Viele Texte beginnen nicht mit dem ersten Wort, sondern mit Stichpunkten. Erst danach kommt das Ausformulieren. NCM arbeitet ähnlich. Das ist die ganze Idee.
NCM erzeugt Text in Stufen
Ein LLM schreibt Wort für Wort. Diffusion verbessert den ganzen Text immer wieder. NCM macht etwas Drittes: Es legt erst die grobe Bedeutung fest und ergänzt dann Stufe für Stufe die Details 1.
Innerhalb einer Stufe läuft alles parallel. Deshalb reichen wenige Schritte.
Zwei Teile, nacheinander trainiert
Teil eins ist ein Tokenizer. Er lernt, einen Text als Pyramide aus groben und feinen Codes darzustellen.
Teil zwei ist ein Transformer. Er lernt, jede Stufe aus den Stufen darüber vorherzusagen. Am Ende übersetzt der Tokenizer die fertige Pyramide zurück in Text.
Das melden die Autoren
Alle Zahlen stammen vom Team selbst 1:
| Messung | Ergebnis |
|---|---|
| Tempo gegenüber bestem Diffusionsmodell | 10- bis 31-mal schneller |
| Trainings-Tokens | rund 4- bis 5-mal weniger |
| Sudoku mittel, gelöst | 96,5 % (nächstbeste Methode 92,8 %) |
| Sudoku schwer, gelöst | 86,1 % (nächstbeste Methode 81,3 %) |
Das klingt stark. Ich würde es trotzdem nicht überbewerten.
Was das für Sie heißt
Im Moment nichts Praktisches. Sie können NCM nicht einkaufen. Interessant ist es trotzdem, denn es zeigt: Das Schreiben Wort für Wort ist nicht der einzige Weg. Ich schaue wieder hin, sobald jemand es in großer Form baut.
Stand: 01.11.2026. Herstellerzahlen sind nicht unabhängig geprüft. Titelbild: KI-generiert (MiniMax image-01).
Quellen
- Kumbong, Khare et al. (Hazy Research, Stanford): Next-Concept Modeling, 12.10.2026. https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2026-10-12-ncm