Report zu offenen KI-Modellen: Vorsprung von OpenAI & Co. schwindet
Das Wettrennen um KI ist mit großen Hoffnungen aufgeladen. Jetzt zeigt ein neuer Report die Potenziale offener Modelle.
Foto: Christoph Hardt/Panama Pictures/picture alliance
Wenn man dem großen Geld glaubt, bringt künstliche Intelligenz uns schon bald das Paradies. Mindestens Amazon, Microsoft, Google und Oracle wetten darauf, dass am Ende ihres „KI-Wettrennens“ der größte Goldtopf aller Zeiten wartet. Den gewinnt, wer am Ende vorne liegt.
Ein neuer KI-Report deutet nun darauf hin, dass kein Modell die anderen wirklich abhängt. Im Gegenteil: Gegen die großen, meist proprietären Modelle setzten sich zunehmend „offene“ Modelle durch. Der Leistungsabstand betrage demnach nur noch rund 3,3 Prozentpunkte, zeigt der Bericht des durch den Browser Firefox bekannt gewordenen Unternehmens Mozilla.
Offene oder teiloffene Modelle wie Deepseek, Mistral AI oder auch Metas Modell Llama lassen sich einsehen und von den Nutzenden an die eigenen Bedürfnisse anpassen. Noch mehr dürfte aber ins Gewicht fallen, dass die Modelle lokal betrieben werden können. Bei Bedarf können Unternehmen sie auf eigenen Servern laufen lassen.
Im Gegensatz dazu stehen die geschlossenen Modelle: Google, OpenAI und Anthropic etwa kontrollieren und betreiben ihr Produkt vollständig. Vermarktet wird die KI dann als Komplettpaket im Abo-Modell. Das lassen sich die großen Tech-Unternehmen gut bezahlen. Obwohl die Leistung offener oder teiloffener Modelle zunehmend aufschließt und ein ganzes Fünftel der Nutzung auf diese Modelle fiel, bleibt der Gewinn zum Großteil bei der Konkurrenz hängen. Nur 4 Prozent der Einnahmen fielen auf offene oder teiloffene Modelle.
Das liegt laut dem Report daran, dass die Tech-Unternehmen auf bestehende Produkte aufbauen können. Der Gewinn liegt sozusagen eine Schicht über den Sprachmodellen, weiter oben auf dem Stapel, dem sogenannten „Stack“. Wie die Modelle letztendlich eingehegt seien, wirke sich stärker aus als ein Wechsel des zugrundeliegenden Modells.
Schwächen von offener KI
Wer genau hinschaut, kann dafür aber auch bei den offenen oder teiloffenen Modellen Gründe finden. Während sie etwa beim Programmieren und beim Wissen gleichziehen, hinken sie bei anderen Aufgaben noch leicht hinterher: beim selbstständigen Arbeiten etwa, oder um Informationen aus langen Dokumenten zu extrahieren. Ein größerer Spielraum bei Anpassungen steht dem als klarer Vorteil gegenüber.
Auch sind viele der Modelle zwar offen im Sinne von „open weights“, können also etwa auf eigenen Systemen betrieben und weiterentwickelt werden. Aber sie sind nicht quelloffen („open source“). Was ähnlich klingt, ist grundlegend verschieden: Deepseek und Co. könnten ihre Modelle auch wieder schließen, bei quelloffener Software ginge das nicht.
Entwicklerinnen und Entwicklern gaben in einer zugehörigen Befragung außerdem an, dass offene Modelle komplex seien und sich schwierig in bestehende Systeme integrieren ließen. Auch nahmen sie eher an, dass die Leistung der Modelle niedriger sei. Wie der neue Bericht zeigt, ist zumindest letzteres nicht mehr aktuell.
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