Monatliches Ranking · Stand: September 2026

Top 5: Offene LLM-Modelle (Open Weight LLMs)

Unsere Marktbeobachtungen im September 2026

Im Berichtsmonat veröffentlichte Xiaomi die offene MiMo-V2.6-Serie unter MIT-Lizenz. Das Spitzenmodell MiMo-V2.6-Pro (rund 1,02 Billionen Gesamt-, etwa 42 Milliarden aktive Parameter, eine Million Token Kontext) erreicht laut Artificial Analysis Intelligence Index zum Start die höchste Bewertung unter den offenen Modellen; die kleinere Flash-Variante mit 309 Milliarden Gesamt- und 15 Milliarden aktiven Parametern senkt den Hardware-Bedarf für den Mittelstand.

DeepSeek gab am 10. September 2026 die offenen Gewichte von DeepSeek-V4.1-Flash unter MIT-Lizenz frei. Trotz eines Rumpfs von rund 552 Milliarden Parametern aktiviert das Modell nur 8 bis 16 Milliarden Parameter je Token und verarbeitet bis zu eine Million Token Kontext; für den Mittelstand senkt das den Rechenaufwand je Token gegenüber dem Flagship deutlich, der Speicherbedarf bleibt im Serverbereich.

Rangverlauf

April–September 2026

Rangverlauf der aktuellen Top-Tools über die letzten Monate MiMo V2.6-Pro aktuell Rang 1; GLM 5.3 aktuell Rang 2; Kimi K3 aktuell Rang 3; DeepSeek-V4 aktuell Rang 4; Qwen3.8 2.4T-A95B aktuell Rang 5. MiMo V2.6-Pro · September 2026 · Rang 1 – Neueinstieg an der Spitze: Xiaomi veröffentlichte die MiMo-V2.6-Serie im Berichtsmonat mit offenen Gewichten, und MiMo-V2.6-Pro führt laut Artificial Analysis Intelligence Index zum Start das Feld der offenen Modelle an. M 1MiMoV2.6-Pro GLM 5.3 · April 2026 · Rang 2 – Hält Rang 2 wie in der Vorausgabe: Z.ai löste am 7. April 2026 die bisher nur geschlossen verfügbare GLM-5.1 mit offenen Gewichten unter MIT-Lizenz ab, die Position an der zweiten Stelle der Kategorie bleibt jedoch unverändert. GLM 5.3 · Mai 2026 · Rang 2 – Hält Rang 2 wie in der Vorausgabe: Z.ai veröffentlichte im Berichtsmonat keine neue offene GLM-Version; GLM-5.1 bleibt die aktuelle offene Z.ai-Version und die Position an zweiter Stelle unverändert. GLM 5.3 · Juni 2026 · Rang 1 – Steigt von Rang 2 auf Rang 1: Mit der offenen Veröffentlichung von GLM-5.2 am 13. Juni 2026 übernahm Z.ai laut Artificial-Analysis-Intelligence-Index die Spitze der offenen Modelle vor dem bisherigen Führenden DeepSeek V4. GLM 5.3 · Juli 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1 wie in der Vorausgabe: Trotz der offenen Veröffentlichung von Kimi K3 (Index 57) bleibt GLM-5.2 laut Vergleichsmessungen des Berichtsmonats das leistungsstärkste praktisch self-hostbare offene Modell, weil Kimi K3 eine restriktivere Lizenz und einen Multi-Node-Hardwarebedarf mitbringt. GLM 5.3 · August 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1 wie in der Vorausgabe: Auch nach den offenen Veröffentlichungen von GLM-5.3 und Qwen3.8 bleibt die GLM-Linie auf Rang 1, weil sie hohe Modellqualität mit einer für den Mittelstand praktisch unbeschränkten Lizenz und einem im Feld vergleichsweise praktikablen Hardware-Bedarf verbindet. GLM 5.3 · September 2026 · Rang 2 – Von Rang 1 auf Rang 2: Der Neueinstieg von Xiaomi MiMo-V2.6 an der Spitze verschiebt GLM-5.3 um einen Platz nach unten; an der Leistungsfähigkeit von GLM-5.3 selbst änderte sich im Berichtsmonat nichts. G 2GLM5.3 Kimi K3 · April 2026 · Rang 3 – Steigt von Rang 4 auf Rang 3: Moonshot AI veröffentlichte am 20. April 2026 Kimi K2.6, das sich laut datierten Vergleichsmessungen des Berichtsmonats deutlich vor die bisherige Version K2.5 und das Mittelfeld offener Modelle setzt. Kimi K3 · Mai 2026 · Rang 3 – Hält Rang 3 wie in der Vorausgabe: Moonshot AI brachte im Berichtsmonat keine neue offene Kimi-Version; K2.6 bleibt die aktuelle offene Version und die Position unverändert. Kimi K3 · Juni 2026 · Rang 3 – Hält Rang 3 wie in der Vorausgabe: Die allgemeine Flaggschiff-Version bleibt Kimi K2.6; die im Juni veröffentlichte Variante K2.7-Code ist coding-spezialisiert, liegt nur mit herstellereigenen Zahlen vor und verändert die allgemeine Einordnung nicht. Kimi K3 · Juli 2026 · Rang 2 – Steigt von Rang 3 auf Rang 2: Moonshot veröffentlichte Kimi K3 im Berichtsmonat als offenes Nachfolge-Flaggschiff von K2.6 (offene Gewichte am 27. Juli 2026), das laut veröffentlichten Vergleichsmessungen die bisherige Version und DeepSeek V4 bei Schlussfolgern und Programmierung deutlich übertrifft. Kimi K3 · August 2026 · Rang 2 – Hält Rang 2 wie in der Vorausgabe: Kimi