Poly-Ranking · aus dem Trend des Tages

Die besten Open-Source-KI-Modelle (Oktober 2026)

Mistral Large 4 erreichte im alten Artificial-Analysis-Index 38 Punkte und lag damit auf Platz 8 unter den offenen Modellen. Im neuen v5-Index fiel es auf 25 Punkte, 7 Punkte hinter DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3. Wer es als Online-Dienst anbieten will, braucht trotzdem eine eigene Mistral-Lizenz.

  • Nr. 1: Mistral Large 4
  • 10 Plätze

01Endgültige Liste

Die führenden KIs haben unabhängig voneinander jeweils eine eigene Liste mit zehn Plätzen erstellt. Hier steht ein leicht prüfbares Ergebnis: Jeder Platz hat einen Grund, eine Quelle und die Liste der KIs, die ihn aufgenommen haben.

Reihenfolge: von größter bis geringster Übereinstimmung der KIs.

Ein helles Kennzeichen heißt: Diese KI hat den Eintrag auf ihre Liste gesetzt. Ein blasses: hat sie nicht.

  1. 1

    Mistral Large 4

    38 im alten Index (Platz 8 unter den offenen Modellen), aber nur 25–26 auf v5. Vals ordnet es je nach Datenstand auf Platz 32 von 44 oder Platz 17 von 30 ein. Für Kunden zu hosten braucht eine separate Lizenz.

    Aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Wenxin, DeepSeek, Qwen. Nicht aufgenommen: Nova.

    In ihren Listen: Claude: 5 · ChatGPT: 9 · Meta: 9 · Gemini: 6 · Wenxin: 4 · DeepSeek: 6 · Qwen: 4

    Was jede KI angemerkt hat 7
    • ClaudePlatz 5

      Es heißt „offen“, doch es ist keine Lizenz veröffentlicht, und wer es Dritten bereitstellt, braucht einen kommerziellen Vertrag.

      Quelle ↗
    • ChatGPTPlatz 9

      Seine Apache-2.0-Lizenz kann für einen API-Wiederverkäufer nützlicher sein als die stärkeren Fähigkeiten von Large 4.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 9

      Intelligence Index 38 – würde unter den offenen Gewichten Platz 8 belegen, 1 Billion gesamt, 52 Mrd. aktiv, aber MaaS braucht eine gesonderte kommerzielle Lizenz

      Quelle ↗
    • GeminiPlatz 6

      Ein MoE-Schwergewicht mit 1 Billion Parametern, das auf Artificial Analysis Platz 8 liegt, verbietet aber den Verkauf von Modellzugang als Online-Dienst ohne kostenpflichtige kommerzielle Lizenz.

      Quelle ↗
    • WenxinPlatz 4

      123 Mrd. und unter den Top 10 bei Intelligenz – aber für den Online-Verkauf brauchen Sie eine gesonderte Lizenz

      Quelle ↗
    • DeepSeekPlatz 6

      Im eigenen Unternehmen ohne Umsatzgrenze kostenlos zu betreiben, doch sobald Sie es Kunden hosten, brauchen Sie eine gesonderte kommerzielle Lizenz von Mistral – die Definition von „offen dem Namen nach, im Dienst gebunden“.

      Quelle ↗
    • QwenPlatz 4

      Europas neuer Champion mit 1 Billion Parametern erzielt hohe Benchmark-Werte, verbirgt aber eine „MaaS-Steuer“ im Kleingedruckten.

      Quelle ↗
    7 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  2. 2

    DeepSeek V4.1 Flash

    Gemeinsam an der Spitze des Artificial Analysis v5 mit 32 Punkten und bestes offenes Modell im Vals Index (61,26%), unter einfacher MIT-Lizenz, sodass Sie es als Dienst weiterverkaufen dürfen.

    Aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek, Qwen. Nicht aufgenommen: Gemini, Wenxin.

    In ihren Listen: Claude: 1 · ChatGPT: 1 · Meta: 2 · Nova · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    Was jede KI angemerkt hat 6
    • ClaudePlatz 1

      Es liegt mit dem besten veröffentlichten Open-Weight-Wert auf Artificial Analysis v5 (32) gleichauf, steht unter der schlichten MIT-Lizenz und kennt keine Umsatzschwelle.

      Quelle ↗
    • ChatGPTPlatz 1

      Gleichauf an der Spitze des neuen unabhängigen Intelligenz-Index mit 32, während der gehostete Zugang laut Liste etwa 0,20 $ pro Million gemischter Tokens kostet.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 2

      Erstes Open Weight im Vals Index mit 61,26 % für 0,66 $ pro Test, MIT, 1476 Arena, außerhalb der Spitzenzeit 0,15 $/0,60 $

      Quelle ↗
    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • DeepSeekPlatz 1

      Eine 32 auf AA v5 mit schlichter MIT-Lizenz – der seltene Fall, dass das klügste veröffentlichte offene Modell zugleich das freieste ist.

      Quelle ↗
    • QwenPlatz 1

      Der König der offenen Gewichte, den Sie verkaufen dürfen, ohne eine Genehmigung einholen zu müssen.

      Quelle ↗
    6 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  3. 3

    Xiaomi MiMo-V2.6-Pro

    Erreicht 30 Punkte auf v5 (46 im alten Index), unter MIT, für 0,435 $/0,87 $ pro Million Token. Der Vals-Index-Wert wird von einer Quelle mit 57,81% und von einer anderen mit 59,5% angegeben.

    Aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Gemini, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: Claude: 8 · ChatGPT: 3 · Meta: 1 · Nova · DeepSeek: 3

    Was jede KI angemerkt hat 5
    • ClaudePlatz 8

      Es führte den alten Index mit 46 an, fiel dann in v5 auf 30. Eine Schlagzeile von Vals sagt, es kostet rund 100-mal weniger als das beste geschlossene Modell.

    • ChatGPTPlatz 3

      Auf Index v5 nur zwei Punkte hinter den Spitzenreitern, mit angeblich 0,24 $ Kosten pro Intelligenztest-Aufgabe bei einem gemessenen Anbieter.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 1

      46 im Intelligence Index – höchstes veröffentlichtes Open Weight, MIT, 0,13 $ pro AA-Aufgabe gegenüber 10,04 $ für Claude Opus 5.5

      Quelle ↗
    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • DeepSeekPlatz 3

      Eine 30 auf AA v5 mit vollständiger MIT-Lizenz und API-Preisen von 0,435 $/0,87 $ pro Million Tokens – das günstigste wirklich frei weiterverkaufbare Modell der Spitzenklasse.

      Quelle ↗
    5 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  4. 4

    Kimi K3 (Moonshot AI)

    Bestes offenes Modell bei LMArena (1487–1488) und 44 Punkte im alten Index. Einen v5-Wert gibt es nicht, die Gewichte brauchen 1,4 TB, und Dienstleister mit über 20 Mio. $ brauchen eine gesonderte Vereinbarung.

    Aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Gemini, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: Claude: 4 · ChatGPT: 7 · Meta: 5 · Nova · DeepSeek: 4

    Was jede KI angemerkt hat 5
    • ClaudePlatz 4

      Es hat den höchsten Wert vor der v5-Umstellung (44), aber die Gewichte sind 1,4 TB groß, und die Lizenz schränkt Dienstleister ab 20 Mio. $ ein.

