20. juli 2026
Modellen er blevet den nemme del.
Skrevet af Kristian Primdal · Fra arkivet Ugens AI
Brevet skulle være kommet i går, men her er det. Ugen handlede mest om én ting: en ny kinesisk model, som alle mistede besindelsen over. Så lad os tage den, og så det der er værd at huske midt i larmen.
En kinesisk open source-model ramte verdens top-3
Moonshot AI, labbet bag Kimi, lancerede K3: en model med 2,8 billioner parametre og en million tokens kontekst. På Artificial Analysis’ intelligensindeks lander den på en tredjeplads i verden, kun bag Claude Fable 5 og GPT-5.6 Sol. Prisen ligger på niveau med Anthropics Sonnet, og vægtene bliver frigivet frit den 27. juli, så man i princippet kan hoste den selv. Hagen, som de færreste overskrifter nævner: den er gratis at downloade og næsten umulig at have råd til at køre. En model i den størrelse kræver så meget hardware at betjene, at adgangen ventes udsolgt på dage. “Open source” betyder her gratis at hente, dyrt at drive.
Modellen der laver videnskabelige gennembrud taber i Gin Rummy
Midt i modelræset skrev Every’s Alex Duffy noget værd at gemme. De samme frontier-modeller, der løser gennembrud i matematik og biologi, taber 90 procent af deres Gin Rummy-spil mod helt almindelige spillere. Ikke fordi de er dumme, men fordi de aldrig har set spillet. I stedet trænede firmaet Arkadium en ekspertmodel på 4,6 millioner parametre, en fil på 18 MB der kører på en almindelig computer. Den slår mennesker 90 procent af tiden og koster omkring 60 dollars om året at drive, mod millioner for en frontier-model. Forspringet ligger sjældent i at vælge den nyeste, klogeste model. Det ligger i at vide præcis hvad du vil have løst, og i at eje de data der beskriver det.
(Every, skrevet af Alex Duffy. Ingen offentlig link, men historien er let at søge frem.)
Netflix brugte generativ AI i omkring 300 titler
På deres regnskab fortalte Netflix, at cirka 300 af deres titler har brugt generativ AI, mest i efterproduktion. Ted Sarandos fremhævede 17 minutters AI-forbedret materiale i docuserien The American Experiment, lavet dobbelt så hurtigt og til halv pris. 300 titler er ikke et eksperiment mere, det er en fast del af pipelinen. Og når chefen bruger et helt regnskabsopkald på at forklare hvorfor det er i orden, er beslutningen truffet på et regneark, og begrundelserne kom bagefter.
Det jeg selv lægger mærke til
Jeg skrev det også på LinkedIn i ugen, og jeg kan ikke slippe tanken om den trojanske hest. Grækerne kunne ikke storme Trojas mure. Så de byggede en hest, kaldte den en gave, og lod trojanerne trække den indenfor selv. Sådan her rammer det mig: de store amerikanske modeller kommer aldrig inden for dine mure, de står udenfor bag en API. Den åbne, gratis model er den eneste du selv hoster, altså den eneste du trækker indenfor. Og det er præcis den, du ikke kan gennemlyse: milliarder af tal ingen kan læse, uden træningsdata. En forsker forgiftede for nylig en åben model for under 100 dollars, så den stille skrev sårbar kode og lækkede data, uden at noget crashede eller kaldte hjem.
En i tråden vendte den fint om: kører du modellen på europæisk hardware uden at sende data til Kina, er det måske mig der skal tage sølvpapirshatten på. Han har en pointe, og lokal hosting fjerner rigtigt nok bekymringen om data der ryger til Kina. Men det er ikke den vej jeg er nervøs for. Faren er ikke at modellen er kinesisk, for en forgiftet model kan uploades af hvem som helst. Faren er at du ikke kan se ind i det du bærer ind. Åbne vægte er et reelt fremskridt. “Gratis” og “din egen server” er bare ikke det samme som “sikkert”. Det er præcis samme pointe som Gin Rummy-historien ovenfor: modellen er blevet den nemme del.
Kender du en der også prøver at følge med i AI uden at drukne i det? Send brevet videre.
De bedste hilsner Kristian