Chinas Moonshot und Alibaba präsentieren riesige KI-Modelle, die GPT-5 und Claude rivalisieren sollen
Zwei der größten KI-Spieler Chinas stellten am Wochenende Modelle vor, die nach eigenen Angaben mit den besten amerikanischen Systemen konkurrieren, und planen, diese kostenlos zum Download bereitzustellen. Die Kluft zwischen US- und chinesischer KI schrumpft möglicherweise rapide.

Hauptpunkte
- Moonshot AI, ein Berliner Labor, veröffentlichte Kimi K3 am Freitag, 18. Juli 2025, und behauptet, dass es fast jedem US-Modell außer OpenAIs GPT-5.6 Sol und Anthropics Claude Fable 5 überlegen ist.
- Alibaba präsentierte Qwen3.8 am Wochenende und nannte es „nur zweitrangig zu Fable 5" und beschrieb es als eines der leistungsstärksten heute verfügbaren Modelle.
- Moonshot sagt, dass Kimi K3 über 2,8 Billionen Parameter verfügt, die internen Zahlen, die ein Modell während des Trainings lernt, was es zum größten Open-Source-KI-System nach dieser Messung macht.
- Beide chinesischen Unternehmen planen, die Modellgewichte, die Dateien, die Entwickler benötigen, um ein KI-Modell selbst auszuführen und zu ändern, der Öffentlichkeit kostenlos zur Verfügung zu stellen.
- US-Exportkontrollen haben China daran gehindert, die fortschrittlichsten Chips zu kaufen, doch diese Modelle scheinen trotzdem an die amerikanische Grenze heranzukommen.
Zwei der Top-KI-Unternehmen Chinas machten am Wochenende große Ankündigungen, und das Timing war alles andere als zufällig.
Moonshot AI, ansässig in Peking, enthüllte am Freitag ein Modell namens Kimi K3. Alibaba, der chinesische E-Commerce- und Technologieriese, folgte Tage später mit einer Vorschau von Qwen3.8. Beide Unternehmen sagen, dass ihre Modelle knapp hinter den besten amerikanischen Systemen stehen, ein Anspruch, der, wenn er sich unter unabhängigen Tests bestätigt, zeigt, wie schnell sich die Kluft zwischen US- und chinesischer KI schließt.
Die Vergleichspunkte, die sie wählten, sagen alles aus. Moonshot sagt, dass Kimi K3 in seinen eigenen Tests nur OpenAIs GPT-5.6 Sol und Anthropics Claude Fable 5 (Anthropics aktuelles Flaggschiff-Modell) nachsteht. Alibaba nennt Qwen3.8 „nur zweitrangig zu Fable 5." Weder OpenAI noch Anthropic veröffentlichen die technischen Spezifikationen ihrer führenden Modelle, daher ist eine unabhängige Überprüfung schwierig. Aber die Ansprüche sind präzise.
Größe ist Teil der Geschichte. Moonshot beschreibt Kimi K3 als mit 2,8 Billionen Parametern, das heißt 2,8 Billionen Zahlen, die das Modell während des Trainings gelernt hat und die bestimmen, wie es denkt und antwortet. Alibaba gibt Qwen3.8 mit 2,4 Billionen an. Parameter sind ein grober Maßstab für Skalierung, keine garantierte Qualitätsmessung. Ein kleineres, gut trainiertes Modell kann ein größeres bei vielen Aufgaben schlagen.
Was möglicherweise wichtiger ist, ist das, was beide Unternehmen mit diesen Modellen planen.
Warum sollte sich die Allgemeinheit dafür interessieren?
Wenn diese Modelle wie versprochen veröffentlicht werden, können Entwickler überall auf der Welt sie herunterladen, auf ihren eigenen Computern ausführen und kostenlos Produkte darauf aufbauen. Das ändert, wer KI-Tools erstellen darf und zu welchen Kosten.
Moonshot sagt, dass es die vollständigen Modellgewichte am 27. Juli 2025 veröffentlichen wird. Alibaba sagt, dass Qwen3.8 „bald open-weight werden" wird. Sobald diese Dateien öffentlich sind, befinden sich die Modelle außerhalb der Kontrolle eines Unternehmens.
Diese Offenheit kontrastiert stark mit den führenden US-Laboren, die ihre leistungsstärksten Modelle proprietär halten. Die US-Regierung hat auch Exportkontrollen verwendet, um Chinas Zugang zu den fortschrittlichen Chips, sogenannten GPUs, die das KI-Training antreiben, zu beschränken. Diese Beschränkungen haben diese Veröffentlichungen nicht gestoppt.
Erstberichtet von The Verge AI, führen die Ankündigungen den Schock nach, den DeepSeek im letzten Jahr verursachte, als ein chinesisches Labor ein leistungsstarkes Modell veröffentlichte, das überraschend kostengünstig gebaut wurde. Dieser Moment schüttelte die Annahme, dass enorme US-Ausgaben für Chips und Rechenzentren einen längerfristigen Vorteil garantierten.
Diese Frage steht sehr viel wieder offen.



