Habt ihr schon von Manus gehört? Seit März 2025 sorgt dieser KI-Agent aus China für ordentlich Wirbel in der Tech-Szene. Zeit, das Ding mal einzuordnen. Was ist Manus überhaupt? Der Name kommt vom lateinischen Wort für „Hand" – und genau das ist die Idee: Manus soll eure Gedanken in Taten umsetzen. Anders als ChatGPT oder Claude, die auf eure Anweisungen antworten und dann auf den nächsten Input warten, arbeitet Manus autonom. Ihr gebt ein Ziel vor – etwa „Recherchiere die 10 größten Konkurrenten meiner Branche und erstelle eine Präsentation" – und Manus macht sich selbstständig an die Arbeit. Im Hintergrund. Ohne dass ihr jeden Schritt beaufsichtigen müsst. Technisch gesehen nutzt Manus eine Multi-Agenten-Architektur: Mehrere spezialisierte Sub-Agenten arbeiten zusammen. Ein „Planner" zerlegt die Aufgabe in Teilschritte, ein „Executor" führt sie aus, ein „Verifier" prüft die Ergebnisse. Das Ganze läuft auf einer eigenen Cloud-VM, was Manus zum echten Werkzeug macht – nicht nur zum Gesprächspartner. Was kann Manus konkret? Die Bandbreite ist beeindruckend: - Tiefgehende Web-Recherchen mit strukturierten Reports - Datenanalysen und Visualisierungen - Code schreiben und einfache Apps bauen - Präsentationen erstellen - Lieferanten-Recherche für B2B - Wettbewerbsanalysen - Bilder bearbeiten und erstellen Der Clou: Manus liefert fertige Ergebnisse, keine Vorschläge. Statt „Du könntest das so machen…" bekommt ihr ein fertiges Dokument, eine funktionierende Website oder eine ausgefüllte Tabelle. Was kostet der Spaß? Hier wird's interessant – und auch ein bisschen frustrierend: - Free Tier: Eine kostenlose Aufgabe pro Tag (entspricht 300 Credits) + einmalig 1.000 Startguthaben - Starter: 39$/Monat für 3.900 Credits, 2 parallele Aufgaben - Pro: 199$/Monat für 19.900 Credits, 5 parallele Aufgaben + Beta-Features Das Credit-System ist der Knackpunkt: Jede Aktion verbraucht Credits – vom API-Call über die VM-Nutzung bis zum LLM-Token. Problem: Ihr wisst vorher nicht, wie viele Credits eine Aufgabe frisst. Eine komplexere Recherche kann locker 900+ Credits verschlingen. Manche Nutzer haben ihr komplettes Startguthaben bei der ersten Aufgabe verbraten.

Hey Community! OpenAI hat heute GPT-5.2 veröffentlicht – und die Zahlen sprechen für sich: 800 Millionen wöchentliche ChatGPT-Nutzer und über 4 Millionen Entwickler auf der Plattform. Das zeigt, wie massiv KI inzwischen im Alltag angekommen ist. Was bringt GPT-5.2? Drei Varianten für unterschiedliche Needs: GPT-5.2 Instant – Der Alltagshelfer - Bessere How-tos und Schritt-für-Schritt-Anleitungen - Stärkere Übersetzungen - Klarere Karriereberatung GPT-5.2 Thinking – Der Professional - Erstes OpenAI-Modell auf Expertenniveau für reale Aufgaben - Tabellen, Dokumente, Präsentationen – alles deutlich besser - 38% weniger Halluzinationen als der Vorgänger GPT-5.2 Pro – Das Schwergewicht - Für komplexe Probleme, bei denen Qualität wichtiger ist als Geschwindigkeit - Weniger schwerwiegende Fehler - Stärker beim Programmieren Die Benchmark-Ergebnisse - Coding (SWE-bench Pro): 55,6% - Wissenschaft (GPQA Diamond): 92,4% - Mathe (FrontierMath): 40,3% Meine Einschätzung GPT-5.2 ist ein solides Update – besonders die reduzierten Halluzinationen machen das Modell für den professionellen Einsatz interessanter. Ob es den Hype rechtfertigt? Das werden wir in den nächsten Wochen sehen. Wichtig zu wissen: Die neuen Features rollen schrittweise aus. Plus- und Pro-Nutzer bekommen zuerst Zugang. Was sind eure ersten Erfahrungen mit GPT-5.2? Habt ihr schon Zugang und könnt berichten? 👇

