Monatliches Ranking · Stand: Juni 2026

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

Unsere Marktbeobachtungen im Juni 2026

Das prägende Ereignis des Berichtsmonats war die offene Veröffentlichung von GLM-5.2 durch Z.ai am 13. Juni 2026 unter MIT-Lizenz. Das Modell erweitert das Kontextfenster von rund 200.000 auf eine Million Token und führt laut dem Artificial-Analysis-Intelligence-Index v4.1 erstmals das Feld offener Modelle an, vor DeepSeek V4 Pro. Für den Mittelstand bedeutet das: Ein frei self-hostbares Modell rückt bei Schlussfolgern und langhorizontiger Programmierung näher an geschlossene Spitzenmodelle heran, ohne Lizenzkosten oder Datenabfluss.

MiniMax stellte am 1. Juni 2026 das offene Modell M3 vor (Gewichte auf Hugging Face ab dem 7. Juni), das mit einem Million-Token-Kontext und rund 59 Prozent auf SWE-Bench Pro das offene Feld bei Programmieraufgaben anführt. Es bleibt dennoch auf der Beobachtungsliste statt im Ranking: Die MiniMax-Community-Lizenz bindet die kommerzielle Nutzung an eine gesonderte schriftliche Genehmigung und erfüllt damit das Kriterium der rechtssicheren kommerziellen Nutzbarkeit nicht so freizügig wie die MIT- und Apache-lizenzierten Modelle der Rangliste.

Moonshot AI veröffentlichte am 12. Juni 2026 mit Kimi K2.7-Code eine coding-spezialisierte, offen unter Modified-MIT lizenzierte Variante, die den Verbrauch an Schlussfolgerungs-Token gegenüber K2.6 um rund 30 Prozent senkt. Da bislang nur herstellereigene Zahlen und keine unabhängigen Vergleichsmessungen vorliegen und die Variante auf Programmierung zugeschnitten ist, bleibt die allgemeine Einordnung der Kimi-Familie im Ranking auf K2.6.

