{"id":21623,"date":"2026-09-19T16:26:00","date_gmt":"2026-09-19T14:26:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/?p=21623"},"modified":"2026-10-06T12:19:28","modified_gmt":"2026-10-06T10:19:28","slug":"aktuelle-ai-modelle-cloud-offen-vergleich-de","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/cloud-ai-de\/aktuelle-ai-modelle-cloud-offen-vergleich-de\/","title":{"rendered":"Aktuelle AI-Modelle im Vergleich: GPT, Claude und Gemini gegen DeepSeek und Qwen"},"content":{"rendered":"

Ein Vergleich aktueller AI-Modelle braucht mehr als eine Rangliste. Ein Chatprodukt, eine Modell-API und herunterladbare Gewichte er\u00f6ffnen unterschiedliche M\u00f6glichkeiten. Stand dieses \u00dcberblicks ist der 6. Oktober 2026. Die Einordnung beruht auf offiziellen Dokumentationen; eigene Leistungsmessungen liegen nicht vor.<\/p>\n

\"Vier
Die Grafik zeigt eine Auswahlmethode, keine Benchmark-Rangliste.<\/figcaption><\/figure>\n

Welche Modelle tats\u00e4chlich zum Vergleich geh\u00f6ren<\/h2>\n

OpenAI f\u00fchrt GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Luna. Anthropic nennt Claude Fable 5.1, Opus 5.5 und Sonnet 5.5. Google dokumentiert Gemini 3.8 Flash als stabiles Modell. F\u00fcr die offene Seite dienen DeepSeek V4.1 Flash und Qwen3.8-27B als konkrete Referenzen. Zugriff \u00fcber eine dokumentierte API bedeutet allerdings keine Freischaltung jedes Modells in jedem Chatabo. [1<\/a>, 3<\/a>, 6<\/a>, 7<\/a>, 8<\/a>]<\/p>\n

Zugang und Kontrolle unterscheiden sich<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Familie<\/th>\nKonkrete Auswahl<\/th>\nBetriebsweg<\/th>\nEntscheidender Pr\u00fcfpunkt<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
GPT<\/td>\nAstra \/ 6.1 Sol \/ Luna<\/td>\nGehostete API<\/td>\nQualit\u00e4tsbedarf und Aufwand<\/td>\n<\/tr>\n
Claude<\/td>\nFable 5.1 \/ Opus 5.5 \/ Sonnet 5.5<\/td>\nGehostete API<\/td>\nAgentenablauf und Werkzeugzugang<\/td>\n<\/tr>\n
Gemini<\/td>\n3.8 Flash<\/td>\nGehostete API<\/td>\nDokumente und Eingabemodalit\u00e4ten<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek<\/td>\nV4.1 Flash<\/td>\nAPI oder ver\u00f6ffentlichte Gewichte<\/td>\nVollmodell und Speicherbedarf<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen<\/td>\n3.8-27B<\/td>\nGewichte \/ geeigneter Serving-Dienst<\/td>\nArtefakt, Runtime und Quantisierung<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Die Gewichte von DeepSeek V4.1 Flash stehen unter MIT, Qwen3.8-27B unter Apache 2.0. Diese konkrete Lizenzangabe ersetzt keine Pr\u00fcfung anderer Varianten. \u201eOffen\u201c beschreibt hier die Verf\u00fcgbarkeit der Gewichte, nicht s\u00e4mtliche Trainingsdaten oder automatisch kostenfreien Betrieb. [7<\/a>, 8<\/a>]<\/p>\n

Ollama geh\u00f6rt zur Ausf\u00fchrung<\/h2>\n

Ollama ist kein weiteres Basismodell. Die Software verwaltet und startet Modelle und bietet eine API. Ein sinnvoller Vergleich lautet daher GPT-6.1 Sol gegen einen exakt benannten Qwen- oder DeepSeek-Checkpoint, ausgef\u00fchrt mit einer dokumentierten Ollama-Version. Modelltag, Quantisierung und Kontext geh\u00f6ren ins Protokoll. Zus\u00e4tzlich unterst\u00fctzt Ollama Cloud-Funktionen; der Produktname allein belegt keinen rein lokalen Datenweg. [9<\/a>]<\/p>\n

Eine brauchbare Vorauswahl<\/h2>\n

F\u00fcr anspruchsvolle Cloud-Aufgaben bilden Astra und Opus einen sinnvollen Kandidatenkreis; Sol und Sonnet erg\u00e4nzen den Vergleich bei knapperem Budget. Gemini ist besonders bei gemischten Eingaben pr\u00fcfenswert. Das ist eine redaktionelle Vorauswahl nach dokumentiertem Funktionsumfang, kein gemessener Qualit\u00e4tsvorsprung. F\u00fcr lokalen Betrieb ist ein kleinerer Qwen-Checkpoint meist der praktischere Ausgangspunkt als ein vollst\u00e4ndiges DeepSeek-Gro\u00dfmodell.<\/p>\n

Ein Pilot umfasst dieselben Aufgaben, eindeutige Akzeptanzkriterien und mehrere Wiederholungen. Getrennt erfasst werden Fehler, Nachbearbeitung, Laufzeit und Kosten. Der Modellvergleich endet dadurch bei der passenden Kombination aus Qualit\u00e4t, Datenweg und Betrieb statt bei einer einzigen vermeintlich besten Marke.<\/p>\n

\n

Passende Werkzeuge<\/h2>\n