IFM veröffentlicht K2 Horizon: Sechs offene KI-Modelle von 0,9B bis 375B
K2 Horizon: Frontier Performance, Radically Open
IFM hat K2 Horizon vorgestellt, eine Familie aus sechs KI-Modellen (375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B und 0.9B), die in den jeweiligen Größenklassen Spitzenleistungen bei Reasoning, Mathematik, Coding und Agentenaufgaben erzielen. Die Modelle 0.9B, 3.7B und 7B setzen neue Maßstäbe. Erstmals wird der gesamte Trainingslebenszyklus offengelegt: von Vortraining über Reasoning bis zum agentischen Post-Training, inklusive Zwischen-Checkpoints, Trainingsdaten oder Rezepten, Architektur, Code und Logs. Die Veröffentlichung erfolgt unter Apache 2.0. Die 36B-A4B-Variante nutzt die neue MoVA-Architektur für effiziente Aufmerksamkeit.
K2 Horizon bringt diese beiden Dinge zusammen: Die Familie bietet hochkompetitive Modelle und veröffentlicht die Rezepte, mit denen sie trainiert wurden.
- jjordan
Vollständig offene Modelle müssen wirklich ein großer Teil der KI-Zukunft sein. Das beinhaltet den gesamten Quellcode, offene Trainingsdaten, wie sie organisiert, dem Modell zugeführt, verarbeitet usw. werden. Bis das Realität wird, wird man sich immer fragen müssen, was genau unter der Oberfläche des geschlossenen Modells liegt, das man verwendet, und damit die Möglichkeit gesellschaftlicher Manipulation offen lassen.
- a11r
Es ist großartig zu sehen, dass ein weiterer Akteur einen vollständig offenen Stack einführt. Nvidias Nemotron ist das einzige andere prominente Beispiel, das ich kenne. Allerdings entsprechen die Behauptungen in der Überschrift nicht der selbst berichteten Leistung. Zum Beispiel liegt das dichte 32B-Modell deutlich hinter Qwen3.8 27B (Diagramm unten auf https://ifm.ai/blog/k2). Gemma4 31B ist nicht in der Vergleichsgruppe enthalten. Das ist der wichtigste Sweet Spot für selbst gehostete Open-Weight-Modelle heutzutage, und echte Konkurrenz hier wäre sehr willkommen.
- kzrdude
Der Uno-„Diffusion-Adapter“ wird eine Weile brauchen, bis ich ihn verstehe, klingt aber sehr interessant.
- cogman10
Meine kurze Bewertung des 3.7B-Modells (weil ich interessiert war) ist, dass es beim Programmieren nicht zu vertrauen ist. Es scheiterte an meinem grundlegenden Test, den ich Modellen gerne stelle, und generierte falschen Code. Als ich auf den Fehler hinwies, begann es, nicht existierende APIs zu halluzinieren. Danach geriet es in eine Schleife, in der es versuchte, die Lösung, die nicht funktionierte, manuell zu überprüfen.
- cesarvarela
Ich finde es amüsant, dass diese Veröffentlichungen zwar ein technologisches Wunder sind, die Diagramme im Dokument aber winzige Schriftarten verwenden und schwer zu lesen sind. Das passt zu der Idee, dass Programmieren vielleicht gelöst ist, aber Geschmack nicht.