Rangverlauf

Januar–Juni 2026

Rangverlauf der aktuellen Top-Tools über die letzten Monate GLM 5.2 aktuell Rang 1; DeepSeek-V4 aktuell Rang 2; Kimi K2 K2.6 aktuell Rang 3; Qwen3.5 397B-A17B aktuell Rang 4; Gemma 4 aktuell Rang 5. GLM 5.2 · Januar 2026 · Rang 4 – Erstausgabe ohne Vorausgabe, stabiler Rang. GLM-4.6 liegt auf Platz 4 wegen starker Programmier- und Agentenleistung mit MIT-Lizenz und großem Kontextfenster. GLM 5.2 · Februar 2026 · Rang 2 – Steigt von Rang 4 auf Rang 2, weil das am 11. Februar 2026 veröffentlichte GLM-5 die Vorversion GLM-4.6 ablöst und laut Artificial-Analysis-Auswertung die Spitze der offenen Modelle bei Schlussfolgern und Programmierung erreicht. GLM 5.2 · März 2026 · Rang 2 – Hält Rang 2 wie in der Vorausgabe; die im März verfügbaren GLM-Neuerungen (GLM-5-Turbo, GLM-5.1-Schnittstelle) lagen nicht als offene Gewichte vor, daher bleibt GLM-5 die aktuelle offene Version. GLM 5.2 · 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 5.2 · 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 5.2 · 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. G 1GLM5.2 DeepSeek-V4 · Januar 2026 · Rang 2 – Erstausgabe ohne Vorausgabe, der Rang wird stabil geführt. DeepSeek-V3.2 liegt auf Platz 2 wegen hoher Schlussfolgerungs- und Programmierleistung unter den offenen Modellen. DeepSeek-V4 · Februar 2026 · Rang 3 – Fällt von Rang 2 auf Rang 3, weil mit GLM-5 ein im Februar veröffentlichtes offenes Modell an der gewerteten Modellqualität vorbeigezogen ist; DeepSeek-V3.2 selbst bleibt unverändert verfügbar. DeepSeek-V4 · März 2026 · Rang 3 – Hält Rang 3 wie in der Vorausgabe; im Berichtsmonat erschien keine neue offene DeepSeek-Version, das Modell bleibt unverändert verfügbar. 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. D 2DeepSeek-V4V4-Pro / V4-Flash Kimi K2 K2.6 · Januar 2026 · Rang 3 – Erstausgabe ohne Vorausgabe, daher stabiler Rang. Kimi K2.5 belegt Platz 3 wegen ausgeprägter Agenten- und Schlussfolgerungsfähigkeit bei zugleich hohem Hardware-Bedarf. Kimi K2 K2.6 · Februar 2026 · Rang 4 – Fällt von Rang 3 auf Rang 4 durch den Aufstieg von GLM-5 auf Rang 2; das Modell selbst ist gegenüber dem Vormonat unverändert und bleibt verfügbar. Kimi K2 K2.6 · März 2026 · Rang 4 – Hält Rang 4 wie in der Vorausgabe; im Berichtsmonat gab es keine neue offene Kimi-Version, das im Januar veröffentlichte Modell bleibt unverändert verfügbar. Kimi K2 K2.6 · 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 K2 K2.6 · 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 K2 K2.6 · 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. K 3Kimi K2K2.6 Qwen3.5 397B-A17B · Januar 2026 · Rang 1 – Erstausgabe der Kategorie ohne Vorausgabe, daher wird der Rang stabil geführt. Qwen3 belegt Platz 1, weil es die gewerteten Kriterien in der Breite am vollständigsten erfüllt. Qwen3.5 397B-A17B · Februar 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1; mit Qwen3.5 vom 16. Februar 2026 erneuert Alibaba das offene Flaggschiff und deckt die gewerteten Kriterien in der Breite weiterhin am vollständigsten ab. Qwen3.5 397B-A17B · März 2026 · Rang 1 – Hält Rang 1 wie in der Vorausgabe; im Berichtsmonat gab es keine offene Veröffentlichung, die das Spitzenfeld der Kategorie an den gewerteten Kriterien verschoben hätte. Qwen3.5 397B-A17B · 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. Qwen3.5 397B-A17B · 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. Qwen3.5 397B-A17B · 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. Q 4Qwen3.5397B-A17B Gemma 4 · April 2026 · Rang 5 – Neueinstieg auf Rang 5: Google veröffentlichte Gemma 4 am 2. April 2026 unter Apache 2.0; das Modell verdrängt MiniMax M2.7, weil es die gewerteten Kriterien Lizenz, Hardware-Effizienz und deutsche Mehrsprachfähigkeit deutlich besser erfüllt. Gemma 4 · Mai 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5 wie in der Vorausgabe: Im Berichtsmonat erschien kein neues offenes Modell, das Gemma 4 an den gewerteten Kriterien überholt und verdrängt hätte; die Position bleibt unverändert. Gemma 4 · Juni 2026 · Rang 5 – Hält Rang 5 wie in der Vorausgabe: Im Berichtsmonat erschien kein neues offenes Modell, das Gemma 4 an den gewerteten Kriterien überholt und verdrängt hätte; MiniMax M3 bleibt wegen seiner restriktiven Lizenz auf der Watchlist. Die Position bleibt unverändert. G 5Gemma 431B (Dense)
Watchlist
  • MiniMaxMiniMax M3 ↓ zuletzt Rang 5 · Mär
  • AlibabaQwen3.6-27B
  • MistralMistral Large 3
Rangverlauf je Tool über die letzten Monate
ToolJanuar 2026Februar 2026März 2026April 2026Mai 2026Juni 2026
GLM 5.2422221
DeepSeek-V4233112
Kimi K2 K2.6344333
Qwen3.5 397B-A17B111444
Gemma 4–––555

