Open-Source-LLMs (Large Language Models) haben sich im Jahr 2026 von Forschungsexperimenten zu produktionsreifen Alternativen zu proprietären APIs gewandelt. Die besten Open-Source-LLMs – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 und Gemma 3 – bieten Spitzenleistung bei Argumentation, Codierung und multimodalen Aufgaben und ermöglichen gleichzeitig Selbsthosting und Anpassung. Über die Hälfte der Produktions-LLM-Bereitstellungen verwenden mittlerweile Open-Source-Modelle anstelle geschlossener APIs wie GPT-5 oder Claude. Der „DeepSeek-Moment“ im Jahr 2025 hat bewiesen, dass Open-Source-LLMs die Fähigkeiten proprietärer Modelle zu deutlich geringeren Kosten erreichen können. Organisationen, die sich für Open-Source-LLMs entscheiden, legen Wert auf Datenschutz, Kostenvorhersehbarkeit, Flexibilität bei der Feinabstimmung und Unabhängigkeit von API-Ratenbeschränkungen. Die Bewertung von DeepSeek vs. Llama vs. Qwen erfordert ein Verständnis der Modellarchitekturen, Lizenzbeschränkungen und Bereitstellungsoptionen. Open-Source-LLMs zeichnen sich in Bereichen aus, die Datenresidenz, benutzerdefiniertes Verhalten oder Inferenzen mit hohem Volumen erfordern und in denen die API-Kosten unerschwinglich werden.

Dieser umfassende Leitfaden untersucht die besten Open-Source-LLMs im Jahr 2026 und vergleicht Funktionen, Leistungsbenchmarks, Lizenzbedingungen, Hardwareanforderungen und Bereitstellungsstrategien, um Teams bei der Auswahl optimaler Open-Source-Sprachmodelle für ihre KI-Anwendungen zu unterstützen.

Dieser Leitfaden untersucht die besten Open-Source-LLMs, die im Jahr 2026 verfügbar sind, und konzentriert sich dabei auf Modelle, die für reale Anwendungen wichtig sind: Argumentation, Codierung, Agenten-Workflows und multimodale Aufgaben.

Was macht ein Modell zu „Open Source“?

Der Begriff „Open-Source-LLM“ wird oft lose verwendet. Die meisten Modelle fallen eher in die Kategorie offene Gewichtungen als in die Kategorie traditioneller Open Source. Dies bedeutet, dass die Modellparameter öffentlich herunterladbar sind, die Lizenz jedoch Einschränkungen hinsichtlich der kommerziellen Nutzung, Weiterverbreitung oder Offenlegung von Trainingsdaten enthalten kann.

Laut der Open Source Initiative sollten vollständig Open-Source-Modelle nicht nur Gewichte, sondern auch Trainingscode, Datensätze (sofern rechtlich möglich) und detaillierte Datenzusammensetzung veröffentlichen. Im Jahr 2026 erreichen nur wenige Modelle diese Messlatte.

Aus praktischen Gründen konzentriert sich dieser Leitfaden auf Modelle, die kostenlos heruntergeladen, selbst gehostet, optimiert und bereitgestellt werden können – worauf die meisten Teams bei der Bewertung von „Open Source“-Optionen Wert legen.

Warum sollten Sie sich für Open-Source-LLMs entscheiden?

Datenschutz und Kontrolle. Durch die Ausführung von Modellen in Ihrer Infrastruktur verlassen sensible Daten niemals Ihr Netzwerk. Dies ist wichtig für das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und alle Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen.

Kostenvorhersehbarkeit. API-basierte Preise skalieren mit der Nutzung und führen zu unvorhersehbaren Rechnungen bei Produkteinführungen oder viralen Momenten. Selbstgehostete Modelle ersetzen variable Kosten durch feste Infrastrukturkosten.

Anpassungstiefe. Die Feinabstimmung geschlossener Modelle ist auf die Angaben der Anbieter beschränkt. Offene Gewichte ermöglichen die vollständige Kontrolle über Trainingsdaten, Hyperparameter und Optimierungsstrategien.

