Chinesische KI-Modelle 2026: Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM und MiMo im Vergleich

Ein Ranking reicht für chinesische Modelle nicht mehr aus. Qwen3.6, DeepSeek V4, Kimi K2.6, GLM-5.1 und MiMo V2.5 zielen auf unterschiedliche Jobs: Multimodalität, lange Kontexte, Coding Agents, offene Gewichte und produktionsnahe Evals.

Qwen3.6 ist der praktische Startpunkt: Apache-2.0, 35B total, rund 3B aktiv, multimodal, 262K nativer Kontext und klare Hinweise zu vLLM/SGLang. DeepSeek-V4-Pro ist der schwere Long-Context-Kandidat mit 1.6T total, 49B aktiv und 1M Kontext. Kimi-K2.6 zielt auf multimodale Agenten, Bild/Text-Workflows und langes Coding. GLM-5.1 ist stark auf agentic engineering ausgerichtet. MiMo V2.5 bringt Xiaomi mit 1M Kontext und Multimodalität in die Open-Model-Debatte.

Die richtige Auswahl hängt vom Workload ab. Baue eine kleine Eval-Matrix: Coding-Repair, lange Dokumente, multimodale Analyse, Tool Calls, Kosten, Latenz, Lizenz, Self-Hosting und Security Review. Offizielle Model-Card-Zahlen sind Signale, aber keine Produktionsfreigabe. Nutze personal evals, bevor du ein Modell zum Standard machst.