Aktuelles Ranking

  1. GLM 5.2 Neu

    Z.ai Tendenz: verbessert

    • MIT-Lizenz mit offen veröffentlichten Gewichten auf Hugging Face, uneingeschränkt für kommerziellen Self-Hosted-Einsatz geeignet.
    • Führt laut Artificial-Analysis-Intelligence-Index v4.1 (Juni 2026) mit 51 Punkten das Feld offener Modelle an, vor DeepSeek V4 Pro und Kimi K2.6.
    • Mixture-of-Experts mit rund 744 Milliarden Gesamt- und etwa 40 Milliarden aktiven Parametern je Token; die neue IndexShare-Architektur senkt den Rechenaufwand bei sehr langem Kontext.
    • Kontextfenster auf rund eine Million Token erweitert (zuvor rund 200.000), ausgelegt auf lange Dokumente und umfangreichen Informationsabruf.
    • Erreicht laut veröffentlichten Vergleichsmessungen bei langhorizontiger Programmierung (SWE-Bench Pro, Terminal-Bench) eine der vorderen Positionen unter offenen Modellen.
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  2. DeepSeek-V4

    DeepSeek Tendenz: verschlechtert

    • Ordnet sich laut veröffentlichten Vergleichsmessungen bei Schlussfolgern und Programmierung im vorderen Feld offener Modelle ein, nahe an der Leistung geschlossener Spitzenmodelle.
    • MIT-Lizenz mit frei verfügbaren Gewichten auf Hugging Face, uneingeschränkt für kommerziellen Self-Hosted-Einsatz geeignet.
    • Mixture-of-Experts in zwei Größen: V4-Pro mit rund 1,6 Billionen Gesamt- und etwa 49 Milliarden aktiven Parametern, V4-Flash mit rund 284 Milliarden.
    • Million-Token-Kontextfenster als Standard, ausgelegt auf lange Dokumente und umfangreichen Informationsabruf.
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  3. Kimi K2 K2.6

    Moonshot AI Tendenz: unverändert

    • Native Verbindung von Schlussfolgern und Werkzeug-Nutzung mit einem Mehr-Agenten-Mechanismus für umfangreiche, mehrstufige Abläufe laut Anbieter.
    • Mixture-of-Experts mit rund einer Billion Gesamt- und etwa 32 Milliarden aktiven Parametern je Token, ausgeliefert mit nativer INT4-Quantisierung.
    • Ordnet sich laut veröffentlichten Vergleichsmessungen im oberen Feld offener Modelle ein und erreicht bei Programmieraufgaben das Niveau starker geschlossener Modelle.
    • Modified-MIT-Lizenz mit offen veröffentlichten Gewichten auf Hugging Face; hoher Hardware-Bedarf von rund einer Billion Parametern begrenzt den Einsatz auf Mehr-GPU-Server.
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  4. Qwen3.5 397B-A17B

    Alibaba Tendenz: unverändert

    • Apache-2.0-Lizenz ohne Nutzungsbeschränkung, laut Modellkarte für kommerziellen Self-Hosted-Einsatz uneingeschränkt geeignet.
    • Mixture-of-Experts mit 397 Milliarden Gesamt- und rund 17 Milliarden aktiven Parametern je Token, effizienter als dichte Modelle vergleichbarer Leistung.
    • Unterstützung von über 200 Sprachen einschließlich Deutsch, relevant für den Mittelstandseinsatz.
    • Kontextfenster von 262.144 Token, laut Anbieter per YaRN erweiterbar; breite Quantisierungs- und Formatverfügbarkeit in gängigen lokalen Katalogen.
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  5. Gemma 4

    Google Tendenz: unverändert

    • Apache-2.0-Lizenz mit offen veröffentlichten Gewichten, freizügig und rechtssicher für den kommerziellen Unternehmenseinsatz.
    • Vier Größen von einer Arbeitsplatz-tauglichen 2B-Variante bis zu einem dichten 31B-Modell, dazu eine 26B-Mixture-of-Experts-Variante, mit geringem Hardware-Bedarf.
    • Unterstützung von über 140 Sprachen einschließlich Deutsch und ein Kontextfenster von bis zu 256.000 Token.
    • Verfügbar über Hugging Face, Ollama und Kaggle in gängigen offenen Formaten, damit ohne Umwege lokal lauffähig.
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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)