Wie offen sind KI-Modelle, deren Gewichte der Anbieter zurückhält?

Eine Modelldatei auf dem eigenen Server, und keine fremde Regierung nimmt sie weg: Mit diesem Versprechen wirbt Jakob von Lindern in seinem Artikel „KI-Modelle in Europa: Es muss nicht immer das Beste sein“ (DIE ZEIT, 03.07.2026) für digitale Souveränität. Am 14. August 2026 stellte das chinesische Labor Z.ai sein Modell GLM-5.3 vor. Zehn Tage später führt es die Rangliste der offenen KI-Modelle an, und auf dem Repositorium des Anbieters fehlt die Gewichtsdatei.

Zwischen offenem und geschlossenem Spitzenmodell liegen 21 Punkte#

Um 8,04 Prozent übertraf Anfang Januar 2024 das beste geschlossene Modell das beste offene, im Februar 2025 nur noch um 1,70 Prozent. So misst es der KI-Index der Universität Stanford¹ an der Chatbot Arena, einem Ranking aus blinden Nutzerurteilen. Von Linderns „wenige Prozent“ war zu diesem Stichtag gemessen, nicht übertrieben. Seither schrumpft der Abstand nicht weiter: Geschlossene und offene Spitze tauschten seit Anfang 2025 mehrfach die Führung. Auf der Arena-Rangliste arena.ai ↗ steht am 24. August 2026 das geschlossene Fable 5 mit 1508 Punkten vorn, dahinter, auf Rang 13 mit 1487 Punkten, das erste als offen geführte Modell, GLM-5.3.

Das beste offene Modell kommt aus China#

Hinter GLM-5.3 (Z.ai) folgen Qwen (Alibaba), DeepSeek, Kimi und MiniMax, allesamt aus China. Das stärkste offene Modell aus den USA ist Metas ältere Llama-Reihe; die neuen Spitzenmodelle des Konzerns sind geschlossen. Derselbe Stanford-Bericht misst, wie schnell China aufgeholt hat: Auf den Testfeldern MMLU, MMMU, MATH und HumanEval schrumpfte der Abstand der besten chinesischen zu den besten amerikanischen Modellen binnen eines Jahres von 17,5, 13,5, 24,3 und 31,6 Prozentpunkten auf 0,3, 8,1, 1,6 und 3,7. Im März 2026 lag die amerikanische Spitze im selben Index noch 2,7 Prozent vorn. Wer heute das beste frei verfügbare Modell auf eigene Server holt, holt sich ein chinesisches. Europas stärkstes Labor, das französische Mistral, steht mit seinem besten Modell auf Rang 125.

Zwei chinesische Labore knüpfen die Offenheit an Bedingungen#

Z.ai kündigte zum Start von GLM-5.3 an, Gewichte und API-Zugang erst gestaffelt nachzureichen, sobald die Sicherheitsprüfung abgeschlossen sei; als Grund nennt das Labor die gestiegene Cyber-Fähigkeit des Modells. Auf Z.ais eigenem Modell-Repositorium² ist am 24. August 2026 als neuestes GLM mit Gewichten GLM-5.2 vom 2. Juli 2026 gelistet. Moonshot bindet die Offenheit an den Lizenztext: Die Gewichte von Kimi K3 liegen seit dem 27. Juli 2026 offen, aber unter hauseigener Lizenz. Ab 20 Millionen US-Dollar Umsatz in zwölf zusammenhängenden Monaten verlangt sie eine gesonderte Vereinbarung, ab 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern oder 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz die Nennung von „Kimi K3“ auf der Oberfläche. Von Linderns Kernpunkt bleibt richtig: Wer die Gewichte hat und selbst betreibt, dem kappt keine Regierung die Leitung. Gesichert ist damit der Bestand. Über den Nachschub verfügt weiter der Anbieter, und dieselbe Trennung war schon beim amerikanischen Verbot chinesischer Wechselrichter zu sehen³: Installierte Geräte laufen weiter, neue kommen nicht mehr ins Land.

In Eustella stecken zwei amerikanische und ein chinesisches Modell#

Als europäischen Weg führt der Artikel die österreichische App Eustella an, die offene Modelle beim deutschen Anbieter Ionos hostet. Welche, hat das Magazin *trend*⁴ recherchiert: Gemma (Google), Qwen (Alibaba), gpt-oss (OpenAI) und Mistral, dazu Flux für die Bildgenerierung. Europäisch sind davon Mistral aus Frankreich und das deutsche Flux von Black Forest Labs, beide für Randaufgaben. Die Unabhängigkeit besteht darin, dass die Rechner in Deutschland stehen. Über den Zugriff auf sie entscheiden vier Stufen, von denen der Standort nur eine ist⁵. Gebaut haben die Modelle andere.

Ein volloffenes europäisches Modell gibt es: Apertus#

„Offene Gewichte“ heißt bei all dem: Die Gewichte sind frei, die Trainingsdaten nicht; was ein Modell aufgenommen hat und was es ausspart, ist von außen nicht nachzusehen. Der Artikel nennt die eine Ausnahme nicht. ETH Zürich, EPFL Lausanne und das Schweizer Supercomputing-Zentrum haben im September 2025 Apertus veröffentlicht, unter Apache-2.0-Lizenz. Das Modellpaper⁶ nennt den Unterschied: trainiert ausschließlich auf offen verfügbaren Daten, mit nachträglich respektierten Ausschlüssen aus der robots.txt, auf 15 Billionen Token aus über 1800 Sprachen; freigegeben sind neben den Gewichten die Aufbereitungsskripte, die Zwischenstände und der Trainingscode. Das ist eine Generation hinter der Spitze und eine solide Größe für den Eigenbetrieb: Apertus gibt es mit 8 und mit 70 Milliarden Parametern, seit Juni 2026 dazu destillierte Varianten bis hinab zu einer halben Milliarde, seit Juli 2026 die überarbeitete Fassung v1.5.

Europa entscheidet zwischen zwei Stufen von Offenheit#

Europa muss nicht jedes Milliardenrennen um das größte Modell mitlaufen. Offene Gewichte aus China geben den Schalter zurück und lassen die Trainingsdaten fremd; ein volloffenes Modell wie Apertus gibt beides zurück und liegt dafür hinter der Spitze. Dieselbe Wahl kehrt eine Schicht tiefer wieder, bei den Chips, auf denen jedes dieser Modelle rechnet⁷. Die Gegenprobe an GLM-5.3 und an der Kimi-Lizenz geht darum nur halb auf: Wer die nächste Modellgeneration auf eigene Server holen will, wartet auf eine gestaffelte Ankündigung und liest einen Lizenztext mit Umsatz- und Nutzerschwellen.

Anlass war Jakob von Linderns Artikel „KI-Modelle in Europa: Es muss nicht immer das Beste sein“, DIE ZEIT, 03.07.2026. Der Abstand offener zu geschlossenen Modellen und der Vergleich zwischen den USA und China stammen aus dem KI-Index der Universität Stanford, Jahrgänge 2025 und 2026 (hai.stanford.edu); der Arena-Stand vom 24. August 2026 von der Chatbot Arena (arena.ai); Z.ais Modellbestand und die Kimi-K3-Lizenz von Moonshot aus deren Modellablagen (huggingface.co); die Modelle hinter Eustella aus dem Magazin trend (trend.at); die Apertus-Angaben aus dem Modellpaper von ETH Zürich und EPFL (arxiv.org).