellum2 als Open-Source-Modell unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Es ist ein 12B Mixture-of-Experts-Modell, das von Grund auf mit natürlicher Sprache und Code trainiert wurde und nur 2,5B Parameter pro Token aktiviert – was es extrem effizient für latenzkritische Workloads macht. Mellum2 liefert mehr als 2x schnellere Inferenz als vergleichbare Modelle bei wettbewerbsfähiger Benchmark-Performance. Einsatzbereiche: Routing/Orchestrierung in Multi-Modell-Systemen, RAG-Pipelines, Sub-Agents (Planung, Validierung), private Deployments. Das Modell zielt bewusst nicht auf multimodale Aufgaben, sondern auf hohen Durchsatz bei Text- und Code-Workloads – ideal als „focal model" in größeren KI-Architekturen.

**QUELLE:** https://huggingface.co/blog/JetBrains/mellum2-launch

**VOLLTEXT:** Mellum2 is a 12B-parameter Mixture-of-Experts model trained from scratch on natural language and code. The model activates only 2.5B parameters per token, making it efficient for high-throughput, low-latency inference. Mellum2 can be used for routing, RAG, summarization, sub-agents, high-throughput coding features, and private deployments. It is released under the Apache 2.0 license. Compared with similar-sized models, Mellum2 delivers competitive benchmark performance while achieving more than 2x faster inference. The model is intentionally focused on text and code rather than multimodal tasks. This specialization keeps the model compact and efficient for software engineering workloads. Key use cases: (1) Routing and orchestration in multi-model systems, including prompt classification and tool selection; (2) RAG pipelines with context compression, summarization, and retrieval post-processing; (3) Sub-agents for agent subtasks such as planning, validation, transformation; (4) Private deployment in self-hosted environments. JetBrains thinks of Mellum2 as a "focal" model: a fast, well-scoped model optimized for high-frequency tasks inside larger AI systems. Download: https://huggingface.co/collections/JetBrains/mellum-2 | Technical report: https://arxiv.org/pdf/2605.31268

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## STORY 3: Holo3.1 – Schnelle, lokal lauffähige Computer-Use-Agents von H Company

**TITEL:** H Company veröffentlicht Holo3.1: Computer-Use-Modelle mit quantisierten Checkpoints für lokale Inferenz auf Consumer-Hardware

**ZUSAMMENFASSUNG:** H Company hat Holo3.1 veröffentlicht, die nächste Generation ihrer Computer-Use-Modelle. Das Release umfasst vier Größen (0.8B, 4B, 9B, 35B-A3B) und erstmals quantisierte Checkpoints (FP8, Q4 GGUF, NVFP4) für lokale Inferenz. Die 35B-A3B erreicht 79,3% auf AndroidWorld (bisher 67%), und alle Größen verbessern sich deutlich auf mobilen Umgebungen. Mit Q4 GGUF können die Modelle lokal auf Consumer-Hardware (Windows/Mac/Apple Silicon) laufen – ein großer Schritt Richtung private, netzwerkunabhängige Computer-Use-Agents. Auf DGX Spark mit NVFP4 wurde ein ~2x End-to-End-Speedup gegenüber der FP8-Baseline erreicht (3,3s pro Schritt statt 6,8s). Holo3.1 unterstützt sowohl function-calling-Protokolle als auch strukturierte JSON-Outputs und integriert sich in diverse Agent-Frameworks.

**QUELLE:** https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo31

**VOLLTEXT:** Holo3.1: Fast & Local Computer Use Agents. Last March we released Holo3, our state-of-the-art computer-use model. Users want to run the same computer-use capabilities across desktop and mobile environments, with seamless integration with different agent frameworks. They want deployment flexibility, from cloud inference to fully local execution on end-user devices. Holo3.1 improves robustness across three dimensions: environments (web, desktop, mobile), agent frameworks, and deployment targets. For the first time, we release quantized checkpoints optimized for local inference, including FP8, Q4 GGUF, and NVFP4. Based on the Qwen family, Holo3.1 delivers major gains on mobile environments: on AndroidWorld, the 35B-A3B model improves from 67% to 79.3%, while smaller 4B and 9B variants improve from 58% to 72%. Holo3.1 introduces native support for function-calling protocols in addition to structured JSON outputs. On DGX Spark, NVFP4 W4A16 delivers 1.41x the total token throughput of FP8 and 1.74x that of BF16. Q4 GGUF checkpoints enable local deployment of Computer Use Agents on consumer hardware (Windows, Mac, Apple Silicon). On Spark, agent harness optimizations developed with NVIDIA combined with NVFP4 quantization deliver a compound ~2x end-to-end speedup, cutting average step time from 6.8s to 3.3s. Availability: Holo3.1-0.8B (ultra-lightweight local agents), Holo3.1-4B (cost-efficient deployment), Holo3.1-9B (balanced), Holo3.1-35B-A3B (state-of-the-art).

