Monatliches Ranking · Stand: September 2026

Top 5: Offene Sprachmodelle fürs Programmieren

Unsere Marktbeobachtungen im September 2026

DeepSeek veröffentlichte am 10. September die offenen Gewichte von V4.1 Flash unter MIT-Lizenz auf Hugging Face. Die Mixture-of-Experts-Fassung mit 552 Milliarden Parametern im Kernmodell und weiteren 196 Milliarden im Engram-Speicher aktiviert nur 8 Milliarden Parameter beim Einlesen und 16 Milliarden bei der Ausgabe, bietet rund eine Million Token Kontext und native Bildverarbeitung. Laut Herstellerangabe löst sie 74,2 Prozent auf DeepSWE v1.1 und liegt damit vor V4-Pro (62,7), bei zugleich deutlich geringerem Self-Host-Aufwand durch den auf 4 Bit reduzierten KV-Cache.

Rangverlauf

April–September 2026

Rangverlauf der aktuellen Top-Tools über die letzten Monate DeepSeek aktuell Rang 1; GLM 5.3 aktuell Rang 2; Kimi K3 aktuell Rang 3; MiniMax M3 aktuell Rang 4; Qwen3-Coder Next aktuell Rang 5. DeepSeek · April 2026 · Rang 1 – Steigt von Rang 4 auf Rang 1: DeepSeek veröffentlichte am 24. April 2026 die offene Version V4, die laut Hersteller-Angaben mit rund 80,6 Prozent auf SWE-bench Verified den höchsten offenen Wert des Monats erreicht und V3.2 als aktuelle Fassung ablöst. DeepSeek · Mai 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1 durch Bestandsschutz: Im Mai erschien kein neues, sofort nutzbares offenes Coding-Modell, das DeepSeek V4 verdrängt; der laut Hersteller-Angaben höchste offene SWE-bench-Verified-Wert bleibt führend. DeepSeek · Juni 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1: Im Juni erschien keine neue DeepSeek-Fassung, doch das Modell steht laut veröffentlichten Benchmark-Angaben weiterhin an der Spitze bei LiveCodeBench und der Codeforces-Wertung, die kein anderes offenes Modell erreicht. DeepSeek · Juli 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1: Im Juli erschien keine neue DeepSeek-Fassung. Das Modell führt unter den offen herunterladbaren Gewichten weiterhin das etablierte SWE-bench Verified an und verbindet dies mit MIT-Lizenz und dem günstigsten Betriebsaufwand der Billionen-Klasse. DeepSeek · August 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1: Im August erschien keine neue offen herunterladbare DeepSeek-Fassung. Die am 13. August allgemein verfügbare V4-Pro-Fassung (Build 0813) läuft nur über App, Web und API; die offenen Gewichte bleiben der Stand der April-Veröffentlichung unter MIT. Unter den offenen Gewichten führt DeepSeek V4 weiterhin das etablierte SWE-bench Verified an. DeepSeek · September 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1: Mit den am 10. September offen veröffentlichten V4.1-Flash-Gewichten löst DeepSeek seine bisherige offene Fassung ab und bestätigt die Spitzenposition an den gewerteten Coding-Kriterien; keine andere offene Fassung überholt sie im Berichtsmonat. D 1DeepSeekV4.1 Flash GLM 5.3 · April 2026 · Rang 3 – Fällt von Rang 2 auf Rang 3: Z.ai löste am 7. April 2026 GLM-5 durch die offenen GLM-5.1-Gewichte ab; trotz starker SWE-bench-Pro-Leistung zogen DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im Berichtsmonat vorbei. GLM 5.3 · Mai 2026 · Rang 3 – Hält Rang 3 durch Bestandsschutz: Z.ai veröffentlichte im Mai keine neue offene GLM-Version; GLM-5.1 bleibt die aktuelle offene Z.ai-Coding-Fassung und die Position unverändert. GLM 5.3 · Juni 2026 · Rang 2 – Steigt von Rang 3 auf Rang 2: Die am 13. Juni veröffentlichte Fassung GLM-5.2 führt das offene Feld beim agentischen, mehrstufigen Coding an (SWE-bench Pro, Terminal-Bench) und zieht damit an Kimi vorbei. GLM 5.3 · Juli 2026 · Rang 3 – Fällt von Rang 2 auf Rang 3: GLM-5.2 bleibt technisch unverändert und weiter stark, wird aber vom neuen Kimi K3 überholt, das die coding-spezifischen Boards des Juli anführt. GLM 5.3 · August 2026 · Rang 2 – Steigt von Rang 3 auf Rang 2: Mit GLM-5.3 veröffentlichte Z.ai im August eine neue offene Fassung, deren agentisches Coding deutlich zulegt (Terminal-Bench 3.0, DeepSWE laut Anbieterangabe) und die Kimi K3 an den gewerteten Coding-Kriterien bei zugleich besserer Self-Host-Eignung überholt. GLM 5.3 · September 2026 · Rang 2 – Hält Rang 2: Im September erschien keine neue offene GLM-Fassung. Die GLM-5.3-Gewichte bleiben der aktuelle Stand und tragen die Position im oberen Feld; gegenüber den benachbarten Plätzen ändert sich nichts. G 2GLM5.3 Kimi K3 · April 2026 · Rang 2 – Steigt von Rang 3 auf Rang 2: Moonshot AI veröffentlichte am 20. April 2026 Kimi K2.6, das laut Hersteller-Angaben mit rund 58,6 Prozent auf SWE-bench Pro das offene Feld beim