Wie China 2025 mit Open-Weight-Modellen an die KI-Spitze rückte

Eine Analyse des Stanford Human-Centered AI Institute zeigt: Mindestens ein Dutzend chinesischer Institutionen produziert KI-Modelle auf Weltklasse-Niveau. Bei der globalen Verbreitung haben sie ihre US-Konkurrenten offenbar bereits überholt.

Als Deepseek Anfang 2025 mit seinem R1-Modell für Aufsehen sorgte, richtete sich die Aufmerksamkeit auf ein einzelnes chinesisches Start-up. Doch das Bild sei unvollständig, argumentieren Forscher des Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence in einer neuen Analyse. "Chinesische Open-Weight-Modelle sind in der globalen KI-Landschaft nicht mehr zu umgehen", schreiben die Autoren. Das Ökosystem sei weitaus breiter und tiefer, als die öffentliche Wahrnehmung vermuten lasse.

Laut der Untersuchung hat Alibabas Qwen-Modellfamilie im September 2025 Metas Llama als meistgeladene Sprachmodellfamilie auf der Plattform Hugging Face abgelöst. Zwischen August 2024 und August 2025 entfielen demnach 17,1 Prozent aller Downloads auf chinesische Entwickler, knapp vor US-Entwicklern mit 15,8 Prozent. Noch deutlicher fällt das Bild bei abgeleiteten Modellen aus: 63 Prozent aller neuen Fine-Tuned-Modelle auf Hugging Face basierten im September 2025 auf chinesischen Basismodellen.

Ein Dutzend Akteure statt eines einzelnen Stars

Die Stanford-Forscher räumen mit der Vorstellung auf, Deepseek sei der einzige relevante Spieler. Neben dem Hangzhouer Start-up zählen sie mehr als ein Dutzend chinesische Organisationen auf, die leistungsstarke Modelle offen veröffentlichen. Dazu gehören die sogenannten "Tiger"-Unicorns Z.ai, Moonshot AI, MiniMax, Baichuan AI, StepFun und 01.AI sowie die Tech-Konzerne Alibaba, Tencent, Baidu, Huawei und ByteDance.

Bezeichnend sei der Kurswechsel von Baidu. Dessen Chef hatte sich noch als Verfechter geschlossener Modelle positioniert, bevor das Unternehmen im Juni 2025 seine Ernie-4.5-Modelle freigab. Der Wettbewerbsdruck durch erfolgreiche offene Modelle mit permissiven Lizenzen habe selbst überzeugte Skeptiker zum Umdenken gezwungen.

Bei der reinen Leistungsfähigkeit liegen die besten chinesischen Open-Weight-Modelle laut der Analyse nur noch knapp hinter den führenden geschlossenen Systemen von Google, xAI und OpenAI. Auf dem ChatBot-Arena-Leaderboard übertrafen 22 Releases aus fünf chinesischen Laboren das bestplatzierte offene US-Modell. Unter den Top 25 befand sich demnach nur ein einziges nicht-chinesisches offenes Modell, entwickelt von der französischen Firma Mistral.

Effizienz als Antwort auf das Chip-Embargo

Die Forscher identifizieren einen technischen Schwerpunkt, der sich durch das gesamte chinesische Ökosystem zieht. "Chinesische KI-Entwickler priorisieren die Entwicklung recheneffizienter Open-Weight-Modelle", heißt es in dem Bericht.

Die sogenannte Mixture-of-Experts-Technik ermöglicht bessere Ergebnisse mit weniger Rechenleistung. Das sei eine direkte Antwort auf die US-Exportkontrollen, die seit Oktober 2022 den Zugang zu den leistungsfähigsten KI-Chips erschweren.

Parallel dazu werden die Lizenzbedingungen immer großzügiger. Während frühere Versionen noch Einschränkungen für kommerzielle Nutzung enthielten, erscheinen die aktuellen Flaggschiff-Modelle unter Apache-2.0- oder MIT-Lizenzen, praktisch ohne Beschränkungen für Nutzung, Veränderung und Weiterverbreitung. Die Forscher sehen darin einen bewussten Strategiewechsel, um die globale Adoption zu beschleunigen.

Chinesische KI-Modelle hinken US-Modellen im Schnitt sieben Monate hinterher, wie eine aktuelle Analyse von Epoch AI zeigt. Seit 2023 stammen demnach alle Modelle an der Leistungsspitze, gemessen am Epoch Capabilities Index, aus den USA. Der Abstand schwankte zwischen vier und 14 Monaten. Die Forscher sehen einen Zusammenhang mit der Unterscheidung zwischen proprietären und Open-Weight-Modellen: Fast alle führenden chinesischen Modelle sind quelloffen, während US-Frontier-Modelle geschlossen bleiben.

