Open-Source LLM-Modelle
im Vergleich

Die passende LLM-Lösung für Ihr Projekt

Ihre Antwort auf steigende Rechenanforderungen

Die wichtigsten KI-Sprachmodelle im direkten Überblick

Große Sprachmodelle sind der Motor moderner KI – doch nicht alle LLMs sind gleich. Architektur, Trainingsdaten, Lizenz und Spezialisierung entscheiden darüber, welches Modell zu Ihrem Projekt passt. Ob DeepSeek, LLaMA oder Qwen: Jedes Modell bringt eigene Stärken und Anforderungen mit. Wer diese Unterschiede kennt, kann gezielter entwickeln, effizienter skalieren und echten Mehrwert schaffen – vom Prototyp bis zur produktiven Lösung. Wir zeigen Ihnen, was mit den aktuellen Sprachmodellen möglich ist und unterstützen Sie bei der optimalen Wahl für Ihr Projekt.

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DeepSeek AI
DeepSeek
Qwen
Alibaba
Qwen
Moonshot AI
Moonshot AI
Kimi
Z.AI
Z.AI / Zhipu AI
GLM
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DeepSeek AI

DeepSeek

Reasoning- und MoE-Modelle mit exzellentem Preis-Leistungs-Verhältnis – von der R1-Serie bis zur V4-Generation mit 1-Million-Kontext.

April 2026
DeepSeek-V4-Flash
Die schnelle V4-Variante: 1M-Kontext bei deutlich kleinerem Footprint
April 2026
DeepSeek-V4-Pro
Flaggschiff-MoE mit 1-Million-Token-Kontext und Frontier-Benchmarks
Dezember 2025
DeepSeek-V3.2
Thinking und Tool-Use vereint – plus die Reasoning-Variante Speciale
September 2025
DeepSeek-V3.2-Exp
Erste DeepSeek Sparse Attention (DSA) für effizienten Long-Context
September 2025
DeepSeek-V3.1-Terminus
Das gehärtete V3.1: sauberere Sprache, stärkere Agenten
August 2025
DeepSeek-V3.1
Ein MoE-Modell, zwei Modi: Think & Non-Think in einer Architektur
Februar 2025
DeepSeek-V3
Basismodell der R1-Serie – optimiert für Tool-Nutzung
Januar / Mai 2025
DeepSeek-R1 Serie
Deep Thinking durch Reinforcement Learning
Qwen
Alibaba

Qwen

Alibabas breite Open-Weight-Familie: von effizienten MoEs über Coder- und Multimodal-Modelle bis zum Frontier-Flaggschiff Qwen3.5.

April 2026
Qwen3.6
Kompakte, multimodale Hybrid-Modelle für agentisches Coding – 35B-A3B & 27B
Februar 2026
Qwen3.5-397B-A17B
Die Flaggschiff-Generation: hybrid-MoE, nativ multimodal, 201 Sprachen
Oktober 2025
Qwen3-VL
Die Vision-Language-Serie: vom Edge-Gerät bis zum 235B-Server
September 2025
Qwen3-Omni-30B-A3B
Ein natives Omni-Modell: Text, Bild, Audio & Video – mit Sprachausgabe
September 2025
Qwen3-Next-80B-A3B
Vorschau auf Qwens nächste Generation: Hybrid-Attention & Ultra-Sparsity
Juli 2025
Qwen3-Coder-30B-A3B
Die lokal lauffähige, kompakte Coder-Variante des 480B-Modells
Juli 2025
Qwen3-30B-A3B-2507
Der Effizienz-Sweet-Spot: nur 3,3B aktive Parameter, lokal betreibbar
Juli 2025
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Das Reasoning-Flaggschiff mit sichtbaren Denk-Tokens
Juli 2025
Qwen3-Coder-480B-A35B
Alibabas stärkstes offenes Modell für agentisches Coding
Juli 2025
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Das aktualisierte 235B-Flaggschiff im reinen Instruct-Modus
April 2025
Qwen3-1.7B
Kompaktes Modell mit überraschend starkem Reasoning
April 2025
Qwen3-8B
Vielseitiger Allrounder mit RL-Feintuning
April 2025
Qwen3-14B
Stark bei komplexen Aufgaben & Chat-Dialogen
April 2025
Qwen3-30B-A3B
MoE-Modell mit hoher Leistung bei geringem Verbrauch
April 2025
Qwen3-32B
Großes Dense-Modell mit Thinking Mode & langer Kontextlänge
April 2025
Qwen3-235B-A22B
Flaggschiff-Modell mit 235 Milliarden Parametern
Meta
Meta

LLaMA

Metas LLaMA-Reihe: von LLaMA 3.3 über die native MoE-Generation LLaMA 4 bis zu den offenen Sicherheitsmodellen der LLaMA-4-Suite.