agentischen Coding anführt und K2.5 ablöst. Kimi K3 · Mai 2026 · Rang 2 – Hält Rang 2 durch Bestandsschutz: Moonshot AI brachte im Mai keine neue offene Kimi-Fassung; K2.6 bleibt die aktuelle offene Coding-Fassung und der agentische Spitzenreiter im offenen Feld. Kimi K3 · Juni 2026 · Rang 4 – Fällt von Rang 2 auf Rang 4: Zwar erschien am 12. Juni mit K2.7-Code eine verbesserte Coding-Fassung, doch GLM-5.2 und MiniMax M3 sind im Juni beim unabhängig belegten agentischen Coding vorbeigezogen. Kimi K3 · Juli 2026 · Rang 2 – Steigt von Rang 4 auf Rang 2: Mit Kimi K3 veröffentlichte Moonshot AI im Juli eine neue offene Modellgeneration, die als erstes offenes Modell ein Frontend-Coding-Board anführt und auch beim mehrstündigen agentischen Coding vor mehreren geschlossenen Modellen liegt. Kimi K3 · August 2026 · Rang 3 – Fällt von Rang 2 auf Rang 3: Kimi K3 bleibt technisch unverändert und an der Frontend Code Arena stark, wird aber vom im August aufgewerteten GLM-5.3 an den agentischen Coding-Kriterien überholt. Ein neues Kimi-Release gab es im Berichtsmonat nicht. Kimi K3 · September 2026 · Rang 3 – Hält Rang 3: Im September gab es kein neues Kimi-Release. Kimi K3 bleibt an den coding-spezifischen Boards stark und behält seine Position gegenüber den benachbarten Plätzen. K 3Kimi K3 MiniMax M3 · April 2026 · Rang 4 – Fällt von Rang 1 auf Rang 4: Im Berichtsmonat zogen DeepSeek V4, Kimi K2.6 und GLM-5.1 mit neuen offenen Fassungen vorbei, während MiniMax keine neue im gewerteten Feld qualifizierende Fassung nachlegte. M2.5 bleibt die aktuelle offene MiniMax-Coding-Fassung. MiniMax M3 · Mai 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4 durch Bestandsschutz: Im Mai erschien keine neue im gewerteten Feld qualifizierende MiniMax-Fassung; M2.5 bleibt die aktuelle offene MiniMax-Coding-Fassung. Das angekündigte M3 stand mit offenen Gewichten noch aus. MiniMax M3 · Juni 2026 · Rang 3 – Steigt von Rang 4 auf Rang 3: Die Anfang Juni veröffentlichte Fassung M3 löst M2.5 ab und überholt Kimi mit unabhängig ausgewiesenen Juni-Benchmarks sowie nativer Multimodalität und Million-Token-Kontext. MiniMax M3 · Juli 2026 · Rang 4 – Fällt von Rang 3 auf Rang 4: M3 bleibt technisch unverändert und stark, rutscht aber eine Position, weil mit Kimi K3 ein neues Modell in das obere Feld eintritt. MiniMax M3 · August 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4: Im August erschien keine neue MiniMax-Fassung. M3 bleibt eine starke offene Coding-Option mit Million-Token-Kontext und behält seine Position im oberen Feld. MiniMax M3 · September 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4: Im September erschien keine neue offene MiniMax-Fassung. M3 bleibt die aktuelle offen herunterladbare Fassung mit Million-Token-Kontext und behält seine Position im oberen Feld. M 4MiniMaxM3 Qwen3-Coder Next · April 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5 durch Bestandsschutz: Im April erschien keine neue offene Qwen-Coding-Fassung; Qwen3-Coder-Next bleibt als effizienter dedizierter Coding-Spezialist im Feld. Qwen3-Coder Next · Mai 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5 durch Bestandsschutz: Im Mai erschien keine neue offene Qwen-Coding-Fassung; Qwen3-Coder-Next bleibt als effizienter dedizierter Coding-Spezialist im Feld. Qwen3-Coder Next · Juni 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5: Im Juni erschien keine neue offene Qwen-Coding-Fassung; Qwen3-Coder-Next bleibt der effiziente dedizierte Coding-Spezialist im Feld und wird nicht verdrängt. Qwen3-Coder Next · Juli 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5: Im Juli erschien keine neue offene Qwen-Coding-Fassung. Qwen3-Coder-Next bleibt der effiziente dedizierte Coding-Spezialist im Feld und wird nicht verdrängt. Qwen3-Coder Next · August 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5: Im August erschien keine neue offene Qwen-Coding-Fassung. Qwen3-Coder-Next bleibt der effiziente dedizierte Coding-Spezialist im Feld und wird nicht verdrängt. Qwen3-Coder Next · September 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5: Im September erschien keine neue offene Qwen-Coding-Fassung. Qwen3-Coder-Next bleibt der effiziente dedizierte Coding-Spezialist im Feld und wird nicht verdrängt. Q 5Qwen3-CoderNext
Watchlist
  • MiniMaxMiniMax M3.1-Flash-Preview
  • AlibabaQwen3.8-2.4T-A95B
  • TencentHy4-preview
Rangverlauf je Tool über die letzten Monate
ToolApril 2026Mai 2026Juni 2026Juli 2026August 2026September 2026
DeepSeek111111
GLM 5.3332322
Kimi K3224233
MiniMax M3443444
Qwen3-Coder Next555555

