Open-Source-KI-Modelle schließen auf: DeepSeek, Qwen3 und Llama 4 erreichen jetzt GPT-5-Niveau
Zusammenfassung
Der Leistungsunterschied zwischen Open-Source- und proprietären KI-Modellen ist bei wichtigen Benchmarks im Jahr 2025 von 17,5 Prozentpunkten auf nur 0,3 % geschrumpft. DeepSeek V3.2, Qwen3-235B und Llama 4 Scout können es jetzt mit GPT-5.2 und Claude Opus 4.5 aufnehmen – bei einem Bruchteil der Kosten und mit voller Self-Hosting-Fähigkeit. Für Unternehmen, die zwischen API-Abhängigkeit und Infrastrukturinvestitionen abwägen, hat sich die Rechnung grundlegend verändert.
Was passiert ist
Der Dezember 2025 markiert einen Wendepunkt in der KI-Modelllandschaft. Open-Source-Large-Language-Modelle haben nahezu Gleichstand mit den leistungsfähigsten proprietären Systemen erreicht und beenden damit eine mehrjährige Phase der Dominanz geschlossener Modelle.
Die Zahlen sprechen für sich. Eine Analyse von 94 führenden LLMs zeigt, dass Open-Source-Modelle bei MMLU jetzt nur noch 0,3 Prozentpunkte hinter proprietären Systemen liegen – vor einem Jahr waren es noch 17,5 Punkte. Bei Chatbot Arena, der Human-Preference-Rangliste mit über 5 Millionen Nutzerstimmen, verringerte sich der Abstand von 8 % auf 1,7 % zwischen Januar 2024 und Februar 2025. Seitdem schrumpft er weiter.
Drei Modellfamilien führen die Open-Source-Bewegung an:
DeepSeek V3.2 wurde am 1. Dezember 2025 veröffentlicht und erreicht Gleichstand mit GPT-5 bei mehreren Reasoning-Benchmarks. Die Mixture-of-Experts-Architektur des chinesischen Labors aktiviert nur 37B seiner 671B Parameter pro Token und ermöglicht so Frontier-Performance zu handelsüblichen Kosten.
Qwen3-235B-A22B von Alibaba erreicht oder übertrifft GPT-4o bei den meisten öffentlichen Benchmarks, während es nur 22B seiner 235B Parameter aktiviert. Sein Thinking-Update vom Juli 2025 erzielte State-of-the-Art-Ergebnisse unter den Open-Source-Reasoning-Modellen.
Llama 4 Scout von Meta bietet ein Kontextfenster von 10 Millionen Token – genug, um 7.500 Seiten in einer einzigen Sitzung zu verarbeiten – und läuft auf einer einzelnen H100-GPU mit INT4-Quantisierung.
Open-Source-Modelle repräsentieren mittlerweile 62,8 % des Marktes nach Modellanzahl. Der Wandel vollzog sich schnell. Vor zwei Jahren dominierten noch proprietäre Modelle.
Warum es wichtig ist
Für Unternehmen, die KI-Infrastruktur aufbauen, verändert diese Angleichung die Build-versus-Buy-Kalkulation grundlegend.
Die Kostendynamik hat sich umgekehrt. DeepSeek V3.2 kostet $0,26 pro Million Input-Token – etwa 10-mal günstiger als GPT-5.2 Pro. Mistral Medium 3 liefert 90 % der Leistung von Claude Sonnet 3.7 für $0,40 pro Million Token, 8-mal günstiger als GPT-4. Organisationen berichten von 25 % höherem ROI mit Open-Source-Ansätzen im Vergleich zu reinen Proprietär-Strategien.
Datenkontrolle wird möglich. Self-Hosting hält sensible Informationen vollständig innerhalb der organisationseigenen Infrastruktur. Gesundheitsunternehmen können Patientendatenabfragen vor Ort ausführen, ohne HIPAA-Verletzungsrisiken durch externe Übertragung. Finanzinstitute behalten die volle Kontrolle über Handelsalgorithmen und Kundendaten.
Die Deployment-Flexibilität wächst. Mistral Medium 3 läuft auf nur vier GPUs. Llama 4 Scout passt auf eine einzelne H100. Diese Modelle können in hybriden Umgebungen, lokalen Rechenzentren oder Edge-Standorten eingesetzt werden – unmöglich bei API-only proprietären Diensten.
Vendor Lock-in löst sich auf. Selbst gehostete Modelle werden nicht obsolet, wenn Anbieter ältere Versionen einstellen. Organisationen kontrollieren ihre Upgrade-Zeitpläne, wahren die Modellkonsistenz und vermeiden die nutzungsbasierte Preisvolatilität, die PPA-Märkte zunehmend verkäuferfreundlich gemacht hat.
