DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM: Was chinesische KI-Modelle taugen und wohin die Daten laufen
Vier Namen tauchen seit Monaten in jedem Vergleich auf: DeepSeek, Qwen, Kimi und GLM. Alle vier kommen aus China, alle vier liegen inzwischen dicht an den westlichen Spitzenmodellen, und alle vier lassen sich herunterladen und auf eigener Hardware betreiben. Genau deshalb ist die verbreitete Frage – darf man chinesische KI im Betrieb einsetzen – falsch gestellt. Die richtige Frage lautet: auf wessen Servern.
Vier Namen, die ständig auftauchen
DeepSeek ist der bekannteste, seit die Firma Anfang 2025 mit einem Modell auffiel, das mit deutlich weniger Rechenaufwand auskam als erwartet. Die Reihe wird bis heute fortgeführt und ist besonders bei Aufgaben stark, die Schritt für Schritt durchdacht werden müssen.
Qwen stammt von Alibaba und ist die breiteste Familie: von sehr kleinen Modellen für einzelne Geräte bis zu sehr großen für Rechenzentren, dazu eigene Fassungen für Bild und Sprache. Wenn ein Werkzeug ein offenes Modell mitbringt, ist es überdurchschnittlich oft ein Qwen.
Kimi kommt von Moonshot AI und hat sich einen Namen mit sehr großen Modellen gemacht, die trotzdem offen verfügbar sind. Kimi war im Sommer 2026 das erste offene Modell, das in der Auswahlliste eines großen westlichen Entwicklerwerkzeugs auftauchte.
GLM kommt von Zhipu AI und ist der pragmatische Vertreter: solide Leistung bei sehr niedrigen Betriebskosten, deshalb häufig als Arbeitspferd im Hintergrund von Werkzeugen im Einsatz.
Die gemeinsame Entwicklung der letzten Monate lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Der Abstand zwischen dem besten westlichen und dem besten offenen chinesischen Modell ist von Welten auf wenige Prozentpunkte geschrumpft, während die Betriebskosten um mehr als eine Größenordnung gefallen sind. Was den Vergleich lohnend macht, ist nicht Patriotismus in die eine oder andere Richtung, sondern die Tatsache, dass Sie diese Modelle auf eigener Hardware betreiben dürfen.
Der Unterschied, an dem alles hängt
Ein Modellname sagt nichts darüber aus, wo Ihre Eingaben landen. Dasselbe Modell kann auf drei völlig verschiedenen Wegen genutzt werden, und diese drei Wege sind rechtlich und praktisch nicht miteinander vergleichbar.
Weg 1 – App oder Schnittstelle des Herstellers. Ihre Eingaben laufen auf Server in China. Das ist der Weg, den fast alle meinen, wenn sie von DeepSeek sprechen, und der einzige, der die bekannten Datenschutzprobleme mitbringt.
Weg 2 – dieselben Gewichte, betrieben in Europa. Mehrere europäische Anbieter stellen genau diese Modelle auf Servern innerhalb der EU bereit. Die Fähigkeiten sind dieselben, der Vertragspartner und der Serverstandort sind es nicht. Damit gelten dieselben Regeln wie bei jedem anderen europäischen Auftragsverarbeiter.
Weg 3 – auf eigener Hardware. Sie laden die Gewichte herunter und betreiben sie im eigenen Netz. Keine Verbindung nach außen, keine Übermittlung, kein Vertrag. Für viele Aufgaben im Betrieb ist das inzwischen der praktikabelste Weg, weil die Modelle klein genug geworden sind.
Merken Sie sich diese Dreiteilung, denn sie räumt die meisten Diskussionen zu diesem Thema in einem Satz ab: Nicht die Herkunft des Modells entscheidet über den Datenschutz, sondern der Betriebsweg.
Was der Datenschutz zu Weg 1 sagt
Für China gibt es keinen Angemessenheitsbeschluss der EU-Kommission. Eine Übermittlung personenbezogener Daten dorthin braucht deshalb eine eigene Grundlage, üblicherweise Standardvertragsklauseln, dazu eine Prüfung, ob die Rechtslage im Zielland diese Klauseln überhaupt wirksam werden lässt. Genau an dieser Prüfung scheitert es in der Praxis: Chinesische Sicherheitsgesetze verpflichten Unternehmen zur Zusammenarbeit mit staatlichen Stellen, ohne dass Betroffene aus der EU dagegen wirksam vorgehen könnten.
