OpenAI stellt Atlas ein und bündelt Arbeit in ChatGPT

OpenAI stellt ChatGPT Atlas ein. Der KI-Browser soll am 9. August 2026 nicht mehr funktionieren. Bestehende Nutzende sollten wichtige Daten vorher sichern oder exportieren.

Atlas war als KI-Browser gedacht: ChatGPT sollte nicht nur antworten, sondern beim Browsen und Arbeiten im Web unterstützen. Diese Funktionen verschwinden nicht vollständig, sondern wandern stärker in ChatGPT und Codex.

Parallel baut OpenAI die Desktop-App aus. Dort rücken ChatGPT Work und ChatGPT Codex näher zusammen. Work ist für Aufgaben, Projekte und Arbeitsabläufe gedacht. Codex bleibt der Bereich für Coding und technische Umsetzung.

Die Richtung ist klar: ChatGPT soll weniger ein einzelnes Chatfenster sein und stärker zur Arbeitsoberfläche werden.

Für Unternehmen ist das relevant, weil KI-Tools immer stärker in tägliche Prozesse rücken: Recherche, Dokumentation, Coding, Reporting oder interne Wissensarbeit. Gleichzeitig braucht es klare Regeln zu Daten, Freigaben und Zuständigkeiten.

Der Atlas-Rückzug ist also kein Ende agentischer KI-Funktionen. OpenAI bündelt sie nur stärker dort, wo Nutzende ohnehin arbeiten: direkt in ChatGPT.

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Meta bringt Muse Spark 1.1 in den KI-Wettbewerb

Meta legt mit Muse Spark 1.1 nach. Das neue KI-Modell ist nicht nur für Text gedacht, sondern für komplexere Aufgaben: Coding, Tool-Nutzung, visuelle Analyse und agentische Workflows. Muse Spark 1.1 soll Code schreiben, Fehler beheben, größere Codebasen analysieren und Migrationen unterstützen können. Damit steigt Meta stärker in den Markt ein, den aktuell vor allem OpenAI, Anthropic und Google prägen.

Muse Spark 1.1 wurde für agentische Aufgaben entwickelt. Das Modell soll nicht nur antworten, sondern Arbeitsschritte planen, Tools nutzen und komplexe Workflows bearbeiten können.

Laut Berichten arbeitet Muse Spark 1.1 dabei mit einem Multi-Agenten-Ansatz: Ein Haupt-Agent koordiniert die Aufgabe, während spezialisierte Sub-Agenten einzelne Schritte parallel übernehmen. Das soll komplexe Prozesse schneller machen als ein einzelnes Modell, das alles nacheinander abarbeitet.

Multimodal

Meta positioniert Muse Spark 1.1 außerdem als multimodales Modell. Es kann also nicht nur Text verarbeiten, sondern auch Bilder, Videos und Audiodaten analysieren.

Ein Beispiel aus der Berichterstattung: Das Modell kann ein Smartphone-Video auswerten, passende Produktfotos auswählen und daraus ein Facebook-Marketplace-Inserat erstellen.

Preismodelle

Auffällig ist Metas Preisstrategie. Business Insider berichtet von 1,25 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 4,25 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Das wäre deutlich günstiger als viele Konkurrenzangebote. Meta will damit offenbar vor allem Entwicklungsteams, Start-ups und Unternehmen gewinnen, die KI in größerem Umfang einsetzen möchten.