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       # taz.de -- Report zu offenen KI-Modellen: Vorsprung von OpenAI & Co. schwindet
       
       > Das Wettrennen um KI ist mit großen Hoffnungen aufgeladen. Jetzt zeigt
       > ein neuer Report die Potenziale offener Modelle.
       
   IMG Bild: Ein Player im KI-Rennen: Microsoft investiert in ein Rechenzentrum in NRW
       
       Wenn man dem großen Geld glaubt, bringt [1][künstliche Intelligenz] uns
       schon bald das Paradies. Mindestens Amazon, Microsoft, Google und Oracle
       wetten darauf, dass am Ende ihres „KI-Wettrennens“ der größte Goldtopf
       aller Zeiten wartet. Den gewinnt, wer am Ende vorne liegt.
       
       Ein neuer KI-Report deutet nun darauf hin, dass kein Modell die anderen
       wirklich abhängt. Im Gegenteil: Gegen die großen, meist proprietären
       Modelle setzten sich zunehmend „offene“ Modelle durch. Der Leistungsabstand
       betrage demnach nur noch rund 3,3 Prozentpunkte, zeigt der [2][Bericht des
       durch den Browser Firefox bekannt gewordenen Unternehmens Mozilla].
       
       Offene oder teiloffene Modelle wie Deepseek, Mistral AI oder auch [3][Metas
       Modell] Llama lassen sich einsehen und von den Nutzenden an die eigenen
       Bedürfnisse anpassen. Noch mehr dürfte aber ins Gewicht fallen, dass die
       Modelle lokal betrieben werden können. Bei Bedarf können Unternehmen sie
       auf eigenen Servern laufen lassen.
       
       Im Gegensatz dazu stehen die geschlossenen Modelle: Google, OpenAI und
       Anthropic etwa kontrollieren und betreiben ihr Produkt vollständig.
       Vermarktet wird die KI dann als Komplettpaket im Abo-Modell. Das lassen
       sich die großen Tech-Unternehmen gut bezahlen. Obwohl die Leistung offener
       oder teiloffener Modelle zunehmend aufschließt und ein ganzes Fünftel der
       Nutzung auf diese Modelle fiel, bleibt der Gewinn zum Großteil bei der
       Konkurrenz hängen. Nur 4 Prozent der Einnahmen fielen auf offene oder
       teiloffene Modelle.
       
       Das liegt laut dem Report daran, dass die Tech-Unternehmen auf bestehende
       Produkte aufbauen können. Der Gewinn liegt sozusagen eine Schicht über den
       Sprachmodellen, weiter oben auf dem Stapel, dem sogenannten „Stack“. Wie
       die Modelle letztendlich eingehegt seien, wirke sich stärker aus als ein
       Wechsel des zugrundeliegenden Modells.
       
       ## Schwächen von offener KI
       
       Wer genau hinschaut, kann dafür aber auch bei den offenen oder teiloffenen
       Modellen Gründe finden. Während sie etwa beim Programmieren und beim Wissen
       gleichziehen, hinken sie bei anderen Aufgaben noch leicht hinterher: beim
       selbstständigen Arbeiten etwa, oder um Informationen aus langen Dokumenten
       zu extrahieren. Ein größerer Spielraum bei Anpassungen steht dem als klarer
       Vorteil gegenüber.
       
       Auch sind viele der Modelle zwar offen im Sinne von „open weights“, können
       also etwa auf eigenen Systemen betrieben und weiterentwickelt werden. Aber
       sie sind nicht quelloffen („open source“). Was ähnlich klingt, ist
       grundlegend verschieden: Deepseek und Co. könnten ihre Modelle auch wieder
       schließen, bei quelloffener Software ginge das nicht.
       
       Entwicklerinnen und Entwicklern gaben in einer zugehörigen Befragung
       außerdem an, dass offene Modelle komplex seien und sich schwierig in
       bestehende Systeme integrieren ließen. Auch nahmen sie eher an, dass die
       Leistung der Modelle niedriger sei. Wie der neue Bericht zeigt, ist
       zumindest letzteres nicht mehr aktuell.
       
       18 Jul 2026
       
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