Anbieterunabhängigkeit. API-Anbieter können Modelle verwerfen, Preise ändern oder den Zugriff einschränken. Der Besitz der Gewichte eliminiert dieses Risiko.

Die Kompromisse? Open-Source-Modelle bleiben bei Benchmarks in der Regel hinter geschlossenen Modellen zurück, erfordern ein Infrastrukturmanagement und verlagern die Sicherheitsverantwortung vollständig auf Ihr Team.

Top Open Source LLMs im Jahr 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 hat sich als eines der stärksten Open-Source-Modelle für Argumentation und Agenten-Workloads herausgestellt. Es wurde unter der freizügigen MIT-Lizenz veröffentlicht und kombiniert Leistung auf Spitzenniveau mit verbesserter Effizienz für Szenarios mit langem Kontext.

Wichtige Innovationen:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Ein Sparse-Attention-Mechanismus, der die Rechenleistung für lange Eingaben reduziert und gleichzeitig die Qualität beibehält.
  • Skaliertes Verstärkungslernen: Hochleistungs-RL-Pipeline, die die Argumentationsleistung auf GPT-5-Territorium bringt. Berichten zufolge übertrifft die DeepSeek-V3.2-Speciale-Variante GPT-5 bei Benchmarks wie AIME und HMMT 2025, laut dem technischen Bericht von DeepSeek.
  • Synthese von Agentenaufgaben: Schulung für mehr als 1.800 verschiedene Umgebungen und mehr als 85.000 Agentenaufgaben, die Suche, Codierung und mehrstufige Werkzeugnutzung abdecken.

Am besten geeignet für: Teams, die LLM-Agenten oder begründungsintensive Anwendungen erstellen. Das Modell unterstützt Werkzeugaufrufe sowohl im Denk- als auch im Nicht-Denkmodus und ist somit praktisch für Produktionsagenten-Workflows.

Hardwareanforderungen: Erheblicher Rechenaufwand erforderlich. Für eine effiziente Bereitstellung sind Multi-GPU-Setups wie 8× NVIDIA H200 (141 GB Speicher) erforderlich.

MiMo-V2-Flash

Xiaomis MiMo-V2-Flash ist ein ultraschnelles Mixture-of-Experts (MoE)-Modell mit 309B Gesamtparametern, aber nur 15B aktiv pro Token. Diese Architektur bietet starke Leistungsfähigkeit und sorgt gleichzeitig für eine hervorragende Bereitstellungseffizienz.

Hauptmerkmale:

  • Hybrides Aufmerksamkeitsdesign: Verwendet Schiebefenster-Aufmerksamkeit für die meisten Ebenen (128-Token-Fenster) mit vollständiger globaler Aufmerksamkeit nur bei 1 von 6 Ebenen. Dies reduziert den KV-Cache-Speicher und die Aufmerksamkeitsberechnung für lange Kontexte um fast das Sechsfache.
  • 256K-Kontextfenster: Behandelt extrem lange Eingaben effizient.
  • Top-Codierungsleistung: Laut Xiaomis Benchmarks übertrifft MiMo-V2-Flash DeepSeek-V3.2 und Kimi-K2 bei Software-Engineering-Aufgaben, obwohl es 2–3 × weniger Gesamtparameter hat.

Am besten geeignet für: Hochdurchsatzproduktion für Anwendungen, bei denen es auf die Inferenzgeschwindigkeit ankommt. Xiaomi meldet rund 150 Token/Sekunde mit aggressiven Preisen (0,10 $ pro Million Eingabe-Tokens, 0,30 $ pro Million Ausgabe-Tokens bei Zugriff über ihre API).

Das Modell nutzt Multi-Teacher Online Policy Distillation (MOPD) für die Nachschulung und lernt von mehreren domänenspezifischen Lehrermodellen durch dichte Belohnungen auf Token-Ebene. Einzelheiten finden Sie in ihrem technischen Bericht.

