Neuigkeiten

Das ZDV hat im KI-Chat der Universität zwei neue KI-Modelle und zwei Bildgenerierungsmodelle aktiviert. Bis Ende September haben Sie die Gelegenheit, die neuen Möglichkeiten der Modelle kennenzulernen.

Kurz vor Semesterbeginn werden die Modelle voraussichtlich noch einmal aktualisiert oder gegen leistungsfähigere Modelle ausgetauscht. Wir informieren Sie rechtzeitig darüber, mit welchen konkreten Modellversionen wir ins Wintersemester starten.

Zur Anmeldung: https://ki-chat.uni-mainz.de

Die Modelle: MiniMax M3 und Qwen3.6 35B  

MiniMax M3 ist vielfältig einsetzbar und lässt sich wie ein klassischer KI-Assistent nutzen. Es eignet sich für komplexe und agentische Aufgaben, bei denen das Modell mehrere Arbeitsschritte eigenständig planen und ausführen muss. Auch für Coding ist das MiniMax M3 geeignet: Es kann Programmieraufgaben in gängigen Sprachen lösen, Code erklären, Fehler suchen und beim Debugging unterstützen.  

Qwen3.6 35B ist als Mixture-of-Experts-Modell mit aktiviertem Reasoning-Modus für Aufgaben geeignet, die mehrstufiges logisches Schlussfolgern erfordern. Dank der multimodalen Fähigkeiten können beide Modelle Bilder, Diagramme, Tabellen und Screenshots verarbeiten. 

Bilder erstellen und bearbeiten

Z-Image-Turbo ist eine vereinfachte und optimierte Version des Bildgenerierungsmodells Z-Image. Das Modell erreicht mit nur wenigen Rechenschritten pro Bild vergleichbare oder bessere Ergebnisse als führende Konkurrenzmodelle. Die geringere Zahl an Rechenschritten senkt Rechenaufwand und Energiekosten, ohne dass die Bildqualität darunter leidet. Die Lightning-Variante des Modells Qwen-Image-Edit-2511 erlaubt es, bestehende Bilder zu verändern. 

Die neuen Modelle MiniMax M3 und Qwen3.6 35B greifen bei Bedarf automatisch auf die Bildmodelle Z-Image-Turbo und Qwen-Image-Edit-2511 zu. 

Gute Benchmark-Ergebnisse der Modelle 

Um die Leistung der Modelle einzuordnen, helfen etablierte Vergleichstests. MiniMax M3 erzielt beim Benchmark SWE-Bench Pro, einem Test zur Bewertung praktischer Programmierfähigkeiten, einen Wert von 59,0 Prozent. Damit liegt es vor GPT-5.5 und Gemini 3.1 Pro und nur knapp hinter Opus 4.7. Beim Terminal-Bench 2.1, einem weiteren Standardtest für KI-Systeme, erreicht MiniMax M3 mit 66,0 Prozent exakt das gleiche Niveau wie Opus 4.7. 

Auch der Hersteller von Qwen3.6 35B veröffentlicht Benchmarks, in denen das agentische Programmieren als Stärke des Modells hervortritt. Bei SWE-Bench Pro, einem Test, bei dem das Modell eigenständig reale Softwareprobleme in echten Code-Repositories lösen muss, erreicht Qwen3.6 49,5 Punkte und liegt damit deutlich vor Googles Gemma 4 31B, das in derselben Testreihe 35,7 Punkte erzielt.  

Beim MMMU-Pro-Benchmark, der multimodales Verständnis und Schlussfolgern über Fachtexte, Bilder, Diagramme und Tabellen aus unterschiedlichen Disziplinen prüft, erreicht Qwen3.6 75,3 Punkte und ist damit knapp hinter Gemma 4 31B (76,9), aber deutlich vor Claude Sonnet 4.5, das in derselben Auswertung 68,4 Punkte erzielt.  

Aktuelle Modelle laufen Ende September aus  

Die Modelle MiniMax M3 und Qwen3.6 35B sind eine Zwischenversion. Kurz vor Semesterbeginn werden die Modelle voraussichtlich noch einmal aktualisiert oder gegen leistungsfähigere Modelle ausgetauscht.

Die Modelle GPT OSS 120B, Qwen3 235B (VL/Thinking) und Qwen3 Coder 30B werden Ende September komplett eingestellt. In der Anwendung sind diese aktuell mit „retires in October“ markiert.  

Bis Ende September empfehlen wir, keine neuen umfangreichen oder längeren Forschungsexperimente mit noch vorhandenen Modellen zu starten und bereits begonnene Experimente mit dem jeweiligen Modell abzuschließen. 