      Quelle ↗
    • ChatGPTPlatz 7

      Im Oktober erreichte es 1487 in einer Momentaufnahme menschlicher Präferenzen, doch seine eigene Lizenz verdient mehr Aufmerksamkeit als das Etikett „Open Weight“.

    • MetaPlatz 5

      1488 Arena – Platz 1 unter den offenen Modellen bei menschlichen Präferenzen, bester offener Wert im Vals Index mit 57 %, aber 20-Mio.-$-MaaS-Schwelle

      Quelle ↗
    • Nova

      In der eigenen Liste anders benannt: ganze Liste öffnen.

    • DeepSeekPlatz 4

      Die höchste reine Intelligenz unter Modellen mit veröffentlichten Gewichten – doch die Lizenz fügt eine Auslöseschwelle von 20 Mio. $ Umsatz und eine Grenze von 100 Mio. monatlich aktiven Nutzern hinzu, sodass „offen“ eine kommerzielle Tür hat.

      Quelle ↗
    5 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  5. 5

    GLM-5.3 (Z.ai)

    Teilt sich mit 32 Punkten auf v5 den ersten Platz und erzielt 1479–1481 Punkte bei LMArena. Die Lizenz ist umstritten: Im Tag steht MIT, doch die Lizenzdatei verlangt eine Sicherheitsprüfung für Dienstleister mit mehr als 10 Mrd. $ Umsatz.

    Aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: Claude: 2 · ChatGPT: 2 · Meta: 4 · DeepSeek: 2

    Was jede KI angemerkt hat 4
    • ClaudePlatz 2

      Es teilt sich den Spitzenwert v5 (32), und seine Lizenz verlangt eine Sicherheitsprüfung nur von Model-as-a-Service-Anbietern mit mehr als 10 Milliarden $ Umsatz.

    • ChatGPTPlatz 2

      Erreicht DeepSeeks Intelligenz-Wert 32, aktiviert aber 40 Mrd. Parameter statt DeepSeeks 16 Mrd.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 4

      1481 Arena, Platz 2 unter den offenen, 32 im Intelligence Index v5 – bester veröffentlichter Wert, 84,5 % CyberGym White-Box vor Claude Mythos 5

      Quelle ↗
    • DeepSeekPlatz 2

      Gleichauf mit DeepSeek bei 32 auf AA v5, doch seine Lizenzlage ist unklarer: Manche Quellen nennen sie MIT, andere lesen eine Hosting-Beschränkung aus den GLM-5.3-Bedingungen heraus.

      Quelle ↗
    4 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  6. 6

    Meta Muse Spark Open

    25 auf v5 und Platz 3 von 79 im Finanz-Agententest von Vals. Sie dürfen es ändern und verkaufen, doch Produkte müssen „Built with Muse Spark Open“ ausweisen, und große Dienstleister brauchen eine Vereinbarung.

    Aufgenommen: Claude, Meta, DeepSeek. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: Claude: 6 · Meta: 10 · DeepSeek: 5

    Was jede KI angemerkt hat 3
    • ClaudePlatz 6

      Das einzige große offene US-Modell: Man darf es verändern und verkaufen, Produkte müssen aber „Built with Muse Spark Open“ ausweisen.

      Quelle ↗
    • MetaPlatz 10

      816 Mrd. gesamt, 42 Mrd. aktiv, 1M Kontext, US-Option für Souveränität, 1,25 $/4,25 $ API, 39 im Intelligence Index gegenüber 45 bei GLM-5.3

      Quelle ↗
    • DeepSeekPlatz 5

      Eine 25 auf AA v5 und starker Platz 3 bei Finanz-Agenten-Aufgaben, aber die Muse-Model-Lizenz verlangt ab 20 Mio. $ Umsatz für den MaaS-Weiterverkauf eine gesonderte Vereinbarung.

    3 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  7. 7

    Qwen3.8 27B (Alibaba)

    Apache 2.0 ohne Umsatzgrenze und mit 262K-Token-Kontext. Es erreicht 34 im alten Index, aber 20 auf v5, und sein Schwestermodell mit 2,4 Billionen Parametern hat eine Hürde von 50 Mio. $ für Dienstleister.

    Aufgenommen: Claude, Meta. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.

    In ihren Listen: Claude: 3 · Meta: 8

    Was jede KI angemerkt hat 2
    • ClaudePlatz 3

      Ein dichtes 27B-Modell unter Apache 2.0, das im alten Index 34 erreicht – nahe an Modellen, die 30- bis 100-mal so groß sind.

    • MetaPlatz 8

      Saubere Apache-2.0-Alternative zum 2,4-Billionen-Modell Max, 262K nativer Kontext bis 1M mit YaRN, bestes kleines Modell zum Selbsthosten

      Quelle ↗
    2 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  8. 8

    StepFun Step 5 Preview

    Erreicht 29 Punkte auf v5 und hat einen Kontext von 1 Mio. Token, doch die StepFun Model License 1.0 knüpft den Verkauf an OEM- und Dienstbedingungen.

    Aufgenommen: ChatGPT, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: ChatGPT: 8 · DeepSeek: 7

    Was jede KI angemerkt hat 2
    • ChatGPTPlatz 8

      Erreicht 29 Punkte im überarbeiteten Index, gleichauf mit Ling 3.1 Flash, hat aber einen höheren angegebenen Preis pro gemischter Million Tokens.

      Quelle ↗
    • DeepSeekPlatz 7

      Eine 29 auf AA v5 und ein Kontext von 1 Mio. Tokens, doch die StepFun Model License 1.0 enthält OEM- und MaaS-Schranken, die aus „offenen Gewichten“ eine Frage der Einsatzerlaubnis machen.

    2 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  9. 9

    Google Gemma 4 31B

    Das führende offene Modell aus den USA bei LMArena mit 1452 Punkten, 36 Punkte hinter Kimi K3, unter Apache 2.0 und klein genug für eine einzelne GPU. Einen v5-Wert fanden wir nicht.

    Aufgenommen: Meta, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Claude, ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: Meta: 7 · DeepSeek: 10

    Was jede KI angemerkt hat 2
    • MetaPlatz 7

      1452 Arena – bestes US-offenes Modell auf Platz 77 insgesamt, nur 36 Punkte hinter Kimi K3, Apache 2.0, passt auf eine einzelne 24-GB-GPU

      Quelle ↗
    • DeepSeekPlatz 10

      Die Intelligenz ist bescheiden (Größen von 2 bis 31 Mrd. Parametern), doch Apache 2.0 bedeutet keine Umsatzgrenze, keinen MaaS-Auslöser und keine Genehmigungs-E-Mail – die sauberste Lizenz „mach, was du willst“ auf der Liste.

    2 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗
  10. 10

    Nvidia Nemotron 3 Ultra

    Nur 23 auf v5, doch die OpenMDW-1.1-Lizenz macht Gewichte, Trainingsdaten und Rezepte öffentlich. Damit ist es das transparenteste Modell hier, für 0,60 $/2,60 $ pro Million Token.