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 ist ein natives multimodales MoE-Modell mit 1 Billion Gesamtparametern (32B aktiviert). Es basiert auf der Kimi-K2-Basis und ist auf etwa 15 Billionen gemischte Vision- und Text-Tokens trainiert.

Design-Philosophie: Text und Vision werden von Anfang an durch frühe Vision-Fusion gemeinsam optimiert, anstatt Vision als einen Adapter in der Spätphase zu behandeln. Laut dem Forschungsbericht von Moonshot AI liefert dieser Ansatz bessere Ergebnisse als die späte Fusion bei festen Token-Budgets.

Hervorragende Funktionen:

  • Instant- und Thinking-Modi: Balance zwischen Latenz und Argumentationstiefe basierend auf dem Anwendungsfall.
  • Codieren mit Vision: Positioniert als eines der stärksten offenen Modelle für Bild-/Video-zu-Code, visuelles Debugging und UI-Rekonstruktion.
  • Agent Swarm (Beta): Kann bis zu 100 Subagenten selbst steuern und bis zu 1.500 Toolaufrufe ausführen. Moonshot meldet eine bis zu 4,5-mal schnellere Ausführung komplexer Aufgaben im Vergleich zur Ausführung durch einen einzelnen Agenten.
  • 256K-Kontextfenster: Behandelt lange Agent-Traces und große Dokumente.

Lizenzhinweis: Veröffentlicht unter einer modifizierten MIT-Lizenz, die das „Kimi K2.5“-Branding für kommerzielle Produkte mit mehr als 100 Millionen aktiven Nutzern pro Monat oder einem monatlichen Umsatz von mehr als 20 Millionen US-Dollar erfordert.

GLM-4.7

GLM-4.7 von Zhipu AI konzentriert sich auf die Schaffung eines wirklich generalistischen LLM, das Agentenfähigkeiten, komplexes Denken und fortgeschrittene Codierung in einem Modell vereint.

Wichtige Verbesserungen gegenüber GLM-4.6:

  • Stärkere Codierungsagenten: Deutliche Fortschritte bei Agenten-Codierungs-Benchmarks, die gemäß den Bewertungen von Zhipu DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 und GPT-5.1 erreichen oder übertreffen.
  • Bessere Werkzeugnutzung: Verbesserte Zuverlässigkeit bei werkzeugintensiven Aufgaben und Arbeitsabläufen im Browser-Stil.
  • Kontrollierbares Multi-Turn-Denken: Verfügt über drei Denkmodi:
    • Verschachteltes Denken: Denkt vor Antworten und Werkzeugaufrufen
    • Konserviertes Denken: Behält das vorherige Denken über Kurven hinweg bei, um Drift zu reduzieren
    • Turn-Level-Denken: Aktivieren Sie das Denken nur dann, wenn es zur Verwaltung von Latenz/Kosten erforderlich ist

Am besten geeignet für: Anwendungen, die Argumentations-, Codierungs- und Agentenfunktionen erfordern. Für Teams mit begrenzten Ressourcen passt GLM-4.5-Air FP8 auf einen einzelnen H200. Die Variante GLM-4.7-Flash ist ein leichtes 30-B-MoE mit starker Leistung für lokale Codierungsaufgaben.

Lama 4

Die Serie Llama 4 von Meta markiert einen großen architektonischen Wandel hin zu Mixture of Experts. Derzeit sind zwei Modelle verfügbar:

Llama 4 Scout: 17B aktive Parameter von insgesamt 109B bei 16 Experten. Verfügt über ein 10-Millionen-Token-Kontextfenster. Passt auf einen einzelnen H100 und kann für den Consumer-GPU-Einsatz auf int4 quantisiert werden.

Llama 4 Maverick: 17 Milliarden aktiv von insgesamt 400 Milliarden bei 128 Experten, mit 1 Million Kontextfenster. Meta verwendet dies intern für WhatsApp, Messenger und Instagram. Laut Metas Benchmarks übertrifft es GPT-4o und Gemini 2.0 Flash bei mehreren Aufgaben.