Globale Verbreitung mit offenen Fragen

Die weltweite Adoption chinesischer Modelle nimmt zu. Singapurs nationales KI-Programm baut sein Flaggschiff-Modell auf Alibabas Qwen. Huawei vermarktet Deepseek-Integration in Cloud-Diensten für afrikanische Märkte. Auch US-Unternehmen greifen laut der Analyse auf chinesische Open-Weight-Modelle zurück. Kürzlich hatte Meta das Agenten-Start-up Manus übernommen, das auf chinesischen Open-Weight-LLMs aufbaut.

Die Existenz chinesischer Open-Weight-Modelle auf einem "gut genug"-Niveau könnte die Abhängigkeit globaler Akteure von US-Unternehmen verringern, die ihre Modelle über APIs anbieten, argumentieren die Autoren. Für Nutzer mit begrenzten Ressourcen, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, könnten erschwinglicher Zugang und zuverlässige Verfügbarkeit wichtiger sein als marginale Leistungsunterschiede.

Allerdings werfen die Forscher auch Sicherheitsfragen auf. Tests des US-Regierungszentrums CAISI hätten ergeben, dass Deepseek-Modelle im Durchschnitt zwölfmal anfälliger für Jailbreaking-Angriffe seien als vergleichbare US-Modelle. "Es gibt Hinweise darauf, dass chinesische Entwickler möglicherweise weniger auf die verschiedenen Risiken unter dem Begriff KI-Sicherheit fokussiert sind als ihre US-Pendants", schreiben die Autoren.

Staatliche Unterstützung mit Vorbehalten

Die Rolle der chinesischen Regierung beschreiben die Autoren als ambivalent. Zwar unterstütze Peking Open-Source-Entwicklung rhetorisch seit dem KI-Entwicklungsplan von 2017. International positioniere sich China als Verfechter gleichberechtigter technologischer Entwicklung, im bewussten Kontrast zu US-Exportkontrollen und geschlossenen Modellen.

Deepseek selbst habe seinen Durchbruch jedoch offenbar mit wenig direkter staatlicher Hilfe erzielt. Erst nach dem Erfolg des V3-Modells erhielt das Unternehmen politische Anerkennung, als Premier Li Qiang den Gründer zu einem Regierungssymposium einlud.

Gleichzeitig verweisen die Forscher auf Berichte über Reisebeschränkungen für Deepseek-Führungskräfte. "Es gibt keine Garantie, dass die chinesische Regierung die Entwicklung von Open-Weight-KI-Modellen weiterhin unterstützen wird", warnen sie. Ein schwerwiegender KI-Vorfall oder eine wahrgenommene Bedrohung der nationalen Sicherheit könnte die Regierung dazu veranlassen, die Entwicklung offener Modelle schnell einzuschränken.

Deepseek als Wendepunkt für US-Politik

In den USA löste Deepseeks Erfolg einen Kurswechsel aus. Präsident Trump bezeichnete das R1-Modell als "Wake-up Call". Im Juli 2025 erhob der America’s AI Action Plan offene Modelle zum strategischen Asset. Einen Monat später veröffentlichte OpenAI erstmals seit fast sechs Jahren wieder Open-Weight-Modelle, einen Schritt, den die Forscher als direkte Reaktion auf die chinesische Konkurrenz werten.

"Der Deepseek-Moment hat wahrscheinlich eine entscheidende Rolle dabei gespielt, die Bereitschaft zu erhöhen, die mit der Entwicklung von Open-Weight-Modellen verbundenen Risiken zu akzeptieren, um direkter mit China zu konkurrieren", schreiben die Autoren.

Die Stanford-Forscher mahnen jedoch zur Vorsicht bei der Interpretation. Benchmark-Ergebnisse seien oft selbstberichtet und daher mit Skepsis zu betrachten. Chinas derzeitiger Vorsprung bei der Adoption sei erst ein Jahr alt und könnte sich wieder ändern. Sie empfehlen, politische Maßnahmen auf einem genauen Verständnis tatsächlicher Einsatzszenarien zu gründen. Und sie plädieren dafür, den Dialog mit chinesischen Forschern und Entwicklern nicht abzubrechen: "Selektives Engagement mit chinesischen Laboren, Akademikern und Politikern sollte nicht vermieden oder unnötig eingeschränkt werden."

Bereits zuvor hatte eine Auswertung von Hugging-Face-Daten gezeigt, dass chinesische Entwickler bei den Downloadzahlen offener KI-Modelle die US-Konkurrenz überholt haben.

Gleichzeitig wächst die Sorge vor politischer Einflussnahme durch chinesische KI-Modelle. Eine Untersuchung des US-Medienwatchdogs NewsGuard zeigt, dass führende chinesische Systeme in 60 Prozent der Fälle pro‑chinesische Falschbehauptungen wiederholen oder nicht korrigieren. Da diese Modelle auch bei westlichen Unternehmen zunehmend eingesetzt werden – nicht zuletzt wegen ihrer niedrigen Kosten, insbesondere bei Start-ups –, steigt das Risiko einer schleichenden Verbreitung staatlich gelenkter Narrative.