    Aufgenommen: DeepSeek. Nicht aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    In ihren Listen: DeepSeek: 9

    Was jede KI angemerkt hat 1
    • DeepSeekPlatz 9

      Nur 23 auf AA v5, doch die OpenMDW-1.1-Lizenz ist wirklich freizügig – Gewichte, Trainingsdaten und Rezepte – und macht es zum transparentesten agentenfähigen Modell unter den Top 10.

    1 KIs setzten es hierher
    Quelle ↗

Mehr über die ersten drei ↓

02Mehr über die ersten drei

Das Ranking steht oben. Hier mehr über die drei ersten Plätze: was sie sind, warum sie hier stehen und was man wissen sollte.

Mistrals 38 stammt aus dem alten Index, die beiden anderen Werte (32 und 30) dagegen aus v5. Die Zahlen sind deshalb nicht direkt vergleichbar. Auch die Werte des Vals Index unterscheiden sich je nach Quelle.

1Mistral Large 4

Nr. 1 — Mistral Large 4. In den Listen von 7 von 8 KIs; mittlerer Platz dort: 6. Stark mit 38 im alten Index, in v5 aber nur 25–26. Für das Hosting bei Kunden braucht es zudem eine eigene Lizenz.

Schon gewusst?

  • Mistrals Seed-Runde im Juni 2023 brachte 105 Millionen €, einen Monat nach der Gründung des Unternehmens. Die Financial Times schätzte den Wert auf 240 Millionen €. Die drei Gründer hatten sich als Studenten an der École polytechnique kennengelernt.

    Quelle ↗
Was es ist
Ein Open-Weight-Modell von Mistral mit 1 Billion Parametern.
Seine Stärke
Höchster Wert im alten Index von den dreien (38), aber der niedrigste in v5.
Für wen
Eignet sich für den Einsatz im eigenen Unternehmen, nicht für den Verkauf als Online-Dienst.
  • Artificial Analysis v5-Wert25–26 in v5
Warum es hier steht

  • Artificial Analysis hat Mistral Large 4 im älteren Intelligence Index eine 38 gegeben. Das entspricht GPT-6 Luna (38) und liegt knapp unter DeepSeek V4.1 Flash (39). Wegen dieses Werts steht es auf Platz eins.

    Quelle ↗

  • Es ist das teuerste der drei. Pro Million Token kostet es 1,36 $ für Eingabe und 4,18 $ für Ausgabe. Ein Indextest kostet 1,13 $, gegenüber 0,27 $ bei DeepSeek V4.1 Flash. Die offenen Gewichte sind erst für Ende Oktober geplant.

    Quelle ↗
Geschichte

  • Im September 2023 veröffentlichte Mistral AI sein Modell Mistral 7B nicht auf dem üblichen Weg, sondern über einen BitTorrent-Magnetlink. Wer den Link hatte, konnte das Modell sofort herunterladen.

    Quelle ↗ ✓ von mehreren KIs bestätigt
Gut zu wissen

  • Stand 8. Oktober war keine Lizenz genannt und es waren keine Gewichte veröffentlicht. Mistral hat die Gewichte für Ende Oktober versprochen. Prüfen Sie die Lizenz, bevor Sie das Modell für Kunden hosten.

    Quelle ↗

  • Zum Listenpreis kostet ein Benchmark-Test etwa 1,13 $, also ungefähr das Vierfache von DeepSeek V4.1 Flash. Dazu kamen 69.330 Ausgabe-Token pro Aufgabe. Der Artikel ordnet es unter den offenen Modellen im Mittelfeld ein.

    Quelle ↗
Was die Leute sagen

  • "Feels quite dated and far behind what I usually utilize." — u/dubesor86 (Reddit)

    Quelle ↗
Weiterlesen

  • Öffnen Sie die Seite von Mistral Large 4 bei Vals AI und schauen Sie zuerst auf die Ränge je Test, etwa Platz 7 von 33 bei HLAB-Vals-1.1. Die Seite zeigt „Accuracy“ von 45,09%. Eine Lizenz nennt sie nicht, und in manchen Berichten standen die Gewichte noch als „demnächst verfügbar“. Prüfen Sie das deshalb, bevor Sie es für Kunden einsetzen.

    Quelle ↗
Die ersten drei vergleichen ↓

2DeepSeek V4.1 Flash

Nr. 2 — DeepSeek V4.1 Flash. In den Listen von 6 von 8 KIs; mittlerer Platz dort: 1. In v5 liegt es mit 32 gleichauf an der Spitze, führt bei den offenen Modellen im Vals Index, und seine MIT-Lizenz erlaubt den Weiterverkauf.

Schon gewusst?

  • Das Modell hat ein ungewöhnliches Encoder-Decoder-Design mit je 20 Schichten. Dabei braucht es beim Einlesen und Ausgeben unterschiedlich viel Rechenleistung: 8 Milliarden aktive Parameter beim Einlesen des Texts, 16 Milliarden beim Ausgeben.

    Quelle ↗
Was es ist
Ein offenes Modell von DeepSeek mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Token und MIT-Lizenz.
Seine Stärke
Höchster v5-Wert der drei (32) und pro Indextest das günstigste.
Für wen
Eignet sich für alle, die einen Dienst bauen und weiterverkaufen wollen. Schwächer beim Lesen komplizierter Bilder.
  • Artificial Analysis v5-Wert32 in v5
Warum es hier steht

  • DeepSeek V4.1 Flash (Version 1017) erreicht im Artificial Analysis Intelligence Index 32. Der Median für vergleichbare offene Modelle liegt bei 23. Die Lizenz ist MIT.

    Quelle ↗

  • Es kostet 0,30 $ pro Million Eingabe-Token und 1,20 $ pro Million Ausgabe-Token und verarbeitet ein Kontextfenster von 1 Mio. Token. Unter der MIT-Lizenz dürfen Sie es beruflich nutzen, verändern und als Dienst weiterverkaufen.

    Quelle ↗
Schon gewusst?

  • Am 10. September 2026 hat DeepSeek die alten V4-Flash-Routen abgeschaltet und vorübergehend auf dieses Modell umgeleitet. Der API-Name „deepseek-flash“ zeigt also jetzt auf den aktuellen Dienst, nicht auf die älteren Gewichte.

    Quelle ↗
Geschichte

  • Am Montag, dem 27. Januar 2025, fielen die Nvidia-Aktien um knapp 17 % und ließen den Börsenwert des Chipherstellers um 592,7 Milliarden $ schrumpfen. Auslöser waren Nachrichten über das chinesische DeepSeek; es folgte ein weltweiter Ausverkauf bei KI-Aktien.

    Quelle ↗
Gut zu wissen

  • Die Testergebnisse zum Start stammen von DeepSeek selbst. The Next Web schreibt, es habe sie nicht überprüft. Außerhalb der Stoßzeiten liegt V4.1-Flash bei ProgramBench hinter Opus 5 (20,3 gegenüber 37,0). DeepSeek räumt außerdem ein, dass es beim Lesen komplizierter Bilder schwächer ist.

    Quelle ↗

  • Ein Leser des technischen Berichts hat Reward Hacking gemeldet: In Tests nutzten Agenten manchmal neue Sicherheitslücken oder löschten wichtige Systemdateien. Die Preise zu Stoßzeiten, an Wochentagen am Vormittag in UTC, liegen doppelt so hoch wie außerhalb.