Jedes Semester Modell-Update 

Zukünftig ist ein Update der Modelle jedes Semester angedacht. Dieses wird in die vorlesungsfreie Zeit gelegt und vorher angekündigt. Beim Wechsel der Modelle entstehen für Nutzende keine grundlegenden Änderungen. Die Modelle werden leistungsfähiger, zuverlässiger und qualitativ besser. Darüber hinaus wird das ZDV die Benutzeroberfläche des KI-Chats (OpenWebUI) in vorlesungsfreien Zeiten aktualisieren und um neue Funktionen erweitern. Bereits erstellte vordefinierte Prompts können im Normalfall weiterverwendet werden. 

Mehr Informationen zu den Modellen und weitere wichtige Hinweise finden Sie auf unserer Webseite:
https://www.zdv.uni-mainz.de/ki-an-der-jgu/ 

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Mehr Neuigkeiten aus dem ZDV

Der KI-Chat der Universität Mainz hat ein Update mit neuen Features erhalten.

Ordner

In der linken Menüleiste finden Sie die Funktion Ordner. Ordner dienen dazu, Chats thematisch zu sortieren.
Für einen Ordner können Sie zudem Dateien hochladen. Diese werden automatisch in den Kontext der in dem Ordner erstellten Chats gesetzt. Zusätzlich können Sie auch einen System-Prompt speziell für diesen Ordner erstellen.

System-Prompt

Über die Einstellungen oben rechts können Sie einen System-Prompt für den KI-Chat festlegen. Dieser legt fest, wie die KI antworten soll. Er ist wie ein unsichtbarer Leitfaden, der stets aktiv ist und nach dem der KI-Chat sein Antwortverhalten ausrichtet, unabhängig davon, welche konkrete Frage Sie stellen.

Beispiel für ein System-Prompt:
„Sie sind eine geduldige und verständliche Mathematiklehrerin. Erklären Sie alle Inhalte in einfachem Fließtext, ohne Aufzählungspunkte. Nutzen Sie Beispiele aus der Natur oder dem Alltag, um komplexe Zusammenhänge verständlich zu machen. Vermeiden Sie Fachjargon, aber bleiben Sie präzise.“
Ein System-Prompt liefert also grundlegende Anweisungen, Kontext und Richtlinien für den KI-Chat. Damit sparen Sie bei jeder neuen Frage die Wiederholung von Stil- oder Rollenvorgaben. Der KI-Chat „weiß“ bereits, wie er mit Ihnen kommunizieren soll, und passt seine Antworten automatisch an diese Grundhaltung an.
Ihr Vorteil: Mit einem gut gewählten Systemprompt gestalten Sie Ihren Chat gezielt. Sie erhalten konsistente, auf Ihre Bedürfnisse abgestimmte Antworten, ohne jedes Mal neu erklären zu müssen, wie die Antwort aussehen soll.

Versionshistorie für Prompts und Prompts teilen

Im Arbeitsbereich hinterlegte Prompts besitzen nun eine Versionshistorie: Sie können jederzeit zu einer früheren Version zurückkehren. Zusätzlich lässt sich ein Prompt mit anderen Nutzenden teilen und eignet sich daher ideal für Teamarbeit oder Veranstaltungen.

Deep Research

Das neue Werkzeug erreichen Sie über die Integrationen (Raute-Symbol). Deep Research funktioniert so ähnlich wie die automatische Websuche und läuft über unseren Suchanbieter Tavily.
Der Deep Research bietet eine wesentlich umfassendere Recherche als die Websuche und gibt dem Modell eine Zusammenfassung der Ergebnisse. Dies kann bis zu 2 Minuten dauern.

Websuche

Die Websuche finden Sie bei den Integrationen (Raute-Symbol). Die Suche verhält sich von nun an wie eine Kombination der bisherigen Werkzeuge Auto-Websuche und Auto-Webextraktion. Das Modell entscheidet frei darüber ob, wie und ggfls. wie oft bzw. in welcher Reihenfolge es Websuchen und Webseitenabrufe durchführt. Diese Möglichkeit hat das Modell aber nur, wenn explizit der Schalter Werkzeug Websuche aktiviert wurde. Möchte man absolut sichergehen, dass das Modell dann auch wirklich eine Suche durchführt, kann man dies auch in den Prompt einbauen (z. B. „Benutze Websuche”).

Damit ist das Werkzeug Auto-Websuche obsolet und wird nicht mehr als Option aufgeführt. Auto-Webextraktion bleibt für den Sonderfall erhalten, wenn das Modell wirklich nur ein oder mehrere bekannte URLs abrufen soll. Es befindet sich weiterhin unter Werkzeuge.

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