Sprachmodelle im Vergleich
Open-Source- und Open-Weight-Modelle für Text, Code und Analyse – lokal betreibbar oder per API, mit voller Kontrolle über Ihre Daten.
9 Tools getestet · Regelmäßig aktualisiert · Herstellerunabhängig
Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind die KI-Modelle hinter Diensten wie ChatGPT oder Claude, aber Sie können sie auch eigenständig nutzen. Open-Source- und Open-Weight-Modelle wie Llama, DeepSeek, Qwen oder MiniMax stehen frei zum Download bereit und lassen sich lokal auf Ihrem eigenen Rechner betreiben. Der Vorteil: Keine Daten verlassen Ihr Netzwerk, keine laufenden Abo-Kosten, volle Kontrolle. Über Plattformen wie Ollama oder LM Studio ist die Einrichtung in wenigen Minuten erledigt. Die Leistung der besten Open-Source-Modelle hat inzwischen ein Niveau erreicht, das vor einem Jahr noch proprietären Diensten vorbehalten war. Für viele Alltagsaufgaben. Texte schreiben, Code generieren, Dokumente zusammenfassen, sind sie eine echte Alternative zu Cloud-Diensten. In unserem Vergleich bewerten wir jedes Modell nach Leistung, Effizienz, Lizenz und Praxistauglichkeit.
Top Sprachmodelle im Vergleich
Die 8 bestbewerteten Tools dieser Kategorie auf einen Blick.
| Tool | Bewertung | Preismodell | Hosting | DSGVO | Open Source |
|---|---|---|---|---|---|
| Google Gemma 4 Empfehlung | 4.5 /5 | Kostenlos | Self-Hosted | ||
| GLM-4.7 Flash Empfehlung | 4.5 /5 | Kostenlos | Self-Hosted | ||
| Qwen 3.5 Empfehlung | 4.5 /5 | Kostenlos | Self-Hosted | ||
| GLM-5.1 | 4.5 /5 | Kostenlos | Hybrid | ||
| GPT-OSS-120B | 4.5 /5 | Kostenlos | Hybrid | ||
| Mistral Small 4 | 4.5 /5 | Freemium | Hybrid | ||
| Nemotron-Cascade 2 | 4.5 /5 | Kostenlos | Hybrid | ||
| Codestral | 4.0 /5 | Freemium | Cloud | – |
Alle Sprachmodelle
9 Tools in dieser Kategorie, sortiert nach Bewertung.
Google Gemma 4
Google Gemma 4 | Googles leistungsstärkste offene Modellfamilie mit 26B (MoE) und 31B (Dense), 256K Context und Apache 2.0 Lizenz.
GLM-4.7 Flash
GLM-4.7 Flash | Lokales Open-Source-Coding-Modell von Z.ai. 30B-A3B MoE, SWE-bench 59,2 %. Läuft auf einer RTX 4090 mit ca. 18 GB RAM. MIT-Lizenz.
Qwen 3.5
Qwen 3.5 | Alibabas offene Modellfamilie mit 27B (Dense), 35B-A3B (MoE) und 122B-A10B (MoE). Nativ multimodal, 262K Context, Apache 2.0 Lizenz.
GLM-5.1
GLM-5.1 | Open-Source-Flaggschiff von Z.ai mit verbesserter MoE-Architektur. Coding-Score 45,3 (94,6 % von Claude Opus 4.6). Apache-2.0-Lizenz, künftig MIT.
GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120B | OpenAIs erstes Open-Weight-Modell mit 117B MoE-Parametern (5,1B aktiv). Near-Parity mit o4-mini, Apache 2.0, auf einer GPU betreibbar.
Mistral Small 4
Mistral Small 4 | Open-Source MoE-Modell mit 119B Parametern, 256K Context, Vision und konfigurierbarem Reasoning. Apache 2.0, europäisch.
Nemotron-Cascade 2
Nemotron-Cascade 2 | NVIDIAs offenes 30B MoE-Modell mit nur 3B aktiven Parametern. Goldmedaillen bei IMO, IOI und ICPC, lokal betreibbar.
Codestral
Codestral | Mistrals Code-Spezialist für Code-Generierung in über 80 Sprachen. 256K Kontextfenster, doppelte Geschwindigkeit seit Version 25.01.
Nemotron 3 Super
Nemotron 3 Super | NVIDIAs Open-Source Hybrid-Modell (Mamba + Transformer + MoE) mit 120B Parametern. 1M Token Kontext, lokal betreibbar für Agentic AI.
Häufige Fragen zu Sprachmodelle
Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um Sprachmodelle.
01 Was sind Open-Source-Sprachmodelle?
02 Welches Open-Source-Modell ist das beste?
03 Kann ich Sprachmodelle lokal auf meinem Rechner nutzen?
04 Was ist der Unterschied zwischen Sprachmodellen und KI-Assistenten?
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