April 2025
Llama Guard 4
Multimodale Guardrails für LLM-Pipelines – Ein- und Ausgaben prüfen
April 2025
Llama Prompt Guard 2
Winzige, schnelle Firewall gegen Prompt-Injection und Jailbreaks
April 2025
LLaMA 4
Zukunftsmodell mit Fokus auf Agenten-Systeme
April 2025
Llama 4 Maverick
Metas offenes Flaggschiff der Llama-4-Reihe – multimodal, 1M-Kontext
April 2025
Llama 4 Scout
Natives MoE mit 10-Millionen-Token-Kontext
Dezember 2024
LLaMA 3.3 70B
Meta AIs leistungsstarkes 70B-Modell
Moonshot AI
Moonshot AI

Kimi

Moonshots 1-Billion-MoE-Reihe mit starker Agentik – von K2-Instruct über das Reasoning-Modell K2-Thinking bis zu multimodalen und coding-spezialisierten Varianten.

Juli 2026
Kimi K3
Moonshots Frontier-MoE: 2,8 Billionen Parameter, 1M-Kontext, nativ multimodal
Juni 2026
Kimi-K2.7-Code
Das coding-spezialisierte 1T-MoE – effizienter und tief tool-integriert
April 2026
Kimi-K2.6
Native Agent-Swarms: bis zu 300 Sub-Agenten, ~12-Stunden-Läufe
Januar 2026
Kimi-K2.5
Das erste multimodale K2: Vision, Reasoning und Tool-Use vereint
November 2025
Kimi-K2-Thinking
Das Reasoning-Flaggschiff der K2-Reihe – nativ INT4, hunderte Tool-Calls
September 2025
Kimi-K2-Instruct-0905
Das aktualisierte 1-Billion-MoE: stärkeres Coding, 256K-Kontext
Juli 2025
Kimi-K2-Instruct
Moonshot AIs Mixture-of-Experts Modell mit 1 Billion Parametern
Z.AI
Z.AI / Zhipu AI

GLM

Die durchgängig MIT-lizenzierte GLM-Reihe – von effizienten Air-/Vision-Varianten über agentisches Coding bis zum Frontier-Flaggschiff GLM-5.2 mit 1M-Kontext.

Juni 2026
GLM-5.2
Das GLM-Flaggschiff: 1M-Kontext, einstellbarer Denk-Effort
April 2026
GLM-5.1
Optimiert für sehr lange Agenten-Läufe – hunderte Runden, tausende Tool-Calls
Februar 2026
GLM-5
Das erste Frontier-GLM – Sparse MoE mit DeepSeek Sparse Attention
Dezember 2025
GLM-4.7
Agentisches Coding mit Interleaved & Preserved Thinking – plus Flash
Dezember 2025
GLM-4.6V
Multimodales MoE mit nativem Tool-Calling für Bilder und Videos
September 2025
GLM-4.6
Z.AIs Mixture-of-Experts Modell für Agentic, Reasoning & Coding Anwendungen
August 2025
GLM-4.5V
Offenes Vision-Language-Modell mit Thinking-Modus und GUI-Verständnis
August 2025
GLM-4.5
Z.AIs Mixture-of-Experts Modell für Agentic, Reasoning & Coding Anwendungen
Juli 2025
GLM-4.5-Air
Die effiziente, self-host-freundliche Variante der GLM-4.5-Familie
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FAQ - Häufige Fragen

Wissenswertes zu KI-Sprachmodellen

Die Wahl des richtigen Modells hängt stark vom Einsatzzweck ab – ob Chatbot, Recherche, Texterstellung oder Codierung. Unsere KI-Experten unterstützen Sie dabei, Architektur, Größe, Lizenz und Leistung eines Modells mit Ihren Anforderungen abzugleichen – für maximale Effizienz und minimalen Aufwand.

Auch ähnlich große Modelle unterscheiden sich deutlich in Lizenz, Trainingsdaten, Tool-Nutzung oder Stärken wie Coding, Multilingualität oder Reasoning. Wir beraten Sie unabhängig und helfen dabei, Modelle sinnvoll zu vergleichen und das passende Setup zu wählen.

Absolut. Viele Modelle wie Qwen3-8B oder LLaMA-3-8B bieten starke Leistungen bei niedrigem Ressourcenbedarf – ideal für erste Prototypen. Wir unterstützen Sie dabei, eine skalierbare Architektur aufzusetzen, die bei wachsenden Anforderungen problemlos ausgebaut werden kann.

Sie erhalten alles aus einer Hand: fundierte Modellberatung, technische Integration, performante GPU-Infrastruktur und DSGVO-konformes Hosting in Deutschland. So sparen Sie Zeit, Kosten und vermeiden Schnittstellenprobleme – ideal für schnelle und sichere Projektumsetzung.

Die Architektur beeinflusst, wie effizient ein Modell rechnet, wie gut es skaliert und welche Hardware erforderlich ist. Unsere Beratung hilft Ihnen, Modelle zu wählen, die zur vorhandenen Infrastruktur passen – oder wir stellen passende Ressourcen über unsere GPU Cloud bereit.

Möchten Sie individuell beraten werden? Unsere KI-Experten sind für Sie da!