Technische Details
Modellspezifikationen
| Modell | Gesamt-Parameter | Aktive Parameter | Kontext | Input-Kosten/M | Output-Kosten/M |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 671B | 37B | 128K | $0,26 | $0,39 |
| Qwen3-235B | 235B | 22B | 256K | $0,20 | $1,20 |
| Llama 4 Scout | 109B | 17B | 10M | $0,08 | $0,30 |
| Mistral Medium 3 | — | — | 131K | $0,40 | $2,00 |
| Mistral Large 3 | 675B | 41B | 256K | — | — |
Benchmark-Leistung
Coding: DeepSeek V3.2 zeigt außergewöhnliche Kompetenz bei Long-Tail-Agenten-Aufgaben und integriert Thinking direkt in die Tool-Nutzung. Qwen3-235B erreicht 74,8 auf LiveCodeBench v6. Llama 4 Scout erzielte 38,1 % auf LiveCodeBench und übertrifft damit GPT-4os 32,3 %.
Reasoning: Qwen3-235B erreicht 85,7 auf AIME'24 und 81,5 auf AIME'25. Im Thinking-Modus erreicht es 92,3 auf AIME25. DeepSeek V3.2-Speciale erreicht Gleichstand mit Gemini-3.0-Pro und Goldmedaillen-Leistung bei IOI 2025, ICPC World Final 2025, IMO 2025 und CMO 2025.
Long Context: Das 10M-Kontextfenster von Llama 4 Scout ermöglicht die Verarbeitung ganzer Rechtsdokumente, Forschungsartikelsammlungen oder Software-Repositories in einzelnen Sitzungen.
Architektur-Innovationen
DeepSeek V3.2 führt DeepSeek Sparse Attention (DSA) ein und erreicht feinkörnige Sparse Attention für erhebliche Effizienzverbesserungen bei langem Kontext bei gleichbleibender Modellausgabequalität.
Der hybride Thinking-Modus von DeepSeek V3.1 wechselt zwischen Chain-of-Thought-Reasoning und direkten Antworten über Chat-Template-Änderungen – ein Modell deckt sowohl allgemeine als auch reasoning-intensive Anwendungsfälle ab.
Mistrals Ministral-Reihe bietet neun dichte Modelle mit 3B, 8B und 14B Parametern, jeweils in Base-, Instruct- und Reasoning-Varianten. Das 14B-Reasoning-Modell erreicht 85 % auf AIME 2025 und läuft auf einer einzelnen GPU.
Self-Hosting-Anforderungen
| Modell | Minimale Hardware | Empfohlen |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8x H100 80GB | 16x H100 |
| Qwen3-235B | 8x H100 80GB | 8x H200 |
| Llama 4 Scout | 1x H100 (INT4) | 2x H100 |
| Mistral Medium 3 | 4x GPU | 8x A100/H100 |
| Ministral 3 14B | 1x Consumer-GPU | 1x A100 |
Tools wie OpenLLM ermöglichen den Betrieb jedes Open-Source-Modells als OpenAI-kompatible API-Endpunkte mit einzelnen Befehlen. Ray Serve und Hugging Face TGI vereinfachen das Kubernetes-Deployment.
Was als Nächstes kommt
Das Open-Source-Momentum zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. DeepSeeks Trainingseffizienz – 180K H800-GPU-Stunden pro Billion Token – deutet auf weiterhin schnelle Iteration hin. Das Thinking-Update von Qwen3 im Juli 2025 zeigte, dass Post-Training-Verbesserungen weiter skalieren.
Erwarten Sie für Q1 2026: - Weitere Kontextfenster-Erweiterungen über Llama 4 Scouts 10M Token hinaus - Verbesserte Agenten-Fähigkeiten mit zunehmender Tool-Use-Reife - Kleinere, effizientere Modelle, die aktuelle Frontier-Leistung erreichen
Für Organisationen, die noch API-only-Strategien evaluieren, schließt sich das Fenster für proprietären Lock-in. Da 89 % der Organisationen jetzt Open-Source-KI nutzen, hat sich die Frage von „ob" zu „welche Modelle und wie schnell" verschoben.
Introl-Perspektive
Das Self-Hosting von Frontier-Class-Open-Source-Modellen erfordert erhebliche GPU-Infrastruktur, effiziente Kühlsysteme und operatives Know-how. Introls 550 auf HPC spezialisierte Außendiensttechniker deployen und warten die Beschleuniger-Cluster, die diese Modelle benötigen. Erfahren Sie mehr über unser Einsatzgebiet.
Veröffentlicht: 18. Dezember 2025