K3 bleibt die aktuelle offene Version und führt das Feld bei der gewerteten Modellqualität weit vorne mit; Hardware-Bedarf und Lizenz ordnen es weiter hinter GLM ein. Kimi K3 · September 2026 · Rang 3 – Von Rang 2 auf Rang 3: Der Neueinstieg von MiMo-V2.6 an der Spitze verschiebt Kimi K3 um einen Platz nach unten; Kimi K3 bleibt die aktuelle offene Version, eine neuere erschien im Berichtsmonat nicht. K 3Kimi K3K3 DeepSeek-V4 · April 2026 · Rang 1 – Steigt von Rang 3 auf Rang 1: DeepSeek veröffentlichte am 24. April 2026 mit V4 eine neue offene Version, die sich laut datierten Vergleichsmessungen des Berichtsmonats an die Spitze offener Modelle bei Schlussfolgern und Programmierung setzt. DeepSeek-V4 · Mai 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1 wie in der Vorausgabe: Im Berichtsmonat erschien kein neues offenes Flaggschiff, das DeepSeek V4 an der Spitze offener Modelle ablöste; die Vorschau-Gewichte bleiben die aktuelle offene DeepSeek-Version. DeepSeek-V4 · Juni 2026 · Rang 2 – Fällt von Rang 1 auf Rang 2: DeepSeek V4 blieb im Berichtsmonat unverändert die aktuelle offene Version, wurde an der Spitze aber von GLM-5.2 überholt, das auf dem Intelligence Index v4.1 mit 51 vor DeepSeek V4 Pro (44) liegt. DeepSeek-V4 · Juli 2026 · Rang 3 – Fällt von Rang 2 auf Rang 3: DeepSeek V4 bleibt unverändert die aktuelle offene Version, wird an dem gewerteten Kriterium Modellqualität und Schlussfolgern aber vom neuen Kimi K3 (Index 57 gegenüber 44) überholt und rückt eine Position nach hinten. DeepSeek-V4 · August 2026 · Rang 3 – Hält Rang 3 wie in der Vorausgabe: DeepSeek löste V4-Pro am 13. August 2026 aus der Vorschau und stellte die Gewichte des Stands 0813 unter MIT-Lizenz bereit; an den gewerteten Kriterien Lizenz und Kontextfenster bleibt der Platz vor Qwen unverändert. DeepSeek-V4 · September 2026 · Rang 4 – Von Rang 3 auf Rang 4: Der Neueinstieg von MiMo-V2.6 verschiebt DeepSeek um einen Platz nach unten. Im Berichtsmonat erschien zusätzlich DeepSeek-V4.1-Flash, das je Token deutlich weniger Rechenaufwand verlangt als das Flagship. D 4DeepSeek-V4V4.1-Flash / V4-Pro-0813 Qwen3.8 2.4T-A95B · April 2026 · Rang 4 – Fällt von Rang 1 auf Rang 4: Im Berichtsmonat erschien keine neue große offene Qwen-Version, während DeepSeek V4, GLM-5.1 und Kimi K2.6 laut datierten Vergleichsmessungen bei Schlussfolgern und Programmierung vorbeizogen. Qwen3.5-397B-A17B bleibt die aktuelle große offene Flaggschiff-Version. Qwen3.8 2.4T-A95B · Mai 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4 wie in der Vorausgabe: Alibaba stellte im Berichtsmonat mit Qwen 3.7 Max ein neues Flaggschiff vor, jedoch ausschließlich mit geschlossenen Gewichten und damit außerhalb dieser Kategorie; die offene Flaggschiff-Version bleibt Qwen3.5-397B-A17B auf unveränderter Position. Qwen3.8 2.4T-A95B · Juni 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4 wie in der Vorausgabe: Alibaba veröffentlichte im Berichtsmonat keine neue große offene Qwen-Version; die kompakte Qwen-3.6-Reihe bleibt auf der Watchlist, während Qwen3.5-397B-A17B die große offene Flaggschiff-Version auf unveränderter Position bleibt. Qwen3.8 2.4T-A95B · Juli 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4 wie in der Vorausgabe: Alibaba stellte im Berichtsmonat mit Qwen 3.8 Max nur ein noch geschlossenes Preview vor; die offen verfügbare Flaggschiff-Version bleibt Qwen3.5-397B-A17B auf unveränderter Position. Qwen3.8 2.4T-A95B · August 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4 wie in der Vorausgabe: Alibaba veröffentlichte im Berichtsmonat die nachtrainierten Gewichte des Qwen3.8-Max-Modells und löst damit Qwen3.5 als aktuelle offene Version ab; der Platz bleibt stabil, weil die eigene Lizenz der gereihten Max-Variante die höhere Modellqualität aufwiegt. Qwen3.8 2.4T-A95B · September 2026 · Rang 5 – Von Rang 4 auf Rang 5: Der Neueinstieg von MiMo-V2.6 verschiebt Qwen3.8 um einen Platz ans Ende der Rangliste; Qwen3.8 bleibt die aktuelle offene Version, eine neuere erschien im Berichtsmonat nicht. Q 5Qwen3.82.4T-A95B
Watchlist
  • MetaMuse Glimmer 30B
  • MiniMaxMiniMax M3
  • NVIDIANemotron 3.5 Lightning
  • GoogleGemma 4 ↓ zuletzt Rang 5 · Aug
Rangverlauf je Tool über die letzten Monate
ToolApril 2026Mai 2026Juni 2026Juli 2026August 2026September 2026
MiMo V2.6-Pro–––––1
GLM 5.3221112
Kimi K3333223
DeepSeek-V4112334
Qwen3.8 2.4T-A95B444445

