--- title: China dominiert die Open-KI-Charts description: Mit Qwen, Deepseek und Kimi-K2 führt China das Feld der Open-Modelle an. Was macht OSS von OpenAI? author: Andreas Becker url: https://www.all-ai.de/news/news24/open-llm-charts --- ![Ein Podest mit Open-LLM Modellen](https://www.all-ai.de/images/Bilder%20News/25-8/august-llm-open-1201.webp) # China dominiert die Open-KI-Charts Mit Qwen, Deepseek und Kimi-K2 führt China das Feld der Open-Modelle an. Was macht OSS von OpenAI? [Kurzfassung](https://www.all-ai.de/#kurzid) | [Andreas Becker](https://www.all-ai.de/charaktere), 14.08.25 ![Ein Podest mit Open-LLM Modellen](https://www.all-ai.de/images/Bilder News/25-8/august-llm-open-1201.webp) ###### gpt-image-1 | [All-AI.de](http://All-AI.de) ## EINLEITUNG Im August hat die Text-Arena ihr Ranking der offenen Sprachmodelle neu sortiert – mit überraschendem Ergebnis: Modelle wie Qwen-3-235B-A22B-Instruct, GLM-4.5 und das neue gpt-oss-120b von OpenAI landen direkt im Spitzenfeld. Zum ersten Mal schaffen es alle Open-Top-10 gleichzeitig auch ins Gesamtranking der besten LLMs. Was steckt hinter diesem Leistungsschub, und welche offenen Modelle taugen wirklich etwas für den praktischen Einsatz? ## NEWS #### Qwen zieht das Tempo an Qwen-3-235B-A22B-Instruct dominiert aktuell das Open-Feld – und das liegt nicht nur an der schieren Größe. Hinter dem Modell steckt ein flexibler Mixture-of-Experts-Ansatz: 235 Milliarden Parameter insgesamt, aber nur 22 Milliarden aktiv pro Token. Dadurch lassen sich Rechenkosten einsparen, ohne auf Tiefgang beim Reasoning zu verzichten. Besonders clever: Das Modell bietet zwei Modi – „Thinking“ für komplexes Nachdenken und „Non-Thinking“ für schnelle Antworten. Spannend ist auch, wie schnell das Modell ins Ökosystem diffundiert. Anbieter wie Cerebras integrieren die aktuelle Version direkt in ihre Plattformen – inklusive Hosting. Für KI-Builder bedeutet das: Man muss kein eigenes GPU-Cluster hochziehen, um mit einem der derzeit leistungsstärksten Open-Modelle zu experimentieren. Die Hürde zwischen Benchmark und produktivem Einsatz sinkt merklich. ![llm bench](https://www.all-ai.de/images/Bilder News/25-8/august-llm-open-1200.webp) ###### Quelle: lmarena #### Neue Namen, starkes Debüt: GLM-4.5 und gpt-oss ZhipuAI bringt mit GLM-4.5 ein Hybridmodell in Stellung, das zwischen Reasoning und Direktantworten hin- und herwechseln kann. Der Wechsel zwischen „Thinking“ und Schnelligkeit erinnert an Qwen – allerdings mit anderen Lizenzbedingungen. GLM-4.5 steht unter MIT-Lizenz und bietet auch FP8-Varianten an, was die Nutzung für eigene Produkte besonders attraktiv macht. In der Arena ist das Modell erstmals in der offenen Top-10 zu finden – und das mit bemerkenswert starker Performance. Noch überraschender ist OpenAIs gpt-oss-120b. Nach Jahren proprietärer Modelle öffnet der Marktführer wieder Gewichte – unter Apache-2.0 und mit 128k-Kontext. Die Leistung liegt nahe bei OpenAIs eigenem o4-mini, lässt sich aber auf nur einer 80-GB-GPU betreiben. Für Entwickler mit begrenzten Ressourcen ist das ein echtes Argument. Dass gpt-oss-120b sofort in die Top-10 der offenen Modelle einsteigt, zeigt: OpenAI meint es ernst mit der Wiederbelebung des Open-Gedankens. #### China bleibt Taktgeber bei offenen Modellen Wer aktuell in die oberen Ränge der Open-Modelle blickt, sieht einen klaren Trend: chinesische Labs geben den Takt an. Neben Qwen und GLM-4.5 überzeugt auch Moonshots Kimi-K2, ein Modell mit Agentic-Fokus und Milliarden von Parametern im MoE-Setup. Dazu kommen DeepSeek-R1 und MiniMax-M1 – Modelle, die in Benchmarks wie bei der Codegenerierung oder beim Reasoning sichtbar aufschließen. China zeigt dabei nicht nur Masse, sondern auch strategisches Gespür. Offene Lizenzen, skalierbare Hardware-Anforderungen und aggressive Releases – das alles wirkt wie ein Gegenentwurf zur bisher westlich dominierten Modelllandschaft. Für Entwickler, die nicht auf Blackbox-Systeme setzen wollen, entsteht damit eine echte Alternative. #### Was die Text-Arena wirklich misst – und warum das zählt Die Text-Arena verzichtet auf klassische Metriken wie MMLU oder HellaSwag. Stattdessen setzt sie auf menschliche Duelle: Zwei Antworten, ein Prompt, ein Urteil. Dieses Pairwise-Voting misst, was Modelle im Alltag leisten – also dort, wo Formulierung, Klarheit und Nutzwert zählen. Der Haken: Es ersetzt keine spezifischen Tests für einzelne Anwendungsfälle. Aber es zeigt Trends. Und der Trend ist klar: Open-Modelle sind 2025 nicht mehr nur eine Sparlösung – sie sind konkurrenzfähig. Zehn offene Systeme unter den besten fünfzig insgesamt, viele davon mit produktionsfähigen Lizenzen. Für KI-Builder bedeutet das: Wer 2025 ein Modell auswählt, sollte Open-Alternativen nicht nur mitdenken, sondern aktiv ausprobieren. Manche von uns werden überrascht sein, wie wenig Proprietary heute noch zwingend ist. ## DEIN VORTEIL - DEINE HILFE ## KURZFASSUNG - Die Text-Arena zeigt im August eine klare Dominanz offener KI-Modelle mit Qwen, GLM-4.5 und gpt-oss an der Spitze. - Besonders OpenAI sorgt mit gpt-oss für Aufsehen, da es erstmals wieder freie Gewichte veröffentlicht. - China positioniert sich mit Qwen, Kimi-K2 und DeepSeek als führende Kraft im Bereich offener Sprachmodelle. - Offene Modelle sind 2025 nicht nur konkurrenzfähig, sondern auch produktionsreif – ideal für Entwicklerteams. ## QUELLEN - [Text Arena – Leaderboard (Text)](https://lmarena.ai/leaderboard/text) - [Top 10 Open Models by Provider (X-Post)](https://x.com/lmarena_ai/status/1946211508335333676) - [Introducing gpt-oss](https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/) - [gpt-oss-120b & gpt-oss-20b Model Card](https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/) - [Qwen3: Think Deeper, Act Faster](https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/) - [zai-org/GLM-4.5 (GitHub)](https://github.com/zai-org/GLM-4.5) - [Kimi K2: Open Agentic Intelligence](https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/) - [Chinese AI model Kimi K2 (Nature)](https://www.nature.com/articles/d41586-025-02275-6)