Europäische Aufsichtsbehörden haben das nicht theoretisch behandelt. Die italienische Behörde hat die DeepSeek-App bereits Anfang 2025 sperren lassen, die Berliner Aufsicht hat sie im Sommer 2025 bei den App-Anbietern als rechtswidrig gemeldet, weitere Behörden haben nachgezogen. Der Kern der Beanstandungen war immer derselbe: Übermittlung nach China ohne tragfähige Grundlage und ohne ausreichende Information der Nutzer.
In der Praxis heißt das: Personenbezogene Daten – Kundendaten, Personaldaten, Bewerbungen, Krankmeldungen, Schriftverkehr – gehören nicht in die Anbieter-Wolke eines chinesischen Herstellers. Für die Wege 2 und 3 gilt diese Einschränkung nicht. Dies ist eine praktische Einordnung und keine Rechtsberatung; die Bewertung im Einzelfall gehört in die Hände Ihres Datenschutzbeauftragten. Die Grundlagen dazu haben wir in einem eigenen Beitrag zu KI und Kundendaten zusammengetragen.
Zur Vollständigkeit gehört: Dieselbe Prüfung fällt bei amerikanischen Anbietern nicht automatisch positiv aus. Sie fällt nur anders aus, weil es für die USA einen Angemessenheitsbeschluss gibt, an dem allerdings seit Jahren gerichtlich gerüttelt wird. Wer die Frage grundsätzlich lösen will, landet ohnehin bei Weg 2 oder 3 – oder bei europäischen Modellen.
Die Lizenzfalle
Offene Gewichte sind nicht gleich offene Gewichte. Ein Teil dieser Modelle steht unter sehr freizügigen Lizenzen, die den gewerblichen Einsatz ausdrücklich erlauben und keine Rückmeldepflicht kennen. Andere stehen unter Hauslizenzen mit Zusatzbedingungen: Nutzungsbeschränkungen für bestimmte Einsatzzwecke, Kennzeichnungspflichten für erzeugte Inhalte oder Sonderregeln ab einer bestimmten Nutzerzahl.
Vor dem produktiven Einsatz gehört deshalb ein Blick in die Lizenzdatei, die bei den Gewichten liegt. Drei Fragen reichen: Ist die gewerbliche Nutzung erlaubt? Muss ich Ergebnisse kennzeichnen oder den Modellnamen nennen? Gibt es Schwellen, ab denen andere Bedingungen greifen? Wer das einmal je Modell klärt und schriftlich festhält, hat das Thema erledigt.
Wichtig ist außerdem: Offene Gewichte sind nicht quelloffen im klassischen Sinn. Trainingsdaten und Trainingsverfahren bleiben in aller Regel unter Verschluss. Sie können das Modell prüfen, indem Sie es testen, nicht indem Sie hineinsehen.
Die Namensfalle: Was Sie herunterladen, ist oft nicht das Modell
Das ist der Fehler, der in der Praxis die meiste Enttäuschung erzeugt. Unter einem bekannten Modellnamen wird sehr Verschiedenes verteilt:
Nachbildungen. Ein großes Modell wird benutzt, um ein kleines zu trainieren. Das Ergebnis trägt den Namen des großen, basiert aber auf einer ganz anderen Grundlage und erreicht dessen Werte nicht annähernd. Wer eine Reihe wie "8B" oder "14B" hinter einem Namen sieht, dessen Originalfassung mehrere hundert Milliarden Parameter hat, hat eine solche Nachbildung vor sich.
Komprimierte Fassungen. Um ein Modell auf handelsübliche Hardware zu bekommen, wird die Rechengenauigkeit reduziert. In Maßen ist das unproblematisch, in starker Ausprägung fällt die Qualität sichtbar ab – besonders bei Aufgaben, die viele Schritte hintereinander verlangen.
Fremde Weiterbearbeitungen. Community-Fassungen mit veränderten Einstellungen, entfernten Sicherheitsschranken oder eigenem Feinschliff. Manche sind gut, manche sind es nicht, und die Herkunft ist selten dokumentiert.