Aktuelles Ranking

  1. MiMo V2.6-Pro Neu

    Xiaomi Tendenz: Neueinstieg

    • Offen herunterladbare Gewichte unter MIT-Lizenz auf Hugging Face; kommerzielle Nutzung, Änderung und Self-Hosting sind ohne umsatzabhängige Auflagen möglich.
    • Mixture-of-Experts mit rund 1,02 Billionen Gesamt- und etwa 42 Milliarden aktiven Parametern je Token; die kleinere Flash-Variante mit 309 Milliarden Gesamt- und 15 Milliarden aktiven Parametern senkt den Hardware-Bedarf.
    • Erreicht laut Artificial Analysis Intelligence Index zum Start die höchste Bewertung unter den offenen Modellen beim gewerteten Kriterium Modellqualität und Schlussfolgern.
    • Kontextfenster von rund einer Million Token für lange Dokumente und umfangreichen Informationsabruf.
    • In gängigen offenen Formaten verfügbar (Safetensors sowie community-seitige GGUF- und MLX-Ausgaben) und über Hugging Face und OpenRouter beziehbar.
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  2. GLM 5.3

    Z.ai Tendenz: verschlechtert

    • Offene Gewichte auf Hugging Face unter der GLM-5.3-Lizenz: kommerzielle Nutzung und Self-Hosting sind frei; nur Model-as-a-Service-Anbieter ab zehn Milliarden US-Dollar Umsatz in zwölf zusammenhängenden Monaten müssen vorab eine Sicherheitsprüfung von Z.ai durchlaufen.
    • Mixture-of-Experts mit rund 753 Milliarden Gesamtparametern, im Feld der offenen Spitzenmodelle vergleichsweise praktikabel zu betreiben.
    • Kontextfenster von rund einer Million Token, ausgelegt auf lange Dokumente und umfangreichen Informationsabruf.
    • Zählt beim gewerteten Kriterium Modellqualität und Schlussfolgern laut veröffentlichten Vergleichsmessungen zum vordersten Feld der offenen Modelle.
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  3. Kimi K3

