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Vergleich24. Juli 2026⏱ 10 Minuten Lesezeit

DeepSeek vs Llama vs Qwen vs Mistral in 2026
Der Open-Weight Showdown

Vier Familien dominieren die Open-Weight-AI im Jahr 2026: DeepSeek (China), Llama (Meta, USA), Qwen (Alibaba, China) und Mistral (Frankreich). Sie sind alle kostenlos herunterzuladen und selbst auszuführen, unterscheiden sich jedoch stark in Bezug auf Lizenzen, Hardware-Anforderungen und ihre Stärken. Dieser Leitfaden vergleicht sie ehrlich — wer sie herstellt, welche Lizenz sie haben und welche für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist. Keine erfundenen Bewertungen, nur die Fakten, die zählen.

💡 "Open-weight" vs "open-source": alle vier veröffentlichen ihre Modell Gewichte zum kostenlosen Download und zur lokalen Nutzung. Die Lizenzen unterscheiden sich jedoch — von vollständig permissiv (Apache-2.0, MIT) bis hin zu benutzerdefinierten Lizenzen mit Bedingungen. Wir kennzeichnen jede unten.

DeepSeek — Schlussfolgerungen & Wert

Hersteller: DeepSeek (China) · Lizenz: MIT · Flaggschiff: DeepSeek-V3 (MoE) + R1 Schlussfolgerung

DeepSeek erschütterte die Branche, indem es Grenzmodelle zu einem Bruchteil der Kosten nachahmte. Seine V3 Linie verwendet ein großes Mixture-of-Experts-Design (hunderte Milliarden Parameter insgesamt, aber nur ~37B aktiv pro Token, also ist es effizient), und die R1 Linie spezialisiert sich auf schrittweises Denken. Die MIT-Lizenz ist eine der permissivsten in diesem Bereich, und DeepSeek gehört konstant zu den günstigsten, die über API betrieben werden können.

Stärken: Schlussfolgerungen, Mathematik, Programmierung, permissive Lizenz, sehr niedrige Kosten. Achtung: die vollständigen Modelle sind riesig — lokal werden Sie typischerweise die kleineren destillierten Versionen ausführen.

Llama — der König des Ökosystems

Hersteller: Meta (USA) · Lizenz: Llama Community License (benutzerdefiniert) · Flaggschiff: Llama 4 Familie

Llama von Meta ist das Modell, das die Open-Weight-Bewegung ins Leben gerufen hat, und sein größter Vorteil ist sein Ökosystem: mehr Feinabstimmungen, Tutorials, Werkzeuge und Community-Support als jede andere Familie. Die Llama 4 Generation ermöglicht sehr lange Kontextfenster. Beachten Sie, dass die Lizenz keine vollständig offen ist — es handelt sich um eine benutzerdefinierte Community-Lizenz, die kommerzielle Nutzung erlaubt, aber Bedingungen hinzufügt (einschließlich für die größten Unternehmen) und eine akzeptable Nutzungsrichtlinie.

Stärken: riesiges Ökosystem, einfache Feinabstimmung, langer Kontext, starke allgemeine Konversation. Achtung: benutzerdefinierte Lizenz (lesen Sie die Bedingungen, wenn Sie ein großes Unternehmen sind).

Qwen — der vielseitige Alleskönner

Hersteller: Alibaba (China) · Lizenz: Apache-2.0 (die meisten Größen) · Flaggschiff: Qwen3 Familie

Qwen von Alibaba ist arguably die vielseitigste Familie: Sie wird in einer enormen Bandbreite von Größen ausgeliefert — von kleinen Modellen für Telefone bis hin zu riesigen für Server — sodass es für jede Hardware ein Qwen gibt. Es ist führend bei Programmier- und Schlussfolgerungsbenchmarks, und die meisten Größen werden unter der permissiven Apache-2.0 Lizenz veröffentlicht, was es zu einem Favoriten sowohl für Hobbyisten als auch für Unternehmen macht.

Stärken: jede Größe, erstklassige Programmierung, permissive Lizenz, starke Mehrsprachigkeit. Achtung: so viele Varianten, dass es schwer sein kann, eine auszuwählen.

Mistral — die europäische, permissive Option

Hersteller: Mistral AI (Frankreich) · Lizenz: Apache-2.0 (viele Modelle) · Flaggschiff: Mistral Large + Devstral

Mistral ist Europas Flaggschiff-AI-Labor, bekannt für effiziente Modelle, die über ihre Größe hinaus punkten, und die Veröffentlichung vieler davon unter. Apache-2.0Es ist Devstral Modelle zielen auf agentisches Codieren ab, und Mistral passt gut zu europäischen Organisationen mit Datenhoheit-Bedürfnissen. Einige hochklassige Modelle sind kommerziell lizenziert, aber die offenen sind wirklich permissiv.