Aktuelles Ranking

  1. DeepSeek Neu

    Tendenz: unverändert

    • Offene Gewichte unter MIT-Lizenz für den uneingeschränkten kommerziellen Self-Hosted-Betrieb und die Verwertung des erzeugten Codes.
    • Löst laut Herstellerangabe 74,2 Prozent auf DeepSWE v1.1 (V4-Pro 62,7) und erreicht 30,0 beziehungsweise 31,2 Prozent auf den anspruchsvolleren Fassungen Terminal-Bench 3.0 und 4.0, Belege für agentisch gelösten, lauffähigen Code.
    • Mixture-of-Experts mit 552 Milliarden Parametern im Kernmodell und weiteren 196 Milliarden im Engram-Speicher, von denen je Token nur 8 Milliarden beim Einlesen und 16 Milliarden bei der Ausgabe aktiv sind; der auf 4 Bit reduzierte KV-Cache senkt den Self-Host-Aufwand deutlich.
    • Kontextfenster von rund einer Million Token für sehr große Codebasen, dazu native Bildverarbeitung für coding-nahe Aufgaben wie das Auswerten von Oberflächen.
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  2. GLM 5.3

    Z.ai Tendenz: unverändert

    • Mixture-of-Experts mit rund 750 Milliarden Gesamt- und rund 40 Milliarden aktiven Parametern auf der 5.2-Basis, gut ein Viertel so groß wie Kimi K3 und damit deutlich leichter datensouverän auf eigener Hardware zu betreiben.
    • Die 5.3-Nachtrainierung ist laut Anbieter auf komplexes und langfristiges agentisches Coding ausgerichtet, ohne das Basismodell neu zu trainieren.
    • FP8-quantisierte Fassung für den Self-Hosted-Betrieb über verbreitete Laufzeitumgebungen verfügbar.
    • Die Lizenz erlaubt Kopieren, Ändern, Verkaufen und Eigenbetrieb frei und beschränkt nur sehr große Model-as-a-Service-Betreiber; für den Mittelstand praktisch uneingeschränkt.
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  3. Kimi K3

    Moonshot AI Tendenz: unverändert

    • Führt als offenes Modell die Frontend Code Arena an und rangiert dort vor mehreren geschlossenen Spitzenmodellen, ein Beleg für praxisnahe Code-Erzeugung.
    • Hält laut Anbieter lange, mehrschrittige Software-Aufgaben über große Repositories bis zu einem Ergebnis durch, ein zentrales Maß für eigenständiges, agentisches Coding.
    • Mixture-of-Experts mit rund 2,8 Billionen Gesamt- und etwa 104 Milliarden aktiven Parametern je Token, nativer Bildverarbeitung und einem Kontextfenster von rund einer Million Token.
    • Die anbietereigene Lizenz bindet den kommerziellen Betrieb an Umsatz- und Nutzerschwellen und ist damit weniger freizügig als MIT.
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  4. MiniMax M3

