KI-Modelle mit offenen Gewichten, deren Parameter frei heruntergeladen werden können, stehen in diesem Herbst erneut im Zentrum geopolitischer Spannungen. Peking und Washington prüfen jeweils Kontrollmaßnahmen, während DeepSeek seine Inferenzmaschine öffentlich veröffentlicht und mehrere neue offene Modelle erscheinen.
Auf chinesischer Seite hat das Handelsministerium der Volksrepublik China, MOFCOM, einen politischen Vorschlag veröffentlicht, der noch kein Gesetz ist. Er sieht vor, dass fortschrittliche KI-Modelle und bestimmte andere Technologien vor ihrer internationalen Weitergabe eine vorherige Genehmigung der Regierung erhalten müssen. Laut Quelle wurde auf diesen Text überreagiert, da das Dokument angibt, dass Open-Source-Technologien automatische Genehmigungen erhalten. Einige geopolitische Beobachter sehen darin dennoch einen regulatorischen Rahmen, der künftig die chinesische KI-Industrie regulieren könnte. Andere, die von der Quelle zitiert werden, glauben, dass der Text eher darauf abzielt, Situationen wie den Verkauf des chinesischen Startups Manus an westliche Unternehmen zu verhindern.
In den Vereinigten Staaten hat das Department of Homeland Security (DHS) eine Anordnung bezüglich DeepSeek veröffentlicht. Sie verbietet dem Unternehmen selbst sowie seinen Modellen als Technologieplattform, Lieferanten bei zivilen Einkäufen der Bundesverwaltung zu sein. Die Quelle stellt fest, dass unklar ist, wie die Maßnahme auf verfeinerte oder aus den Ausgaben von DeepSeek trainierte Modelle angewandt wird. Sie nennt das Beispiel der Nemotron-Modelle von Nvidia, deren Trainingsrezepte sich laut ihr stark auf DeepSeek-Modelle stützen. Außerdem steht das chinesische Unternehmen Zhipu AI, das die GLM-Modelle entwickelt, auf der Entity List, der Liste des US-Handelsministeriums (Commerce/BIS), die den Zugang der Eingetragenen zu US-Technologien einschränkt.
Eine öffentlich gemachte Inferenzmaschine
Im Zuge dessen hat DeepSeek seine interne Inferenzmaschine namens DeepInfer veröffentlicht. Inferenz bezeichnet die Funktionsweise eines Modells, wenn es Anfragen beantwortet. Laut Quelle ist dieses Tool deutlich effizienter als bestehende Open-Source-Tools wie vLLM und SGLang für DeepSeek-Modelle. Schätzungen sprechen von einer Bruttomarge von bis zu 90 % beim Verkauf von Tokens, den vom Modell verarbeiteten und den Nutzern in Rechnung gestellten Texteinheiten. Die Quelle erinnert daran, dass große Labore sehr leistungsfähige interne Inferenztools besitzen, es aber das erste Mal ist, dass ein führender Akteur eines teilt. Sie schätzt, dass Unternehmen, die auf Inferenz spezialisiert sind, diese Tools schnell übernehmen werden, was die Preise für DeepSeek-Modelle senkt oder deren Margen erhöht. Obwohl es weder ein Modell noch ein offener Datensatz ist, betrachtet die Quelle diese Veröffentlichung als eines der wichtigsten Open-Source-Artefakte der letzten Monate.
Eine neue Welle offener Modelle
Mehrere Veröffentlichungen werden ebenfalls genannt. MiMo-V2.6-Pro-RL von XiaomiMiMo ist ein Update von MiMo, das auf denselben Grundlagen wie MiMo V2.5 basiert, aber mit mehr Ressourcen für Reinforcement Learning (RL). Xiaomi hat einen detaillierten technischen Bericht sowie einen Teil der verwendeten Umgebungen veröffentlicht, was die Quelle in diesem Umfang als selten bewertet. Laut dem Ranking von Artificial Analysis ist das finale Modell V2.6-Pro das beste offene Modell zum Zeitpunkt der Erstellung.
DeepSeek hat seinerseits zwei neue Iterationen veröffentlicht, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, die 552B-A16B umfassen, eine bisher unerreichte Größe, und Eingabebilder akzeptieren. Unter MIT-Lizenz wird es von der Quelle für seine Leistung zu kleinem Preis gelobt. Die Quelle hebt auch hervor, dass DeepSeek an der Spitze des Benchmarks DeepSWE steht, der sich der agentenbasierten Softwareentwicklung widmet.
Cloudflare hat clef veröffentlicht, ein Entscheidungsmodell. Laut Quelle ist dieser Modelltyp, eingeführt von dem Startup Typesafe, ein allgemeines Klassifikationsmodell, das wenige Tokens mit ihren Wahrscheinlichkeiten erzeugt. NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 von Nvidia ist ein mittelgroßes Modell der Nemotron-Familie. Es kann laut Quelle zu Hause auf einem leistungsstarken Laptop oder einer RTX Spark-Karte ausgeführt werden. Schließlich wird Beam-1.0-501B-A23B von Reflection als das leistungsstärkste offene US-Modell unter einer permissiven Lizenz, Apache 2.0, präsentiert. Die Quelle hält es für weniger intelligent als die besten offenen Modelle, aber sehr token-effizient, knapp hinter GPT-6-Astra.
Laut derselben Quelle steht die Veröffentlichung des Modells Kimi K3.1 kurz bevor, da Metadaten darüber in öffentlichen Bibliotheken zu erscheinen beginnen.