Die Konsequenz für den Betrieb: Notieren Sie zu jedem eingesetzten Modell die genaue Bezeichnung samt Größe und Herkunft der Datei. Ein Test mit einer Fassung und der Produktivbetrieb mit einer anderen ist kein Test.
Inhaltliche Filter
Chinesische Modelle sind für den heimischen Markt gebaut und tragen dessen inhaltliche Vorgaben mit. Bei politisch und historisch heiklen Themen antworten sie ausweichend oder gar nicht. Das gilt abgeschwächt auch für die offen verteilten Fassungen, weil die Prägung im Training steckt und nicht nur in einem vorgeschalteten Filter.
Für die allermeisten Aufgaben im Betrieb – Texte zusammenfassen, Tabellen auswerten, übersetzen, Programmcode schreiben, Belege auslesen – spielt das keine Rolle. Relevant wird es überall dort, wo recherchiert, eingeordnet oder öffentlich veröffentlicht wird. Wer damit Inhalte für die eigene Website erzeugt, sollte das wissen. Zur Einordnung, was Sie ohnehin nicht ungeprüft veröffentlichen sollten, passt unser Beitrag zu KI-Slop.
Was gut läuft und was nicht in den Betrieb gehört
Sinnvoll, auf eigener Hardware
Programmcode schreiben und prüfen. Übersetzen. Lange Dokumente zusammenfassen. Belege und Tabellen auslesen. Texte umformulieren. Stapelverarbeitung, bei der große Mengen durchlaufen und der Preis pro Vorgang zählt. Alles, was Sie ohnehin nicht aus dem Haus geben wollen.
Nicht über die Anbieter-Wolke
Kunden- und Personaldaten. Bewerbungen und Gesundheitsangaben. Angebote, Kalkulationen, Konstruktionsdaten, Quelltext mit Betriebswissen. Alles, was unter eine Verschwiegenheitsvereinbarung fällt. Und die Handy-Apps der Anbieter auf Dienstgeräten – dort landen neben den Eingaben auch Geräte- und Nutzungsdaten.
Was Sie an Hardware brauchen
Die praktische Nachricht der letzten Monate: deutlich weniger als noch vor einem Jahr. Modelle im Bereich von sieben bis vierzehn Milliarden Parametern laufen in brauchbarer Qualität auf einem Arbeitsplatzrechner mit ausreichend Grafikspeicher und erledigen Zusammenfassen, Übersetzen und einfache Auswertungen zuverlässig. Für anspruchsvolle Programmieraufgaben braucht es größere Fassungen und entsprechend mehr Speicher.
Wichtiger als die reine Rechenleistung ist der Speicher: Das Modell muss vollständig hineinpassen, sonst bricht die Geschwindigkeit ein. Welche Ausstattung für welche Modellgröße reicht, haben wir in unserem Hardware-Vergleich für lokale Modelle aufgeschlüsselt. Wie sich ein lokaler Betrieb in den Alltag einfügt, steht in unserer Übersicht zur lokalen KI-Strategie.
Wie wir das handhaben
Wir behandeln die Herkunft eines Modells nicht als Gesinnungsfrage, sondern als Sachfrage mit drei Prüfpunkten: Wo läuft es, was steht in der Lizenz, und ist die Fassung, die im Betrieb läuft, dieselbe, die getestet wurde. Wenn diese drei Punkte geklärt sind, ist ein offenes Modell aus China für viele Aufgaben die nüchternste Wahl, weil es auf eigener Hardware läuft und dort keine Frage nach Übermittlung mehr aufwirft.
Was wir dabei gelernt haben: Der aufwendigste Teil ist nie das Modell, sondern die Einbindung. Ein Modell auszutauschen dauert Minuten, wenn die Anbindung von vornherein austauschbar gebaut ist. Ist sie es nicht, wird jeder Wechsel zum Projekt – und dann entscheidet nicht mehr die bessere Technik, sondern die bereits verbaute.
Interesse?
Wenn Sie prüfen wollen, ob ein offenes Modell auf eigener Hardware für Ihre Aufgaben reicht, sehen wir uns das an: welche Aufgabe, welche Modellgröße, welche Ausstattung, und wie die Anbindung so gebaut wird, dass ein späterer Modellwechsel eine Einstellung bleibt.