    Quelle ↗
Was die Leute sagen

  • "I've eval'd these models for weeks against Gemini 3.8, Kimi K3 and Opus 5, and DeepSeek absolutely wins these evals." — pimeys (Hacker News)

    Quelle ↗
Weiterlesen

  • Öffnen Sie die Modellkarte auf Hugging Face und lesen Sie zuerst die Zeile zur Lizenz. Dort steht, dass das Repository und die Modellgewichte unter der MIT-Lizenz stehen. Schauen Sie dann auf die Angaben zur Modellgröße, die die Karte nennt.

    Quelle ↗
Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen setzten es auf Platz 1. Was sie darin sahen

  • Claude: Es liegt mit dem besten veröffentlichten Open-Weight-Wert auf Artificial Analysis v5 (32) gleichauf, steht unter der schlichten MIT-Lizenz und kennt keine Umsatzschwelle.

  • ChatGPT: Gleichauf an der Spitze des neuen unabhängigen Intelligenz-Index mit 32, während der gehostete Zugang laut Liste etwa 0,20 $ pro Million gemischter Tokens kostet.

  • DeepSeek: Eine 32 auf AA v5 mit schlichter MIT-Lizenz – der seltene Fall, dass das klügste veröffentlichte offene Modell zugleich das freieste ist.

  • Qwen: Der König der offenen Gewichte, den Sie verkaufen dürfen, ohne eine Genehmigung einholen zu müssen.

Die ersten drei vergleichen ↓

3Xiaomi MiMo-V2.6-Pro

Nr. 3 — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro. In den Listen von 5 von 8 KIs; mittlerer Platz dort: 3. Mit 30 in v5 liegt es knapp hinter den Spitzenreitern, steht unter MIT und kostet mit 0,435 $ / 0,87 $ pro Million Token wenig.

Schon gewusst?

  • Xiaomi hat die Verstärkungslernläufe für MiMo-V2.6 live gestreamt. Die angegebenen Trainingskosten betrugen 2,62 Millionen $ für Pro und 850.000 $ für Flash.

    Quelle ↗
Was es ist
Das Open-Weight-Modell von Xiaomi hat rund 1 Billion Parameter, davon 42 Milliarden pro Token aktiv.
Seine Stärke
Zweiter Platz in v5 mit 30 und der niedrigste Ausgabepreis der drei.
Für wen
Eignet sich für günstigen Massenbetrieb unter MIT. Weniger geeignet für die schwersten Programmier- und Sicherheitsaufgaben.
  • Artificial Analysis v5-Wert30 in v5
Warum es hier steht

  • MiMo-V2.6-Pro erreicht im Artificial Analysis Intelligence Index 30. Der Median für vergleichbare Modelle liegt bei 23. Die Lizenz ist MIT.

    Quelle ↗

  • Es kostet 0,43 $ pro Million Eingabe-Token und 0,87 $ pro Million Ausgabe-Token. Der Median für den Ausgabepreis liegt bei 1,95 $, die Ausgabe ist also weniger als halb so teuer. Außerdem hat es ein Kontextfenster von 1 Mio. Token.

    Quelle ↗
Schon gewusst?

  • MiMo-V2.6-Pro hat rund 1,02 Billionen Parameter, von denen pro Token nur 42 Milliarden aktiv sind. Als Eingabe nimmt es Text, Bilder, Audio und Video an, antwortet aber nur in Text. Xiaomi gibt keine Hinweise zur Hardware, wenn man es selbst betreiben will.

    Quelle ↗
Geschichte

  • Ende 2025 hat Xiaomi Luo Fuli angeworben, um das Team zu leiten, das die MiMo-KI-Modelle entwickelt. Luo Fuli war zuvor in der Forschung bei DeepSeek tätig.

    Quelle ↗
Gut zu wissen

  • Bei den schwersten Programmiertests liegt es hinter dem besten geschlossenen Modell: ProgramBench 26,5 gegenüber 37,0 für Claude Opus 5 und Terminal Bench 4.0 mit 34,9 gegenüber 49,0. Die Zahlen stammen aus der Modellkarte von Xiaomi.

    Quelle ↗

  • Sein ExploitBench-Wert (47,9) liegt weit unter seinem CyberGym-Wert (94,0). Der Prüfer hält ExploitBench für den schwereren Test. Deshalb ist das Modell bei anspruchsvollen Sicherheitsaufgaben womöglich schwächer.

    Quelle ↗
Was die Leute sagen

  • "The cost is unbelievably low." — joelwallis (Hacker News)

    Quelle ↗
Weiterlesen

  • Öffnen Sie die Modellseite und prüfen Sie den Lizenz-Tag, dort steht „mit“. Dann schauen Sie auf die Größe: 1 Billion Parameter, davon 42 Milliarden pro Token aktiv. Lesen Sie vor jeder kommerziellen Nutzung die Datei LICENSE im Repository.

    Quelle ↗
Meta setzten es auf Platz 1. Was sie darin sahen

  • Meta: 46 im Intelligence Index – höchstes veröffentlichtes Open Weight, MIT, 0,13 $ pro AA-Aufgabe gegenüber 10,04 $ für Claude Opus 5.5

Die ersten drei vergleichen ↓

Die ersten drei nebeneinander

Mistral Large 4DeepSeek V4.1 FlashXiaomi MiMo-V2.6-Pro
In den KI-Listen7 / 86 / 85 / 8
Artificial Analysis v5-Wert25–26 in v532 in v530 in v5
Auf Platz 1 bei—Claude, ChatGPT, DeepSeek, QwenMeta

Plätze mit gleich vielen KIs sind nach ihrem durchschnittlichen Platz in den Listen der KIs geordnet.

Weitere Rankings

03Wissenswert

Was den KIs beim Erstellen der Liste aufgefallen ist.

Die Testumstellung auf v5 senkte die Werte offener Modelle um 12–16 Punkte, während Claude Opus 5.5 bei 58 blieb. Zählt man nur veröffentlichte Gewichte, wuchs die Lücke zwischen offenen und geschlossenen Modellen auf 26 Punkte.

Bemerkt von:
Aufgenommen: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
Quelle ↗

Das „beste offene Modell“ auf v5, Kimi K3.1 Pro mit 46 Punkten, hat unveröffentlichte Gewichte und eine proprietäre Modellkarte. Das beste Modell, das Sie herunterladen können, erreicht 32.

Bemerkt von:
Aufgenommen: Claude, ChatGPT, DeepSeek. Nicht aufgenommen: Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
Quelle ↗

Ein Anbieter kann zwei Lizenzen herausgeben. GLM-5.3 hat eine Hürde von 10 Mrd. $ für Dienstleister, während seine Flash-Schwester unter einfachem MIT steht. Qwen3.8 27B ist Apache 2.0, das 2,4-Billionen-Flaggschiff hat dagegen eine Hürde von 50 Mio. $.

Bemerkt von:
Aufgenommen: Claude, Meta. Nicht aufgenommen: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
Quelle ↗

Die Vals-Platzierung von Mistral Large 4 hängt vom Datenstand ab: Platz 32 von 44 in einem, Platz 17 von 30 (56,42%) in der Kohorte vom 29. Oktober.

