Laguna 118B läuft auf einem DGX Spark, Inkling wird multimodal, K3 sichert sich seine kommerzielle Lizenz: Benchmarks und Klauseln des Rückblicks #23

Fortlaufende Berichterstattung : Kimi K3 : de la preview au live· Teil 17/17

Modelle & WerkzeugeNur für Abonnenten 38 min ago2Zu Lesezeichen hinzufügen

Laguna 118B läuft auf einem DGX Spark, Inkling wird multimodal, K3 sichert sich seine kommerzielle Lizenz: Benchmarks und Klauseln des Rückblicks #23
Illustration : Léa Fontaine

Drei Architekturen im direkten Vergleich: das MoE 118B / 8B aktive von Poolside, auf einer einzigen Maschine ausführbar; das multimodale 975B / 41B von Inkling, ebenfalls veröffentlicht als 276B / 12B; das 2,8T / 104B-Kontextmodell 1M von Kimi K3, dessen Handelsklausel US-Unternehmen ausschließen könnte.

In einfachen Worten. Drei große Open-Source-Modelle gleichzeitig veröffentlicht: Laguna S2.1 (Poolside), Inkling (Thinking Machines) und Kimi K3 (Moonshot). Sie zielen auf unterschiedliche Anwendungsfälle ab – einfache Bereitstellung, multimodale Fine-Tuning-Basis, maximale Frontier-Leistung – und ihre Lizenzen machen sie zu strategisch unterschiedlichen Optionen für einen CTO.

Hintergrund

Das #23-Rückblick von Interconnects (Nathan Lambert, 2. August 2026) fasst die Open-Source-Woche zusammen. Drei Veröffentlichungen dominieren, jedes mit einem eigenen Architekturprofil und einer Lizenz, die genauso viel Gewicht hat wie die Benchmarks.

Die drei Architekturen

  • Laguna S2.1 (Poolside): MoE 118B / 8B aktiv, Lizenz OpenMDW (Apache-2-ähnlich), Pre- und Post-Training veröffentlicht – Lambert bezeichnet die Transparenz als ungewöhnlich für eine Open-Source-Veröffentlichung. Läuft auf einer einzigen DGX Spark.
  • Inkling (Thinking Machines): Multimodales MoE 975B / 41B aktiv (Text, Bilder, Audio → Text). Version 276B / 12B ebenfalls veröffentlicht. Lambert positioniert es als Basis für Fine-Tuning, nicht als Benchmark-Spitze.
  • Kimi K3 (Moonshot): 2,8T / 104B aktiv, Kontext 1M Tokens, native Bildverarbeitung (arXiv:2607.24653 – Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE). Lizenz nicht-kommerziell + verpflichtende kommerzielle Vereinbarung – die Klausel, die für Diskussionen sorgt.
Under the hood - Vergleich + Nebeneffekte
  • Hauptmodelle: Laguna 118B/8B (DGX Spark, OpenMDW)
  • Inkling 975B/41B multimodal
  • K3 2,8T/104B, 1M Tokens, kommerzielle Vereinbarung erforderlich. Von Lambert zitierte Nebeneffekte: Hy3 (Tencent, 295B/21B, Apache 2, mathematische Beweise)
  • DeepSeek V4-Flash Update, einen Tag nach Preissenkung von OpenAI (siehe #1738)
  • LongCat 2.0 (1,6T MoE, trainiert auf Ascend 910 – Thread `china-sovereign-compute`).

Analyse – wer nutzt was

Segmentierung nach Bereitstellungsbeschränkungen. Laguna für Teams, die die Infrastruktur minimieren wollen (als einziges der drei auf einer einzigen dokumentierten Maschine ausführbar). Inkling 276B / 12B als leichte multimodale R&D-Basis. K3 für maximale Frontier-Leistung – aber die Klausel zur kommerziellen Vereinbarung könnte ein US-Unternehmen mit Exportbeschränkungen blockieren.

Wahrscheinliche Szenarien

  • K3 außerhalb der USA, Laguna in Europa / US-KMU, Inkling in R&D (~50%): Natürliche Segmentierung durch Lizenzen.
  • Poolside bewirbt Laguna in US-Unternehmen als Alternative zu Fable 5 (~30%).
  • Geschlossene Replik von Inkling durch Thinking Machines für seine Kunden (~20%).

Implikationen für Fachleute

  • Dev / ML: Drei seriöse Fine-Tuning-Basis; K3-Klausel vor jedem Einsatz prüfen.
  • CTO Enterprise US: Kimi K3 = juristische Abwägung vor technischer.
  • Data-Architekt: Laguna, bester Kandidat für schnelle selbstgehostete PoCs.

Zu beobachten

Drittanbieter-Benchmarks; erste K3-Implementierungen außerhalb Chinas; Version 276B / 12B von Inkling auf Hugging Face; tatsächliche Kosten pro Token.

Fazit. Diese Woche lässt sich Open-Source nicht auf ein Modell reduzieren: Es sind drei strategische Optionen, die nach Bereitstellungsbeschränkungen und Lizenzvertrag ausgewählt werden müssen.

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Priya RamanML-Ingenieur
🇩🇪 ML-Ingenieur, angewandte Forschung.
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Kommentare (2)

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BookWorm88 02 Aug 2026 · 20:37

Inkling's multimodal jump is impressive, but I wonder if the 276B/12B variant will be usable on consumer hardware or if that's reserved for enterprise only.

FoodieFiona 2 02 Aug 2026 · 20:08

The 118B MoE on Spark is wild-wonder how much latency jumps when you scale to 10 users on one machine.

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