Multimodale Funktionen: Beide Modelle sind von Natur aus multimodal (Text und Bilder rein, Text raus). Vision-Funktionen sind jedoch in der EU gemäß der akzeptablen Nutzungsrichtlinie von Meta blockiert.

Mehrsprachige Unterstützung: Schulung für 200 Sprachen mit Feinabstimmung der Unterstützung für 12 Hauptsprachen.

Lizenz: „Open-weights“ unter der Llama 4 Community License. Ermöglicht die kommerzielle Nutzung mit weniger als 700 Millionen monatlich aktiven Benutzern. Erfordert das Branding „Built with Llama“ und nachgelagerte Derivate unterliegen Lizenzbeschränkungen.

Google Gemma 3

Gemma 3 nutzt die Technologie von Gemini 2.0. Berichten zufolge schlägt das 27B-Modell laut Googles technischem Bericht Llama-405B, DeepSeek-V3 und o3-mini in LMArena-Benchmarks – ein 27B-Modell übertrifft etwas, das 15-mal so groß ist.

Modellgrößen: 270M, 1B, 4B, 12B und 27B. Das winzige 270M verbraucht 0,75 % Akku für 25 Gespräche auf einem Pixel 9 Pro. Die Modelle 4B und größer unterstützen Multimodalität (Text und Bilder).

Technische Highlights:

  • 128K-Kontextfenster: Verarbeitet 30 hochauflösende Bilder, ein 300-seitiges Buch oder eine Stunde Video in einer Eingabeaufforderung.
  • Über 140 Sprachenunterstützung mit nativem Funktionsaufruf.
  • 5-zu-1-Interleaved-Attention-Architektur: Sorgt dafür, dass der KV-Cache ohne Qualitätseinbußen verwaltbar bleibt.

Sicherheitsfunktionen: ShieldGemma 2 filtert schädliche Bildinhalte und übertrifft laut Googles Auswertungen LlavaGuard 7B und GPT-4o mini bei der Erkennung sexuell eindeutiger, gewalttätiger und gefährlicher Inhalte.

Bereitstellung: Gemma QAT (quantisierungsbewusstes Training) ermöglicht die Ausführung des 27B-Modells auf Consumer-GPUs wie RTX 3090. Die Framework-Kompatibilität umfasst Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face und vLLM.

gpt-oss-120b

gpt-oss-120b von OpenAI ist ihr bisher leistungsfähigstes Open-Weight-Modell. Mit 117B Gesamtparametern und MoE-Architektur konkurriert es mit proprietären Modellen wie o4-mini.

Trainingsansatz: Trainiert mit verstärkendem Lernen und Lektionen von o3. Konzentrieren Sie sich auf Denkaufgaben, MINT, Programmieren und Allgemeinwissen. Verwendet einen erweiterten Tokenizer, der auch o4-mini mit Strom versorgt.

Best für: Teams, die ein Modellverhalten im OpenAI-Stil ohne API-Abhängigkeiten wünschen. Vollständig offenes Gewicht und für den gewerblichen Einsatz verfügbar.

Hinweis: Die Beschreibung des Modells wurde in den Quellmaterialien gekürzt, es wird jedoch als direkter Konkurrent zu proprietären Modellen der Mittelklasse mit dem Vorteil des vollständigen Eigentums positioniert.

So wählen Sie das richtige Modell aus

Zur Begründung und Agenten: Beginnen Sie mit DeepSeek-V3.2 oder GLM-4.7. Beide zeichnen sich durch mehrstufiges Denken und den Einsatz von Werkzeugen aus.

Für die Produktion mit hohem Durchsatz: MiMo-V2-Flash bietet die besten Token pro Sekunde bei starker Qualität. Das hybride Aufmerksamkeitsdesign hält die Inferenzkosten überschaubar.