    Moonshot AI Tendenz: verschlechtert

    • Mixture-of-Experts mit rund 2,8 Billionen Gesamt- und etwa 104 Milliarden aktiven Parametern je Token.
    • Der hohe Speicherbedarf erzwingt einen Mehr-Knoten-GPU-Cluster statt einer Arbeitsplatzmaschine.
    • Kimi K3 License mit offen herunterladbaren Gewichten; die kommerzielle Selbstnutzung ist erlaubt, für große Model-as-a-Service-Anbieter gelten Sondervereinbarungen.
    • Ordnet sich laut den veröffentlichten Angaben bei Programmieraufgaben nahe an den geschlossenen Spitzenmodellen ein.
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  4. DeepSeek-V4 Neu

    DeepSeek Tendenz: verschlechtert

    • MIT-Lizenz mit frei verfügbaren Gewichten auf Hugging Face, uneingeschränkt für den kommerziellen Self-Hosted-Einsatz geeignet.
    • Mit DeepSeek-V4.1-Flash erschien im Berichtsmonat ein Mixture-of-Experts-Modell mit rund 552 Milliarden Parametern im Kernmodell, von denen je Token nur 8 bis 16 Milliarden aktiv sind; das senkt den Rechenaufwand je Token, der Speicherbedarf liegt unter dem des Flagships, bleibt aber im Serverbereich.
    • Der Flagship-Checkpoint V4-Pro-0813 (rund 1,7 Billionen Gesamt-, etwa 49 Milliarden aktive Parameter) bleibt unter MIT verfügbar und ordnet sich bei Schlussfolgern und Programmierung im vorderen Feld ein.
    • Million-Token-Kontextfenster als Standard, ausgelegt auf lange Dokumente und umfangreichen Informationsabruf.
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  5. Qwen3.8 2.4T-A95B

    Alibaba Tendenz: verschlechtert

    • Offen veröffentlichte, nachtrainierte Gewichte der Max-Klasse Qwen3.8-2.4T-A95B (rund 2,4 Billionen Gesamt-, etwa 95 Milliarden aktive Parameter) auf Hugging Face.
    • Eigene Qwen3.8-Max-Lizenz: für die meiste kommerzielle Nutzung frei, trägt aber umsatzabhängige Auflagen.
    • Die 2,4-Billionen-Parameter-Max-Klasse verlangt Mehr-Knoten-Betrieb, während das dichte Qwen3.8-27B unter Apache 2.0 auf einer einzelnen Arbeitsplatz-Grafikkarte läuft.
    • Breite Mehrsprachfähigkeit einschließlich Deutsch und ein großes, etabliertes Werkzeug- und Fine-Tuning-Ökosystem rund um die Qwen-Familie.
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Methodik & Transparenz

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Bewertet wird anhand dieser Kriterien:

  1. Modellqualität und Schlussfolgern (bewertet die Antwortgüte bei Wissens-, Logik-, Mathematik- und Programmieraufgaben im Vergleich offener Modelle, anhand veröffentlichter, datierter Vergleichsmessungen)
  2. Lizenz und kommerzielle Nutzbarkeit (bewertet, wie freizügig und rechtssicher die Lizenz für den Unternehmenseinsatz ist, von permissiven Lizenzen wie Apache 2.0 bis zu Nutzungsbeschränkungen mancher Community-Lizenzen)
  3. Hardware-Bedarf und Effizienz (bewertet Parametergröße, Architektur als dichtes oder Mixture-of-Experts-Modell sowie Arbeits- und Grafikspeicher-Bedarf, und damit, ob das Modell auf erschwinglicher oder Arbeitsplatz-Hardware lauffähig ist)
  4. Quantisierung und Formatverfügbarkeit (bewertet, ob etablierte quantisierte Varianten und gängige Formate wie GGUF oder Safetensors vorliegen und das Modell ohne Umwege über verbreitete lokale Kataloge wie Ollama oder Hugging Face bereitsteht)
  5. Kontextfenster und Informationsabruf (bewertet, wie viel Material das Modell in einem Durchgang verarbeitet und wie zuverlässig es Inhalte aus langen Dokumenten wiederfindet)
  6. Werkzeug-Nutzung und Agentenfähigkeit (bewertet, wie zuverlässig das Modell externe Funktionen aufruft, etwa über das Model Context Protocol (MCP), und sich in lokale Automatisierungs-Abläufe einbinden lässt)
  7. Deutsche Sprach- und Mehrsprachfähigkeit (bewertet die Ausdrucks- und Verständnisqualität in Deutsch und weiteren Sprachen, die bei offenen Modellen stark schwankt und für den Mittelstand entscheidend ist)
  8. Feinabstimmbarkeit und Ökosystem (bewertet die Eignung für firmeneigenes Anpassen und Fine-Tuning sowie die Reife von Werkzeugen, Dokumentation und verfügbaren Modellgrößen rund um das Modell)