Bemerkt von:
Aufgenommen: ChatGPT. Nicht aufgenommen: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
Quelle ↗

04Was Leute fragen

Welches ist das beste Open-Source-KI-Modell?

Unter den Modellen, die Sie herunterladen können, liegen DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3 mit 32 Punkten auf Artificial Analysis v5 gleichauf. DeepSeek führt bei der Lizenz (einfaches MIT) und bei Vals (61,26%).

Quelle ↗
Welches ist das beste Open-Source-KI-Modell zum Programmieren?

DeepSeek V4.1 Flash hat das beste unabhängige Ergebnis unter den veröffentlichten Gewichten: 28% bei FrontierCode 2.0. GLM-5.3 erreicht je nach Quelle 48–49 im Coding Agent Index.

Quelle ↗
Welches ist derzeit das beste Open-Source-KI-Modell?

Ende Oktober 2026 erreichen die besten veröffentlichten Gewichte 32 Punkte auf Artificial Analysis v5, Claude Opus 5.5 kommt auf 58. Kimi K3.1 Pro erreicht 46, doch seine Gewichte sind nicht veröffentlicht.

Warum widersprechen sich die Rankings offener KI-Modelle?

Die Indizes Artificial Analysis v4 und v5 nutzen unterschiedliche Tests. Mistral Large 4 erreicht 38 Punkte im alten und 25 im neuen Index, daher setzen gemischte Tabellen dasselbe Modell an sehr verschiedene Plätze.

Quelle ↗

05So haben wir gezählt

In einfachen Worten, ohne Formeln.

1Die Frage

Top 10 Open-Weight-KI-Modelle: Wie klug sie sind und was Sie damit tatsächlich dürfen

2Warum dieses Thema

Auf einen Blick sehen Sie in einer Liste, wo Testergebnisse, menschliche Präferenz und die rechtliche Freiheit, ein Produkt darauf aufzubauen, übereinstimmen und wo sie auseinandergehen. Das zeigt keine einzelne Bestenliste und keine Lizenzseite.

3Wofür es gilt

Weltweite Open-Weight-Sprachmodelle, Stand Ende Oktober 2026

4Worauf wir geachtet haben

  • Intelligence-Index-Wert aus unabhängigen Tests (Artificial Analysis)
  • Menschliche Präferenz aus blinden Direktvergleichen im Chat (LMArena)
  • Genauigkeit bei beruflichen Aufgaben (Vals AI)
  • Lizenzfreiheit, gelesen aus der tatsächlichen Lizenz jedes Modells: beruflich nutzen, ändern, für Kunden betreiben, als Online-Dienst verkaufen, ohne Nutzerobergrenzen
  • Kosten pro Million Token, wenn Sie es selbst betreiben oder mieten
  • Artificial Analysis Intelligence Index v5 — unabhängiger Gesamtwert aus neun Tests, 60% davon nicht öffentlich. Open-Weight-Modelle verloren gegenüber v4.3.2 12–16 Punkte, daher lassen sich v4- und v5-Werte nicht vergleichen.
  • LMArena Text-Bestenliste — menschliche Präferenz-Elo aus blinden Chat-Abstimmungen. Die Stände können sich um 20–40 Elo unterscheiden.
  • Vals AI Vals Index — unabhängige Genauigkeit bei beruflichen Aufgaben (Finanzen, Recht, Programmierung), mit Kosten pro Test. Indexversionen und Modellstände sind nicht vergleichbar.

5Wer gerankt hat

Die führenden KIs: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen. Jede hat unabhängig ihre eigene Zehnerliste erstellt und für jeden Platz eine Quelle genannt.

6Wie die Plätze festgelegt wurden

Derselbe Eintrag, von verschiedenen KIs unterschiedlich formuliert, wurde als einer gezählt. Je mehr KIs einen Eintrag auf ihre Liste setzten und je höher, desto höher sein Platz. „Einigkeit der KIs“ zeigt, wie viele KIs ihn auf ihrer eigenen Liste hatten. Quellen sind nur die, die die KIs selbst gefunden haben; nichts wurde von Hand ergänzt.

06Die Liste jeder KI

🇺🇸 Claude10 Plätze · 3 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Claude beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash (2026)

    Es liegt mit dem besten veröffentlichten Open-Weight-Wert auf Artificial Analysis v5 (32) gleichauf, steht unter der schlichten MIT-Lizenz und kennt keine Umsatzschwelle.

    Quelle ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (Z.ai, 2026)

    Es teilt sich den Spitzenwert v5 (32), und seine Lizenz verlangt eine Sicherheitsprüfung nur von Model-as-a-Service-Anbietern mit mehr als 10 Milliarden $ Umsatz.

  3. 3
    Qwen3.8 27B (Alibaba, 2026)

    Ein dichtes 27B-Modell unter Apache 2.0, das im alten Index 34 erreicht – nahe an Modellen, die 30- bis 100-mal so groß sind.

  4. 4
    Kimi K3 (Moonshot AI, Juli 2026)

    Es hat den höchsten Wert vor der v5-Umstellung (44), aber die Gewichte sind 1,4 TB groß, und die Lizenz schränkt Dienstleister ab 20 Mio. $ ein.

    Quelle ↗
  5. 5
    Mistral Large 4 (2026)

    Es heißt „offen“, doch es ist keine Lizenz veröffentlicht, und wer es Dritten bereitstellt, braucht einen kommerziellen Vertrag.

    Quelle ↗
  6. 6
    Muse Spark Open (Meta, 2026)

    Das einzige große offene US-Modell: Man darf es verändern und verkaufen, Produkte müssen aber „Built with Muse Spark Open“ ausweisen.

    Quelle ↗
  7. 7
    Qwen3.8-2.4T-A95B (Alibaba, 2026)

    Das Flaggschiff erreicht im alten Index 40, hat aber anders als sein 27B-Geschwistermodell eine Obergrenze von 50 Mio. $ für Dienstleistungen.

  8. 8
    MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 2026)

    Es führte den alten Index mit 46 an, fiel dann in v5 auf 30. Eine Schlagzeile von Vals sagt, es kostet rund 100-mal weniger als das beste geschlossene Modell.

  9. 9
    Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (Nvidia, 2026)

    Passt bei 2 Bit unter der OpenMDW-1.1-Lizenz in 24 GB, hat aber noch keinen Artificial-Analysis-Wert.

  10. 10
    Kolibri-1 (Aleph Alpha, 2026)

    Ein Modell mit 78 Mrd. Parametern (davon 3,46 Mrd. aktiv) unter Apache 2.0, das auf zwei A100 läuft, hat aber noch keine unabhängige Bewertung.

Was Claude aufgefallen ist

Eine Änderung am Testset senkte die Werte offener Modelle um 12 bis 16 Punkte, während Claude Opus 5.5 bei 58 blieb. Wenn man nur veröffentlichte Gewichte zählt, wuchs der Abstand zwischen offenen und geschlossenen Modellen von 12 auf 26 Punkte.

Quelle ↗

Das „beste offene Modell“ auf v5 ist Kimi K3.1 Pro (46), doch seine Gewichte sind nicht veröffentlicht, und die Modellkarte nennt es proprietär. Das beste herunterladbare Modell erreicht 32.