Für multimodale Arbeitsabläufe: Kimi-K2.5 oder Gemma 3 bieten die besten Sehfunktionen. Kimi zeichnet sich durch Code-aus-Bilder aus, während Gemma breitere Bereitstellungsoptionen bietet.

Für Ressourcenbeschränkungen: Gemma 3 4B oder GLM-4.7-Flash bieten überraschende Leistungsfähigkeit in kleinen Paketen. Beide laufen auf Consumer-Hardware.

Für den allgemeinen Einsatz: Llama 4 Scout oder Maverick bieten mit der Ökosystemunterstützung von Meta eine solide Gesamtleistung.

Überlegungen zur Bereitstellung

Kontextfenster sind wichtiger, als das Marketing vermuten lässt. Die meisten realen Anwendungen verwenden weniger als 8K-Token. Wenn Sie keine Bücher oder lange Codebasen verarbeiten, ist ein 256-KB-Fenster übertrieben.

Quantisierung ist Ihr Freund. Die INT4-Quantisierung reduziert die Modellgröße normalerweise um das Vierfache bei minimalem Qualitätsverlust. Modelle wie Llama 4 Scout und Gemma 3 27B werden nach der Quantisierung für Consumer-GPUs geeignet.

Testen Sie mit Ihren tatsächlichen Daten. Benchmark-Scores messen synthetische Aufgaben. Führen Sie das Modell für repräsentative Abfragen aus Ihrem Anwendungsfall aus. Messen Sie die Latenz unter Last. Zählen Sie Halluzinationen pro tausend Antworten.

Lizenzauswirkungen nehmen mit zunehmendem Erfolg zu. Die meisten „offenen“ Lizenzen fügen Einschränkungen in großem Umfang hinzu. Llama erfordert ein Branding für mehr als 700 Millionen Benutzer. Kimi erfordert ein Branding mit mehr als 100 Millionen Nutzern oder einem Umsatz von 20 Millionen US-Dollar. Die MIT-Lizenz von DeepSeek unterliegt keinen derartigen Einschränkungen.

Ich freue mich auf

Die Kluft zwischen Open-Source- und proprietären Modellen wird immer kleiner. DeepSeek-V3.2 Speciale erreicht oder übertrifft GPT-5 bei bestimmten Argumentations-Benchmarks. Gemma 3 27B übertrifft Modelle um das 15-fache seiner Größe. MiMo-V2-Flash bietet bahnbrechende Codierungsleistung zu einem Bruchteil der Kosten.

Die wirtschaftlichen Aspekte des KI-Einsatzes verändern sich. Organisationen, die Open-Source-Modelle beherrschen, gewinnen die Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur, Kosten und Daten. Diejenigen, die weiterhin auf APIs angewiesen sind, sind mit einem anhaltenden Anbieterrisiko und unvorhersehbaren Preisen konfrontiert.

Für 2026 stellt sich nicht die Frage, ob Open-Source-Modelle verwendet werden sollen, sondern welche Modelle Sie für Ihren spezifischen Anwendungsfall einsetzen sollten. Die Modelle sind fertig. Die Infrastruktur ist ausgereift. Die Zeit ist jetzt. Erwägen Sie die Integration mit RAG-Frameworks für wissensbasierte Anwendungen und Vektordatenbanken für einen effizienten Abruf.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das beste kostenlose Open-Source-LLM für 2026?

DeepSeek-V3.2 bietet das beste kostenlose Open-Source-LLM mit MIT-Lizenz, ohne Nutzungsbeschränkungen und Argumentationsfunktionen auf Grenzebene. Llama 4 bietet eine breitere Ökosystemunterstützung mit akzeptablen Lizenzbedingungen für die meisten Anwendungsfälle. Qwen 2.5 zeichnet sich durch mehrsprachige Anwendungen aus. Für ressourcenbeschränkte Umgebungen bietet Gemma 3 4B beeindruckende Funktionen auf Consumer-Hardware. „Am besten“ hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab – Argumentation (DeepSeek), Ökosystem (Llama), Mehrsprachigkeit (Qwen) oder Effizienz (Gemma).

