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heise+ | Lokale KI in der Softwareentwicklung: Test auf günstigen AMD-Anwendungssystemen
Mit einem einzigen Prompt können Frontier-Modelle inzwischen agentisch ganze Anwendungen entwickeln. Doch können das auch kleinere lokale Modelle leisten?
Bis Ende 2025 waren die Möglichkeiten beim Einsatz von KI in der Softwareentwicklung begrenzt. Größere Softwareprojekte, komplexe Anfragen, zu viel Kontext oder die Verwendung von Tools konnten Cloud-Modelle schnell durcheinanderbringen und zu falschen Ergebnissen, Abbrüchen oder Endlosschleifen führen. Das änderte sich im November 2025 mit dem Release von Claude Opus 4.5, einem neuen LLM der Firma Anthropic. Das Modell machte diese Fehler kaum noch und setzte komplexe Anfragen aus einem einzigen Prompt heraus in erstaunlich guter Qualität um.
Lokale KI-Modelle wie Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct vom Sommer 2025 oder Ministral 3 14B vom Dezember 2025 eigneten sich zu dieser Zeit gut für Chat und RAG (Retrieval Augmented Generation), aber nicht für die professionelle Softwareentwicklung. Mit dem Release von Qwen3.6-27B im April 2026 durch Alibaba war erstmals ein auf Anwenderhardware lauffähiges Modell für kleinere Programmieraufgaben brauchbar.
Kai Bennett ist AI Software Architect bei adesso und Mitgründer des Start-ups securesight.ai. Seine Schwerpunkte sind produktive GenAI-Systeme, lokale LLM-Stacks, Benchmarking und agentische Coding-Workflows.
Im August 2026 veröffentlichte Alibaba Qwen3.8-27B und Qwen3.8-Flash-Next. Im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 vom 27. September 2026 erreichte ersteres in High Reasoning 34 Punkte, letzteres 40. Claude Sonnet 5, ein aktuelles und für die Softwareentwicklung genutztes Modell von Anthropic, liegt in High Reasoning mit 32 Punkten darunter. Selbst das kleine Qwen3.8-27B übertrifft Claude Opus 4.5 im Reasoning-Modus, das dort als Schätzwert mit 29 Punkten geführt wird – weit weg von der Spitze des Index mit 58 Punkten.
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