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KI - Wer für die besten KI-Modelle zahlt, bekommt zum fünffachen Preis gerade einmal vier Monate Vorsprung
Eine Studie vergleicht die Top-Modelle aus den USA mit günstigen Alternativen. (Bild: OpenAI und DeepSeek)
Unternehmen wie Anthropic oder OpenAI treiben die Entwicklung von KI immer weiter voran und überbieten sich regelmäßig gegenseitig mit Benchmark-Erfolgen. Die aktuellsten Modelle sind dabei in der Nutzung auch die teuersten.
Ein neuer Bericht hat sich nun angesehen, wie groß der Abstand zwischen den besten Modellen und günstigen Alternativen tatsächlich ist.
Der Bericht stammt von Mozilla und beschäftigt sich mit dem aktuellen Stand von Open-Source-KI. Ars Technica hatte schon vorab Zugriff und konnte mit den Autoren der Studie über deren Inhalt sprechen.
Die zentrale Aussage des Reports ist, dass der Rückstand der besten Open-Weight-Modelle wie Moonshots Kimi K3 oder Z.ai’s GLM 5.2 zu den führenden, geschlossenen US-Frontier-Modellen auf nur noch etwa 4,4 Monate geschrumpft ist.
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Gleichzeitig profitieren die Open-Weights durch enorme Effizienz. Sie kosten in der Regel nur 20 bis 30 Prozent von dem, was geschlossene High-End-Modelle verlangen, liefern aber vergleichbare Ergebnisse bei vielen Standardanwendungen.
Geschlossene Modelle spielen ihre Stärken vor allem bei hochkomplexer Expertenarbeit, intensiven Websuchen und extrem langen Kontextfenstern aus. Für 80 Prozent der alltäglichen und repetitiven Aufgaben reichen offene Modelle aber längst aus.
Laut den Autoren haben sich auch schon viele Unternehmen an diese Realität angepasst und passen ihre Aufgabenverteilung entsprechend an. Kosteneffiziente Open-Modelle werden für repetitive Standardaufgaben genutzt, während teure, geschlossene Spitzenmodelle nur noch für besonders schwere Spezialaufgaben herangezogen werden.
China liegt bei den Open-Weight-Modellen weit vorn und mehrere Entwickler wie Moonshot AI, DeepSeek, Alibaba, Zhipu AI und ByteDance haben in kurzer Zeit riesige Entwicklungsschritte gemacht und hocheffiziente Modelle auf den Markt gebracht.