Kann ich Llama 4 auf meinem Laptop ausführen?

Llama 4 Scout (35B-Parameter) erfordert etwa 70 GB unquantifizierten VRAM – unpraktisch für Laptops. Mit der INT4-Quantisierung sinken die Speicheranforderungen auf ~18 GB, was dies auf High-End-Laptops mit dedizierten GPUs (RTX 4090, M3 Max 128 GB) möglich macht. Ziehen Sie für typische Laptops kleinere Modelle wie Gemma 3 4B (~4 GB quantisiert) oder GLM-4.7-Flash in Betracht. Cloud-Anbieter (RunPod, Lambda Labs) bieten GPU-Instanzen für 0,50–2 $/Stunde an, damit Sie mit größeren Modellen experimentieren können, bevor Sie sich für Hardware entscheiden.

Wie viel kostet der Betrieb eines selbst gehosteten LLM tatsächlich?

Die Kosten teilen sich in Hardware und Strom auf. Ein dedizierter GPU-Server (RTX 4090 oder A6000) kostet im Voraus 2.000–7.000 US-Dollar plus 50–150 US-Dollar/Monat Strom für den 24/7-Betrieb. Cloud-GPU-Instanzen kosten 0,50–3 $/Stunde (360–2.160 $/Monat fortlaufend). Bei zeitweiser Nutzung ist die Cloud günstiger. Bei hochvolumigen Produktions-Workloads (>10 Millionen Token/Tag) erreicht das Selbsthosting im Vergleich zu den API-Kosten innerhalb von 3–6 Monaten die Gewinnschwelle. Quantisierte Modelle auf kleineren GPUs senken die Kosten erheblich und sorgen gleichzeitig für eine akzeptable Qualität.

Sind Open-Source-LLMs für die kommerzielle Nutzung sicher?

Die Lizenzierung variiert erheblich. DeepSeek-V3.2 (MIT-Lizenz) unterliegt keinen Einschränkungen. Llama 4 erfordert Meta-Branding für mehr als 700 Millionen Benutzer. Qwen 2.5 erlaubt die kommerzielle Nutzung mit Namensnennung. Gemma 3 erlaubt die kommerzielle Nutzung gemäß den Google-Bedingungen. Überprüfen Sie immer die spezifischen Lizenzbedingungen – „Open Source“ bedeutet nicht automatisch eine uneingeschränkte kommerzielle Nutzung. Um Rechtssicherheit zu gewährleisten, wenden Sie sich an einen Rechtsberater zu den Auswirkungen auf die Lizenzierung für Ihren spezifischen Einsatzumfang und Ihre Branche.

Welches Open-Source-LLM eignet sich am besten für RAG-Anwendungen?

Wählen Sie für RAG-Anwendungen Modelle, die für die Befolgung von Anweisungen und die Kontextnutzung optimiert sind. Llama 4 Scout und DeepSeek-V3.2 zeichnen sich dadurch aus, dass sie Aufforderungen mit erweiterter Abfragefunktion folgen. Qwen 2.5 Turbo bietet eine starke Kontextintegration mit geringerer Latenz. Kombinieren Sie es mit effizienten RAG-Frameworks (LlamaIndex, LangChain) und Vektordatenbanken (Pinecone, Qdrant) für optimale Leistung. Bewerten Sie Modelle für Ihre spezifischen Abrufaufgaben – die Einhaltung von Anweisungen ist wichtiger als rohe Benchmark-Ergebnisse für RAG-Workflows. Für Entwickler, die Fachwissen in großen Sprachmodellen aufbauen, bietet Hands-On Large Language Models praktische Anleitungen für die Arbeit mit LLMs in der Produktion.

Möchten Sie diese Modelle einsetzen? Schauen Sie sich Ollama für die einfache lokale Bereitstellung, vLLM für optimierte Bereitstellung und Hugging Face zum Durchsuchen von Modellkarten und Dokumentation an.