KI-Forscher Faraday: Kleines Modell schlägt Claude und GPT-5.5
Von Jörg SchockErster Hauptkommissar a. D. · über 35 Jahre Hamburger Polizei
Kurz gesagt: Das von DeepMind-Alumni gegründete Londoner Start-up Inherent hat den KI-Agenten Faraday vorgestellt, der wissenschaftliche Studien eigenständig nachstellen kann. Auf dem hauseigenen Replica-Benchmark mit 310 Aufgaben aus 100 Fachpapieren soll das mit nur 27 Milliarden Parametern vergleichsweise kleine Modell zuverlässiger arbeiten als die deutlich größeren Systeme Claude Opus 4.8 von Anthropic und GPT-5.5 von OpenAI. Inherent sammelte dafür eine Seed-Finanzierung von 50 Millionen Dollar ein.
Symbolbild: KI-generiert
Ein neu gegründetes Londoner KI-Labor sorgt für Aufsehen: Inherent, ein Start-up von vier ehemaligen Google-DeepMind-Forschern, hat seinen KI-Agenten Faraday vorgestellt - und behauptet, damit ausgerechnet die Schwergewichte Anthropic und OpenAI bei einer speziellen Forschungsaufgabe ausgestochen zu haben. Wie unter anderem TechCrunch berichtet, soll Faraday wissenschaftliche Veröffentlichungen eigenständig nachstellen können, ohne die Lösung vorher zu kennen.
310 Aufgaben, 100 Fachpapiere
Für den Nachweis hat Inherent einen eigenen Prüfstand namens Replica entwickelt: 310 Aufgaben aus 100 Fachartikeln aus Sprachverarbeitung, Materialwissenschaft und Wettervorhersage. Die Aufgabe des Agenten ist es jeweils, eine Abbildung aus einem Paper originalgetreu nachzubauen - unter Zeit- und Rechenbudget, ohne den Originalplot zu sehen. Laut Recherchen des Branchendienstes TheNextWeb und des Investment-Trackers Dealroom lieferte Faraday dabei in jeder Kategorie treuere Nachbildungen als Anthropics Claude Opus 4.8 und OpenAIs GPT-5.5 - mit besonders deutlichem Vorsprung bei Meta-Learning, Strukturbiologie und Materialwissenschaft.
Klein, aber geschickt im Werkzeug-Einsatz
Bemerkenswert ist die Größenordnung: Faraday selbst kommt mit rund 27 Milliarden Parametern aus - ein Bruchteil dessen, was aktuelle Spitzenmodelle wie GPT-5.5 oder Claude Opus 4.8 an Rechenleistung mitbringen. Der Trick liegt laut Inherent im Training per langfristigem Reinforcement Learning: Faraday lernte, größere Coding-Agenten wie GPT-5.5 Codex gezielt als Werkzeug zu steuern, statt selbst jede Detailarbeit zu übernehmen. Trainiert wurde das System mit dem kleineren GPT-5.4-mini, kann sich zur Laufzeit aber auch leistungsfähigeren Assistenten bedienen. Die Gründer - Edward Hughes, Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev und Tantum Collins - kommen aus der Cooperative-AI-Forschung von DeepMind sowie von Microsoft und Reka AI. Für den Start aus der Stealth-Phase sammelte Inherent eine Seed-Finanzierung von 50 Millionen Dollar ein, angeführt von Index Ventures und Radical Ventures.
Einordnung für deutsche Leser
Für Verbraucher ändert sich durch Faraday erst einmal nichts - der Agent ist ein reines Forschungswerkzeug für Wissenschaftsteams, kein Consumer-Produkt. Interessant ist die Entwicklung dennoch als Signal: Sie zeigt, dass der Wettlauf um die besten KI-Systeme nicht mehr nur über immer größere Modelle entschieden wird, sondern zunehmend über spezialisiertes Training und geschickte Werkzeugnutzung. Wer selbst mit KI-Agenten für Recherche oder Analyse arbeitet, sollte solche Fachbenchmarks künftig genauer im Blick behalten - allgemeine Chat-Tests sagen über die Fähigkeit, echte Forschungsarbeit selbstständig zu reproduzieren, wenig aus. Unabhängige Dritttests zu Replica liegen bislang nicht vor; die genannten Zahlen stammen aus Inherents eigener Veröffentlichung.
Quellen: TechCrunch, TheNextWeb, Dealroom, abgerufen am 22. August 2026.