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## STORY 4: Trump unterzeichnet KI-Executive-Order – Freiwilliger Modellzugang für US-Regierung

**TITEL:** USA: Trump unterzeichnet Executive Order für freiwilligen Vorabzugang zu Frontier-KI-Modellen durch Regierungsstellen

**ZUSAMMENFASSUNG:** US-Präsident Donald Trump hat am 2. Juni 2026 eine Executive Order zur KI und nationalen Sicherheit unterzeichnet. Die Order fordert KI-Unternehmen auf freiwilliger Basis auf, dem Staat frühzeitigen Zugang zu Frontier-Modellen zu gewähren – bis zu 30 Tage vor einem breiteren Release. Ziel ist ein Benchmarking-Verfahren zur Bewertung der „fortgeschrittenen Cyber-Fähigkeiten" von KI-Modellen. Die Order stellt ausdrücklich klar, dass sie KEIN verpflichtendes Lizenzierungs- oder Genehmigungssystem schafft. Der Kontext: Anthropic hat kürzlich vertraulich den Börsengang (IPO) beantragt, OpenAI bereitet ebenfalls einen IPO vor, und SpaceX (mit SpaceXAI) steht kurz vor dem Börsendebüt mit über 1 Billion Dollar Bewertung. Die Tech-Industrie – inklusive David Sacks, Elon Musk und Mark Zuckerberg – hatte zuvor gegen eine striktere Version der Order lobbyiert.

**QUELLE:** https://www.cnbc.com/2026/06/02/trump-executive-order-ai.html

**VOLLTEXT:** President Donald Trump on Tuesday signed an executive order asking artificial intelligence companies to provide models to the federal government to assess their capabilities ahead of a full release. The order asks companies, on a voluntary basis, to participate in a benchmarking process to assess a model's "advanced cyber capabilities" and determine whether it should be considered a "covered frontier model." It then asks for access to those models up to 30 days before the companies plan to release them more broadly, and enables the government to help select the "trusted partners" that will receive early access. "Nothing in this section shall be construed to authorize the creation of a mandatory governmental licensing, preclearance, or permitting requirement for the development, publication, release, or distribution of new AI models, including frontier models," the order said. The order lands at a pivotal moment for AI development in the U.S. On Monday, Claude developer Anthropic said it confidentially filed for an IPO, and rival OpenAI is also gearing up for a potential offering this year. Elon Musk's SpaceX, which owns his AI lab SpaceXAI, is poised to beat both to the public market with a debut that could value the company at well over  trillion. Venture capitalist David Sacks, along with Musk and Meta CEO Mark Zuckerberg, reportedly called the Trump administration last month to lobby against the prior AI executive order.

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## STORY 5: Uber deckelt KI-Tool-Ausgaben auf .500/Monat pro Tool – Signalwirkung für die Branche

**TITEL:** Uber begrenzt AI-Coding-Tool-Kosten auf .500 pro Monat und Mitarbeiter – ein Präzedenzfall für Enterprise-KI-Budgets

**ZUSAMMENFASSUNG:** Uber hat für alle Mitarbeiter ein monatliches Limit von .500 pro KI-Coding-Tool eingeführt (betrifft Tools wie Claude Code, Cursor, Codex). Simon Willison analysiert: Bei zwei aktiv genutzten Tools sind das 6.000/Jahr pro Entwickler, etwa 11% der Median-Vergütung (30.000) eines Uber-Softwareingenieurs. Die Maßnahme folgt auf Berichte, dass Uber sein KI-Budget 2026 bereits in vier Monaten aufgebraucht hatte. Willison bezeichnet das Limit als „rationale politische Antwort" auf Overspending – deutlich sinnvoller als Token-Verbrauchs-Leaderboards, die zum Wettbewerb um maximale Nutzung anregen. Er selbst verbraucht ~.000/Monat pro Anbieter (Anthropic/OpenAI), zahlt aber dank subventionierter Individual-Pläne nur 00 pro Anbieter. Die Deckelung signalisiert, dass Unternehmen beginnen, die realen Kosten von Coding Agents ernsthaft zu managen.

**QUELLE:** https://simonwillison.net/2026/Jun/3/uber-caps-usage/

**VOLLTEXT:** Uber Caps Usage of AI Tools Like Claude Code to Manage Costs. I wrote the other day about Uber blowing its 2026 AI budget in four months. The rideshare giant is limiting all employees to ,500 in monthly token spending per AI coding tool. That means spending on one tool does not have a bearing on the budget for another. The limits only apply to agentic coding software such as Cursor or Anthropic's Claude Code. A ,500 monthly limit per tool strikes me as a rational policy response to over-spending. If we assume two actively used tools per engineer that is ,000 x 12 = 6,000 cap per engineer per year. Levels.fyi lists the median yearly compensation package for Uber software engineers in the USA at 30,000. That means each employee's AI spending cap is ~11% of that median compensation package. I noted that my own token usage comes to about ,000/month against each of Anthropic and OpenAI – which currently costs me just 00 per provider thanks to their generous subsidized plans for individual subscribers. Those plans are no longer available to larger companies like Uber.

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## Zusammenfassung der wichtigsten Themen am 4. Juni 2026

| # | Thema | Kategorie | Relevanz |
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| 1 | **NVIDIA Cosmos 3** – Erstes offenes Omni-Modell für Physical AI | Open-Source-Modell-Release | Top |
| 2 | **JetBrains Mellum2** – 12B MoE-Modell, Apache 2.0, 2,5B aktiv | Open-Source-Modell-Release | Hoch |
| 3 | **Holo3.1** – Lokale Computer-Use-Agents mit quantisierten Checkpoints | Agentic AI / Lokale Inferenz | Hoch |
| 4 | **Trump EO** – Freiwilliger Frontier-Modell-Zugang für US-Regierung | AI-Policy/Regulierung | Hoch |
| 5 | **Uber .500/Monat KI-Deckel** – Enterprise-Kosten-Management für Coding Agents | Branchenökonomie | Mittel |

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*Recherchiert via: HuggingFace Blog, Hacker News Algolia API, Reddit r/LocalLLaMA, Anthropic Research Blog, VentureBeat, CNBC, Simon Willisons Blog, Interconnects (Nathan Lambert).*