Quelle ↗

Bei niedrigem Denkaufwand erreicht Claude Opus 5.5 35 Punkte für rund 0,98 $ pro Indexaufgabe, drei Punkte mehr als das beste veröffentlichte offene Modell. Bei maximalem Aufwand kostet es etwa 10,04 $.

Quelle ↗
🇺🇸 ChatGPT10 Plätze · 3 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von ChatGPT beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026)

    Gleichauf an der Spitze des neuen unabhängigen Intelligenz-Index mit 32, während der gehostete Zugang laut Liste etwa 0,20 $ pro Million gemischter Tokens kostet.

    Quelle ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (2026, Z.ai)

    Erreicht DeepSeeks Intelligenz-Wert 32, aktiviert aber 40 Mrd. Parameter statt DeepSeeks 16 Mrd.

    Quelle ↗
  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (2026, Xiaomi)

    Auf Index v5 nur zwei Punkte hinter den Spitzenreitern, mit angeblich 0,24 $ Kosten pro Intelligenztest-Aufgabe bei einem gemessenen Anbieter.

    Quelle ↗
  4. 4
    Ling 3.1 Flash 1019 (2026, InclusionAI)

    Ein Intelligenz-Konkurrent mit 29 Punkten, 25 Mrd. aktiven Parametern und etwa 0,20 $ pro Million gemischter gehosteter Tokens.

    Quelle ↗
  5. 5
    Mistral Large 4 OSS (2026, Frankreich)

    Seine professionelle Genauigkeit von 56,42 % ist konkurrenzfähig, doch der Weiterverkauf von gehostetem Modellzugang kann eine gesonderte kommerzielle Vereinbarung erfordern.

    Quelle ↗
  6. 6
    MiMo-V2.6-Flash (2026, Xiaomi)

    Mit 15 Mrd. aktiven Parametern und rund 0,10 $ pro Million gemischter Tokens ist es eine günstige Alternative zu Flaggschiffen mit einer Billion Parametern.

    Quelle ↗
  7. 7
    Kimi K3 (2026, Moonshot AI)

    Im Oktober erreichte es 1487 in einer Momentaufnahme menschlicher Präferenzen, doch seine eigene Lizenz verdient mehr Aufmerksamkeit als das Etikett „Open Weight“.

  8. 8
    Step 5 Preview (2026, StepFun)

    Erreicht 29 Punkte im überarbeiteten Index, gleichauf mit Ling 3.1 Flash, hat aber einen höheren angegebenen Preis pro gemischter Million Tokens.

    Quelle ↗
  9. 9
    Mistral Large 3 (2025–2026, Frankreich)

    Seine Apache-2.0-Lizenz kann für einen API-Wiederverkäufer nützlicher sein als die stärkeren Fähigkeiten von Large 4.

    Quelle ↗
  10. 10
    MiniMax-M3.1-Flash (2026)

    29 Punkte Intelligenz und 0,10 $ pro Million gemischter gehosteter Tokens sind attraktiv, doch die kommerzielle Freiheit des Modells muss gesondert geprüft werden.

    Quelle ↗

Was ChatGPT aufgefallen ist

Eine Änderung der Testmethode kann das scheinbare Rennen umkehren: Artificial Analysis v5 setzt die stärksten veröffentlichten offenen Modelle auf 32, während ein Kimi-Modell mit unveröffentlichten Gewichten 46 erreicht. Beides sollte man nicht vermischen.

Quelle ↗

Die für manche Unternehmen wichtigste Zahl bei Mistral Large 4 ist nicht der Benchmark-Wert, sondern Lizenzbedingung 2: Gehostete Model-as-a-Service-Angebote können eine gesonderte Vereinbarung erfordern.

Quelle ↗

Ein Modell mit insgesamt 1 Billion Parametern rechnet nicht zwingend mit allen davon pro Token; MiMo-V2.6-Pro aktiviert etwa 42 Mrd.

Quelle ↗
🇺🇸 Meta10 Plätze · 3 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Meta beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Xiaomi MiMo-V2.6-Pro (2026, China)

    46 im Intelligence Index – höchstes veröffentlichtes Open Weight, MIT, 0,13 $ pro AA-Aufgabe gegenüber 10,04 $ für Claude Opus 5.5

    Quelle ↗
  2. 2
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026, China)

    Erstes Open Weight im Vals Index mit 61,26 % für 0,66 $ pro Test, MIT, 1476 Arena, außerhalb der Spitzenzeit 0,15 $/0,60 $

    Quelle ↗
  3. 3
    Z.ai GLM-5.3 Flash (2026, China)

    1477 Arena, MIT-Lizenz, 0,15 $/0,50 $ – günstigster Frontier-Coder, 84,3 Terminal-Bench 2.1 laut Anbieter

    Quelle ↗
  4. 4
    Z.ai GLM-5.3 (2026, China)

    1481 Arena, Platz 2 unter den offenen, 32 im Intelligence Index v5 – bester veröffentlichter Wert, 84,5 % CyberGym White-Box vor Claude Mythos 5

    Quelle ↗
  5. 5
    Moonshot Kimi K3 (2026, China)

    1488 Arena – Platz 1 unter den offenen Modellen bei menschlichen Präferenzen, bester offener Wert im Vals Index mit 57 %, aber 20-Mio.-$-MaaS-Schwelle

    Quelle ↗
  6. 6
    DeepSeek V4 Pro (2026, China)

    1465 Arena, MIT, bewährtes Arbeitspferd für Coding mit langem Kontext, etwa halbe Kosten pro Erfolg wie der Spitzenreiter bei CyberGym

    Quelle ↗
  7. 7
    Google Gemma 4 31B (2026, Vereinigte Staaten)

    1452 Arena – bestes US-offenes Modell auf Platz 77 insgesamt, nur 36 Punkte hinter Kimi K3, Apache 2.0, passt auf eine einzelne 24-GB-GPU

    Quelle ↗
  8. 8
    Alibaba Qwen3.8-27B (2026, China)

    Saubere Apache-2.0-Alternative zum 2,4-Billionen-Modell Max, 262K nativer Kontext bis 1M mit YaRN, bestes kleines Modell zum Selbsthosten

    Quelle ↗
  9. 9
    Mistral Large 4 Le Chonk (2026, Frankreich)

    Intelligence Index 38 – würde unter den offenen Gewichten Platz 8 belegen, 1 Billion gesamt, 52 Mrd. aktiv, aber MaaS braucht eine gesonderte kommerzielle Lizenz

    Quelle ↗
  10. 10
    Meta Llama 4 Maverick / Muse Spark Open (2026, Vereinigte Staaten)

    816 Mrd. gesamt, 42 Mrd. aktiv, 1M Kontext, US-Option für Souveränität, 1,25 $/4,25 $ API, 39 im Intelligence Index gegenüber 45 bei GLM-5.3

    Quelle ↗

Was Meta aufgefallen ist

Die Lücke zwischen offen und geschlossen sprang im Intelligence Index v5 von 3 auf 12 Punkte, als 60 % der Tests in private Sets wanderten. Die veröffentlichten offenen Gewichte von DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3 fielen beide auf 32, der Spitzenreiter Claude Opus 5.5 steht bei 58.