Hey Leute, heute vor 10 Jahren wurde OpenAI gegründet. Damals mit einer klaren Mission: KI für alle zugänglich machen, transparent und gemeinnützig. Und dann kam der 30. November 2022 – ChatGPT 3.5 ging live. In nur 2 Monaten: 100 Millionen Nutzer. Die schnellste App-Adoption aller Zeiten. Was hat sich seitdem verändert? ✅ Lernen in Schule & Uni – KI als Nachhilfelehrer (oder Schummel-Tool?) ✅ Shopping – Produktfotos analysieren, Preise vergleichen, Fake-Bewertungen entlarven ✅ Alltags-Helfer – von Rezepten aus Kühlschrank-Resten bis zur Reiseplanung ✅ GPTs – über 3 Mio. maßgeschneiderte KI-Assistenten für jeden Zweck Und die Konkurrenz? Der ChatGPT-Hype hat einen echten Wettlauf ausgelöst: - Claude (Anthropic) – perfekt für lange Texte & Analysen - Gemini (Google) – tief integriert in Gmail, Drive & Co. - Mistral (Frankreich) – Open Source mit EU-Datenschutz - Perplexity – KI meets Suchmaschine mit Quellenangaben Im angehängten Video gehe ich nochmal ausführlicher darauf ein, wie OpenAI unseren Alltag verändert hat und was in den nächsten 10 Jahren auf uns zukommt. 💬 Eure Frage: Welches KI-Tool nutzt ihr am häufigsten im Alltag? Und wofür genau? Lasst es mich in den Kommentaren wissen! 👇 #OpenAI #ChatGPT #KI #SuperkraftKI

KI übernimmt – schneller, günstiger und erstaunlich gut. Ich habe die Studiofotos und das Video, die ihr hier seht, nicht in einem echten Fotostudio aufgenommen. Kein Make-up, kein Lichtaufbau, kein Fotograf, keine After-Effects-Session. Alles basiert auf einem einzigen Selfie. 👉 Die Bilder habe ich mit Nano Banana Pro generiert. 👉 Das Video stammt von WAN – ein Modell, das aus einem Foto hochwertige, animierte Portrait-Clips erstellt. Das Ganze hat weniger als fünf Minuten gedauert. 🔍 Wie funktioniert das technisch? Beide Tools arbeiten mit Image-to-Image-Modellen, die aus einer Vorlage (Selfie) ein stilistisch kontrolliertes, neues Bild oder Video erzeugen. Dabei passiert im Hintergrund Folgendes: 1. Identität extrahieren Das Modell erkennt wiederkehrende Merkmale deines Gesichts: – Gesichtsform – Augen, Nase, Mund – Proportionen – charakteristische Details (Bart, Falten, Haare usw.) Damit entsteht etwas wie ein Face Embedding – eine mathematische Darstellung deiner Identität. 2. Stil und Setting neu generieren Dann übernimmt das Modell: – Studio-Look, Outfit, Licht, Hintergrund – Kamera-Perspektive – Farbgestaltung oder sogar spezielle „Fotografen-Stile“ Ohne dass dein Gesicht dabei verfälscht wird. 3. Für Videos: temporale Konsistenz WAN sorgt zusätzlich dafür, dass dein Gesicht über alle Frames hinweg stabil bleibt: – natürliche Bewegungen – saubere Übergänge – keine „Morphing“-Effekte – Lippen- und Augenbewegungen wirken realistisch Dadurch entsteht ein Video, das erstaunlich professionell aussieht. 🧠 Was musst du beachten, wenn du sowas selbst nutzen willst? ✔ 1. Good Input = Good Output Ein klares Selfie, gute Ausleuchtung, neutraler Hintergrund – dann werden die Ergebnisse deutlich besser. ✔ 2. Nicht übertreiben Zu starke Retusche oder unrealistische Stile wirken schnell „AI-ish“. Für professionelle Fotos lieber dezente Looks wählen. ✔ 3. Konsistenz herstellen Wenn du Bilder für Marketing, Website, Presse oder LinkedIn nutzt: – Einmal einen Stil definieren