Stärken: Effizienz, permissive Lizenzierung, EU-Datenhoheit, starkes Codieren (Devstral). Achtung: Die größten Mistral-Modelle sind kommerziell, nicht offen.

Direkter Vergleich

FamilieHerstellerLizenzAm bekanntesten fürLäuft lokal?
DeepSeekDeepSeek 🇨🇳MITSchlussfolgerungen, Codierung, niedrige KostenDestilliert ja; voll = Server
LlamaMeta 🇺🇸Gemeinschaft (benutzerdefiniert)Ökosystem, langer KontextJa (8B–70B)
QwenAlibaba 🇨🇳Apache-2.0 (die meisten)Alle Größen, Codierung, mehrsprachigJa (jede Größe)
MistralMistral AI 🇫🇷Apache-2.0 (viele)Effizienz, EU, agentisches CodierenJa
Bei Benchmarks: auf SWE-bench verifiziert (echtes GitHub-Bugfixing), die Qwen- und DeepSeek-Familien führen das offene Feld an, beide von ihren Autoren mit ungefähr angegeben. 70% — nahe den besten geschlossenen Modellen. Wir zitieren die eigenen Zahlen der Hersteller, anstatt einen zusammengesetzten Wert zu erfinden; teste immer selbst auf deinen eigenen Aufgaben.

Welche sollten Sie wählen?

  • Beste Schlussfolgerungen & Mathematik, niedrigste Kosten: DeepSeek.
  • Beste Codierung: Qwen (oder DeepSeek) — beide führen offene Codierungsbenchmarks an.
  • Größtes Ökosystem & einfachste Feinabstimmung: Llama.
  • Jede Hardware, vom Telefon bis zum Server: Qwen (größte Größenrange).
  • Permissive Lizenz / EU-Datenhoheit: Mistral (oder Qwen — beide Apache-2.0).
  • Auf deinem eigenen PC laufen: wähle eine Größe, die zu deinem VRAM passt — siehe Welches KI-Modell kann Ihr PC ausführen?

Die ehrliche Wahrheit: Alle vier sind ausgezeichnet, und der Abstand zu geschlossenen Modellen hat sich nahezu geschlossen. Für die meisten Menschen sind die entscheidenden Faktoren Lizenz und die Größe, die zu deiner Hardware passt — nicht rohe Benchmark-Punkte.

Häufig gestellte Fragen

Welches Open-Source-Modell ist 2026 das beste?

Es gibt keinen eindeutigen Gewinner. DeepSeek führt bei der Argumentation und dem Wert, Qwen bei Vielseitigkeit und Codierung, Llama im Ökosystem und Mistral bei Effizienz und permissiver Lizenzierung. Wählen Sie nach Anwendungsfall und Hardware.

Sind diese Modelle kostenlos?

Die Gewichte sind kostenlos herunterzuladen und auszuführen. Die Lizenzen variieren: DeepSeek ist MIT, Qwen und viele Mistral-Modelle sind Apache-2.0 (vollständig permissiv), während Llama eine benutzerdefinierte Community-Lizenz mit Bedingungen verwendet.

Welches ist am besten für die Codierung?

Qwen und DeepSeek führen die offenen Codierungsbenchmarks (beide etwa 70 % auf SWE-bench Verified, wie von ihren Autoren berichtet). Mistrals Devstral ist ebenfalls stark für agentische, mehrdateiige Codierung.

Kann ich diese auf meinem eigenen Computer ausführen?

Ja — in der richtigen Größe. Llama 8B, Qwen 8–14B und Mistral kleine Modelle laufen auf Verbraucher-GPUs; DeepSeeks vollständige Modelle benötigen Server, aber seine destillierten Versionen laufen lokal. Siehe unseren VRAM-Leitfaden.

Welche hat die permissivste Lizenz?

DeepSeek (MIT) und die Apache-2.0-Versionen von Qwen und Mistral sind die permissivsten. Llamas Community-Lizenz ist kommerziell freundlich, fügt jedoch Bedingungen hinzu.

DeepSeek vs Qwen — welche sollte ich wählen?

Beide sind herausragend und permissiv. Wählen Sie DeepSeek für Argumentation und niedrigste Kosten; wählen Sie Qwen, wenn Sie eine bestimmte Größe für Ihre Hardware oder den stärksten Allrounder in der Codierung möchten.