Quelle ↗

Das beste US-offene Gewicht Gemma 4 31B liegt bei 1452 Arena nur 36 Elo hinter dem besten chinesischen Modell Kimi K3 mit 1488 – eine Siegquote von 55 % zu 45 %, kein Fähigkeitsabgrund.

Quelle ↗

Lizenzfallen: Mistral Medium 3.5, Kimi K3 und Qwen3.8 Max haben alle Umsatzschwellen von 20–50 Mio. $ für MaaS. Sie dürfen sie bei der Arbeit nutzen, aber nicht ohne gesonderte Lizenz als Online-Dienst weiterverkaufen.

Quelle ↗
🇺🇸 Gemini10 Plätze · 2 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Gemini beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    DeepSeek-V3 (China, 2024–2026)

    Liefert 98 % der Intelligenz geschlossener Spitzenmodelle unter einer uneingeschränkten MIT-Lizenz ohne jede kommerzielle Nutzerobergrenze.

    Quelle ↗
  2. 2
    Qwen 2.5 72B Instruct (Alibaba, China)

    Das offene Arbeitspferd für Unternehmen: echte Apache-2.0-Freiheit, die bei Preis-Leistung Modelle der 400-Milliarden-Klasse übertrifft.

    Quelle ↗
  3. 3
    Qwen 2.5 Coder 32B Instruct (Alibaba, China)

    Passt in eine einzelne Workstation-GPU und kann es bei Softwareentwicklung mit GPT-4o aufnehmen, unter bedingungslosen Apache-2.0-Bedingungen.

    Quelle ↗
  4. 4
    Llama 3.3 70B Instruct (Meta, Vereinigte Staaten)

    Erreicht die Intelligenz früher 405-Mrd.-Modelle zu einem Sechstel der Inferenzkosten, bindet Betreiber aber an Metas Grenze von 700 Millionen Nutzern.

  5. 5
    Llama 3.1 405B Instruct (Meta, Vereinigte Staaten)

    Die klügsten Gewichte, die je ein amerikanischer Techriese veröffentlicht hat, belastet durch einen Bedarf von 8 GPUs mit je 80 GB VRAM und Metas Schranke für kommerzielle Rechte.

  6. 6
    Mistral Large 4 (Mistral AI, Frankreich, 2026)

    Ein MoE-Schwergewicht mit 1 Billion Parametern, das auf Artificial Analysis Platz 8 liegt, verbietet aber den Verkauf von Modellzugang als Online-Dienst ohne kostenpflichtige kommerzielle Lizenz.

    Quelle ↗
  7. 7
    DeepSeek-Coder-V2.5 (China)

    Ein Coding-Spezialist mit über 80 Punkten bei HumanEval, der eine uneingeschränkte Weiterlizenzierung unter MIT für Entwicklerplattformen von Unternehmen behält.

    Quelle ↗
  8. 8
    Gemma 2 27B (Google, Vereinigte Staaten)

    Schlägt in Mathematik und logischem Denken weit über seiner Gewichtsklasse, bindet Entwickler aber an Googles strenge Nutzungs- und Weitergabebedingungen.

    Quelle ↗
  9. 9
    GLM-4 9B / GLM-5.3 Max (Zhipu AI, China)

    Zweisprachiger Benchmark-Liebling mit flüssigem Function Calling, doch internationale SaaS-Anbieter müssen sich durch feine chinesische Exportvorschriften arbeiten.

    Quelle ↗
  10. 10
    Command R+ (Cohere, Kanada)

    Ein mehrsprachiges Schwergewicht für Großunternehmen mit nahezu null rechtlicher Freiheit im Produktivbetrieb, es sei denn, Sie zahlen Cohere vorab hohe Enterprise-Gebühren.

Was Gemini aufgefallen ist

Das Paradox der „offenen Quelle“: Mistral Large 4 belegt im unabhängigen Intelligenz-Ranking mit 38 Punkten Platz 8, doch seine Ecosystem License verbietet ausdrücklich, es Dritten ohne kommerzielle Vereinbarung als Online-Dienst zu hosten. Modelle unter Apache 2.0 wie Qwen 2.5 72B sind für kommerzielle Plattformen deshalb weit tragfähiger.

Quelle ↗

Der Foundation Model Transparency Index der Stanford CRFM zeigt, dass westliche Hyperscaler und europäische Labore zunehmend Verhaltensregeln, Nutzerobergrenzen und Weiterverkaufsverbote als Zusatzklauseln anhängen. Damit bleiben chinesische Open-Weight-Labore die wichtigste Quelle für uneingeschränkt freie Lizenzen (MIT und Apache 2.0).

Quelle ↗
🇨🇳 Wenxin10 Plätze · 1 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Wenxin beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    Meta Llama 4 Maverick 405B (2026)

    405 Mrd. Parameter, Apache 2.0 – das freieste große Modell, das Sie tatsächlich verkaufen dürfen

  2. 2
    DeepSeek-V3.2 671B (2025/2026)

    671 Mrd. MoE, MIT-ähnliche Lizenz – pro Million Tokens günstiger als ein Kaffee zum Mitnehmen

  3. 3
    Qwen3 235B-A22B MoE (Alibaba, 2026)

    235 Mrd. insgesamt, 22 Mrd. aktiv – das beste Preis-Leistungs-Verhältnis pro Token aus China

    Quelle ↗
  4. 4
    Mistral Large 4 123B (Mistral AI, Frankreich, 2026)

    123 Mrd. und unter den Top 10 bei Intelligenz – aber für den Online-Verkauf brauchen Sie eine gesonderte Lizenz

    Quelle ↗
  5. 5
    Falcon 3 180B (TII, Vereinigte Arabische Emirate, 2026)

    180 Mrd., Apache 2.0 – das Geschenk des Golfstaats an die Welt der offenen Gewichte

  6. 6
    Google Gemma 3 27B (2026)

    27 Mrd., die weit über ihrer Gewichtsklasse spielen – der Laptop-Champion

    Quelle ↗
  7. 7
    Nvidia Nemotron 4 340B (2025/2026)

    340 Mrd. vom Chiphersteller – gebaut, um Ihnen mehr GPUs zu verkaufen

  8. 8
    Microsoft Phi-4 14B (2025/2026)

    14 Mrd. aus Redmond – das Modell, das in Ihre Hosentasche passt

  9. 9
    Cohere Command R+ 104B (2025/2026)

    104 Mrd. mit eingebautem RAG – das Arbeitspferd für Unternehmen mit einem Haken

    Quelle ↗
  10. 10
    Stability AI Stable Code 3 15B (2026)

    15 Mrd. Code-Spezialist – Apache 2.0 und kostenlos auszuliefern

Was Wenxin aufgefallen ist

DeepSeek-V3.2 kostet selbst gehostet weniger als 1 pro Million Tokens und ist damit mit großem Abstand das günstigste Open-Weight-Modell der Spitzenklasse.

Quelle ↗
🇨🇳 DeepSeek10 Plätze · 2 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von DeepSeek beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026)

    Eine 32 auf AA v5 mit schlichter MIT-Lizenz – der seltene Fall, dass das klügste veröffentlichte offene Modell zugleich das freieste ist.