    Tendenz: unverändert

    • Verbindet eine starke Coding-Leistung, ein Kontextfenster von rund einer Million Token und native Multimodalität (Text, Bild, Video) in einer Architektur.
    • Mixture-of-Experts mit rund 428 Milliarden Gesamt- und etwa 23 Milliarden aktiven Parametern je Token mit einem Sparse-Attention-Ansatz für effiziente lange Kontexte.
    • Offen herunterladbare Gewichte auf Hugging Face mit offiziellem quantisiertem Format, geeignet für den datensouveränen Self-Hosted-Betrieb.
    • Veröffentlicht unter der MiniMax Community License, die die kommerzielle Nutzung an Auflagen bindet und damit weniger freizügig ist als MIT oder Apache 2.0.
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  5. Qwen3-Coder Next

    Alibaba Tendenz: unverändert

    • Dedizierter Coding-Spezialist als Mixture-of-Experts mit rund 80 Milliarden Gesamt- und etwa 3 Milliarden aktiven Parametern, ausgelegt auf lokale Coding-Agenten.
    • Apache-2.0-Lizenz ohne Nutzungsbeschränkung für den kommerziellen Eigenbetrieb und die Verwertung des erzeugten Codes.
    • Sehr niedriger Grafikspeicher-Bedarf ermöglicht den datensouveränen Betrieb auf einer einzelnen Arbeitsplatz-GPU.
    • Native Coding-Ausrichtung mit erweiterbarem Kontext bis in den Bereich mehrerer Hunderttausend Token für zusammenhängende Repository-Aufgaben.
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Methodik & Transparenz

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Bewertet wird anhand dieser Kriterien:

  1. Korrektheit und Lauffähigkeit des erzeugten Codes (bewertet, wie zuverlässig das Modell fachlich richtigen, kompilierenden und in der Praxis laufenden Quellcode neu erzeugt, gemessen an veröffentlichten, datierten Coding-Vergleichsmessungen wie HumanEval, MBPP oder LiveCodeBench)
  2. Lösen realer Software-Aufgaben und agentisches Coding (bewertet, wie eigenständig das Modell mehrschrittige Entwicklungsaufgaben über mehrere Dateien eines Repositories plant und umsetzt und dabei Werkzeuge sowie Terminal-Befehle bis zu einem lauffähigen Ergebnis durchhält, belegt über agentische Vergleichsmessungen wie SWE-bench Verified oder Terminal-Bench)
  3. Repository-Kontext und Erfassung großer Codebasen (bewertet, wie viel zusammenhängenden Quellcode das Modell in einem Durchgang verarbeitet und wie zuverlässig es Abhängigkeiten, Konventionen und relevante Stellen aus langen, gewachsenen Codebasen wiederfindet und einbezieht)
  4. Breite der Programmiersprachen und Frameworks (bewertet, wie ausgewogen die Leistung über die verbreiteten Sprachen und Werkzeugketten des Mittelstands trägt, von Python, JavaScript und TypeScript bis zu System- und Unternehmenssprachen wie Java, Go, Rust und C++, statt nur in wenigen Sprachen stark zu sein)
  5. Fehlersuche in bestehendem, fremdem Code (bewertet, wie verlässlich das Modell Fehlerursachen in vorgegebenem, nicht selbst geschriebenem Quellcode aufspürt, vorgegebene Bugfix-Fälle besteht und die Korrektur über mehrstufiges Schlussfolgern statt durch Raten herleitet)
  6. Lizenz und rechtssichere kommerzielle Nutzung des Codes (bewertet, wie freizügig und rechtssicher die Lizenz den kommerziellen Eigenbetrieb des Modells und die Verwertung des erzeugten Codes erlaubt, von permissiven Lizenzen wie Apache 2.0 oder MIT bis zu Nutzungsbeschränkungen mancher Community-Lizenzen)
  7. Self-Host-Betreibbarkeit und Coding-Gesamtaufwand (bewertet Parametergröße, Architektur als dichtes oder Mixture-of-Experts-Modell, Grafikspeicher-Bedarf und Antworttempo, und damit, ob sich gerade die oft sehr großen Coding-Modelle datensouverän und produktiv auf bezahlbarer Hardware mit vertretbarem Aufwand betreiben lassen)
  8. Reife des Coding-Ökosystems und Werkzeug-Anbindung (bewertet, ob etablierte quantisierte Coding-Varianten und gängige Formate vorliegen und wie ausgereift die Einbindung als Modell-Backend in verbreitete Coding-Werkzeuge und über das Model Context Protocol (MCP) ohne Anbieter-Cloud ist)