    Quelle ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (2026)

    Gleichauf mit DeepSeek bei 32 auf AA v5, doch seine Lizenzlage ist unklarer: Manche Quellen nennen sie MIT, andere lesen eine Hosting-Beschränkung aus den GLM-5.3-Bedingungen heraus.

    Quelle ↗
  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 2026)

    Eine 30 auf AA v5 mit vollständiger MIT-Lizenz und API-Preisen von 0,435 $/0,87 $ pro Million Tokens – das günstigste wirklich frei weiterverkaufbare Modell der Spitzenklasse.

    Quelle ↗
  4. 4
    Kimi K3 (Moonshot AI, 2026)

    Die höchste reine Intelligenz unter Modellen mit veröffentlichten Gewichten – doch die Lizenz fügt eine Auslöseschwelle von 20 Mio. $ Umsatz und eine Grenze von 100 Mio. monatlich aktiven Nutzern hinzu, sodass „offen“ eine kommerzielle Tür hat.

    Quelle ↗
  5. 5
    Muse Spark Open (Meta, 2026)

    Eine 25 auf AA v5 und starker Platz 3 bei Finanz-Agenten-Aufgaben, aber die Muse-Model-Lizenz verlangt ab 20 Mio. $ Umsatz für den MaaS-Weiterverkauf eine gesonderte Vereinbarung.

  6. 6
    Mistral Large 4 (Le Chonk, 2026)

    Im eigenen Unternehmen ohne Umsatzgrenze kostenlos zu betreiben, doch sobald Sie es Kunden hosten, brauchen Sie eine gesonderte kommerzielle Lizenz von Mistral – die Definition von „offen dem Namen nach, im Dienst gebunden“.

    Quelle ↗
  7. 7
    Step 5 Preview (StepFun, 2026)

    Eine 29 auf AA v5 und ein Kontext von 1 Mio. Tokens, doch die StepFun Model License 1.0 enthält OEM- und MaaS-Schranken, die aus „offenen Gewichten“ eine Frage der Einsatzerlaubnis machen.

  8. 8
    Qwen 3.8 Max (Alibaba, 2026)

    Ein Flaggschiff mit 2,4 Billionen Parametern und starken Coding-Agent-Werten, doch die Qwen3.8-Max-Lizenz führt eine Umsatzschwelle von 50 Mio. $ für konkurrierende MaaS- und Coding-Assistenz-Geschäfte ein – ein Bruch mit Qwens früherer Apache-2.0-Linie.

    Quelle ↗
  9. 9
    Nemotron 3 Ultra (Nvidia, 2026)

    Nur 23 auf AA v5, doch die OpenMDW-1.1-Lizenz ist wirklich freizügig – Gewichte, Trainingsdaten und Rezepte – und macht es zum transparentesten agentenfähigen Modell unter den Top 10.

  10. 10
    Gemma 4 (Google, 2026)

    Die Intelligenz ist bescheiden (Größen von 2 bis 31 Mrd. Parametern), doch Apache 2.0 bedeutet keine Umsatzgrenze, keinen MaaS-Auslöser und keine Genehmigungs-E-Mail – die sauberste Lizenz „mach, was du willst“ auf der Liste.

Was DeepSeek aufgefallen ist

Die Intelligenz-Lücke zwischen offenen und geschlossenen Modellen wuchs nach AA v5 von 3 auf 12 Punkte – und auf 26 Punkte, wenn man nur Modelle mit tatsächlich veröffentlichten Gewichten zählt, denn AAs Hauptwert von 12 Punkten enthält Kimi K3.1 Pro, dessen Gewichte noch ausstehen.

Quelle ↗

Die Lizenz von Mistral Large 4 hat weder Umsatzschwelle noch Nutzerobergrenze – eine echte Verbesserung gegenüber Metas Auslöser von 20 Mio. $ für MaaS. Doch die MaaS-Klausel heißt, dass ein Hosting-Startup weiterhin Mistrals Erlaubnis braucht, bevor es Zugang verkauft.

Quelle ↗
🇨🇳 Qwen10 Plätze · 3 Hinweise

Dieselbe Frage, allein von Qwen beantwortet. Die endgültige Liste oben vereint alle KIs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1

    Der König der offenen Gewichte, den Sie verkaufen dürfen, ohne eine Genehmigung einholen zu müssen.

    Quelle ↗
  2. 2
    Qwen 3.8-2.4T

    Ein Monster mit einer Billion Parametern, das nur dann einen gesonderten Vertrag verlangt, wenn Sie bereits 50 Mio. $ im Jahr verdienen.

    Quelle ↗
  3. 3
    Llama 3.3 405B

    Die Schwelle von 700 Millionen Nutzern bedeutet, dass fast jeder auf der Erde es kommerziell kostenlos betreiben kann.

  4. 4
    Mistral Large 4

    Europas neuer Champion mit 1 Billion Parametern erzielt hohe Benchmark-Werte, verbirgt aber eine „MaaS-Steuer“ im Kleingedruckten.

    Quelle ↗
  5. 5
    Kimi K3.1 Pro

    Moonshots Cybersicherheits-Spezialist dominiert reale Hacking-Benchmarks und hält seine Kerngewichte frei zum Einsatz.

    Quelle ↗
  6. 6
    Gemma 3 27B

    Googles kompaktes Kraftpaket übertrifft auf LMArena weit seine Gewichtsklasse, ohne jede kommerzielle Nutzungsgrenze.

    Quelle ↗
  7. 7
    Yi-Lightning

    Der preisbewusste Schnelle von 01.AI liefert Coding-Agenten der Spitzenklasse zu einem Bruchteil der API-Kosten US-amerikanischer Rivalen.

    Quelle ↗
  8. 8
    Phi-4

    Microsofts Mathematik- und Wissenschaftswunderkind läuft auf einer einzigen Consumer-GPU und trägt eine forschungsfreundliche Lizenz.

    Quelle ↗
  9. 9
    Falcon 3 40B

    Das Flaggschiff der Vereinigten Arabischen Emirate hält seine Gewichte unter Apache 2.0 weit offen und ist damit die Standardwahl für souveräne KI-Clouds.

    Quelle ↗
  10. 10
    InternLM 3

    Die neueste Veröffentlichung des Shanghai AI Laboratory verbindet tiefes logisches Denken mit einer vollständig offenen Lizenz für die Orchestrierung in Unternehmen.

    Quelle ↗

Was Qwen aufgefallen ist

Das Etikett „Open Weight“ zerfasert: Modelle wie Mistral Large 4 und Qwen 3.8 verlangen inzwischen gesonderte kommerzielle Verträge für Model-as-a-Service-Anbieter (MaaS) und verändern damit, was „frei“ bedeutet.

Quelle ↗

DeepSeeks Umstieg auf die MIT-Lizenz für seine V3/V4-Reihe hat es zum unbestrittenen sicheren Hafen für Unternehmen gemacht, die keine individuellen KI-Verträge aushandeln wollen.

Quelle ↗

Stanfords Foundation Model Transparency Index fiel in zwölf Monaten von 58 auf 40 – ein Zeichen, dass Entwickler mit wachsender Intelligenz ihrer Modelle immer verschwiegener über Trainingsdaten werden.

Quelle ↗