KI-Wettbewerb Kimi K3: Chinas Open-Weight-KI-Modell fordert die US-Spitze heraus

Wieder einmal sorgt ein KI-Großmodell aus China weltweit für Aufregung. Diesmal kommt es von dem Pekinger Start-up Moonshot AI und trägt den Namen Kimi K3.

In den frühen Morgenstunden des 17. Juli hat Moonshot das neue Modell Kimi K3 veröffentlicht, berichtet das chinesische Finanzportal Damo Caijing. Es hat 2,8 Billionen Parameter, verarbeitet ein Kontextfenster von einer Million Token und ist vor allem für lange Programmieraufgaben, Wissensarbeit und komplexes Schlussfolgern ausgelegt. Die weltweit zum Teil heftigen Reaktionen erinnern an den Januar 2025, als das chinesische Startup Deepseek sein offenes Modell R1 veröffentlichte, also an den „Deepseek-Moment“.

Chiphersteller Nvidia verlor damals an einem einzigen Handelstag fast 600 Milliarden US-Dollar an Börsenwert. Anleger fürchteten, künstliche Intelligenz werde viel weniger Rechenleistung benötigen als gedacht, berichtete die Agentur Bloomberg. Auch diesmal fielen wieder Aktienkurse von Chipherstellern rund um den Globus. Genau wie damals bei Deepseek sieht es so aus, als seien Chinas KI-Entwickler ihrer amerikanischen Konkurrenz sehr nahe gekommen. Es ist von einer Verkürzung des Abstands auf wenige Wochen statt wie bislang mehrere Monate die Rede.

Kompetitive Klugheit

Im Intelligence Index des unabhängigen Benchmarking-Dienstes Artificial Analysis erreicht Kimi K3 aktuell 57 Punkte. Damit liegt das Modell hinter Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol, aber vor Claude Opus 4.8 und GPT-5.5. Die Platzierungen sind allerdings eine Momentaufnahme und hängen vom jeweiligen Benchmark, der gewählten Denkleistung und der eingesetzten Agenten-Umgebung ab. In der Frontend Code Arena belegt Kimi K3 Platz eins. Das zeigt, wie leistungsfähig das Modell insbesondere bei Programmieraufgaben ist, lässt sich aber nicht ohne Weiteres auf die Gesamtleistung übertragen.

„Für offene Gewichte ist das ein Meilenstein, der die Spielregeln verändert“, schrieb Cline, eine Plattform für das Open-Source-Programmieren. Offene Gewichte oder „Open Weights“ sind trainierte Modellparameter, die frei veröffentlicht werden. In anderen Worten ausgedrückt sind das jene Zahlenwerte, die ein KI-Modell beim Training lernt und in denen sein gesamtes Können steckt. Wer sie herunterladen kann und damit besitzt, kann das Modell auf eigener Hardware betreiben und verändern.

Im Gegensatz zu Open-Source-Software bleiben zwar noch Trainingscode und Trainingsdaten geheim. Doch Open Weights sind wesentlich transparenter als beispielsweise die geschlossenen Modelle von Anthropic und OpenAI, die nur über die Cloud der Anbieter nutzbar sind. Deren Gewichte bleiben Betriebsgeheimnis. Daraus folgt auch, dass Nutzer ihre Firmendaten oder private Angaben der Cloud anvertrauen müssen.

0,95 US-Dollar kostet eine standardisierte Denkaufgabe mit Kimi K3 im Schnitt. Fable 5 verlangt dafür 2,75 Dollar und GPT-5.6 Sol immerhin 1,06 Dollar, hat Artificial Analysis errechnet. Damit ist Kimi K3 deutlich günstiger als die amerikanische Konkurrenz, aber teurer als führende chinesische Modelle wie GLM-5.2. Kimi K3 ist damit kein besonders günstiges Modell. Artificial Analysis stuft es im Vergleich zu anderen Open-Weight-Modellen inzwischen sogar als relativ teuer ein. Seine Besonderheit liegt eher darin, dass ein Modell dieser Leistungsklasse mit offenen Gewichten verfügbar ist.

Programmieren ist die Spezialität des neuen Modells. „Mit minimaler menschlicher Aufsicht kann es lange Engineering-Sitzungen durchhalten, riesige Repositories navigieren und Terminal-Werkzeuge orchestrieren“, heißt es in der Pressemitteilung von Moonshot. Das Modell kann sich selbstständig durch die verzweigten Quellcode-Archive großer Softwareprojekte arbeiten und erleichtert den Programmierern damit komplexe Vorhaben.

Fokus auf die Speicherleistung

Kimi K3 verschiebt technisch gesehen den Engpass der KI-Infrastruktur von der Rechenleistung hin zum Speicher. Das Modell treibt die sogenannte „Sparsity Ratio“ auf einen Rekordwert, schreibt Bloomberg. Je höher diese Quote, desto kleiner ist der Anteil der Parameter, den das Modell für eine einzelne Aufgabe tatsächlich aktiviert. Kimi K3 weckt für jede Anfrage gewissermaßen nur die Spezialisten, die gerade gebraucht werden. Der große Rest des Netzes schläft weiter. Das macht die Inferenz, also den laufenden Betrieb des Modells, deutlich effizienter.

Gespeichert werden müssen diese schlafenden Spezialisten trotzdem. Alle 2,8 Billionen Parameter müssen durchgehend im Speicher der Rechenbeschleuniger liegen, auch wenn pro Aufgabe nur ein Bruchteil von ihnen rechnet. Selbst nach einer Kompression mit verringerter Zahlen­genauigkeit belegt Kimi K3 rund 1,4 Terabyte. Wer das Modell voll ausnutzen will, braucht deshalb Cluster aus speicherreichen KI-Prozessoren wie bei Nvidias GB300-Systemen. Moonshot selbst empfiehlt laut Damo Caijing einen Verbund aus mindestens 64 Beschleunigerkarten.

Gegenwind aus den USA

Anders als nach dem Deepseek-Schock dürfte die Nachfrage nach schnellem High-Bandwidth-Speicher von Herstellern wie SK Hynix und nach modernster Chipfertigung von TSMC diesmal deshalb hoch bleiben, analysiert Bloomberg. In Washington fällt die Reaktion feindselig aus. „Wir haben Informationen, dass Moonshot AI Anthropics Fable distilliert hat, um sein K3-Modell zu entwickeln“, schrieb Michael Kratsios, der Direktor des White House Office of Science and Technology Policy, auf X.

Bei der Distillation wird ein kleineres Modell mit den Antworten eines größeren oder weniger spezialisierten trainiert. Anthropic hatte Moonshot und weitere chinesische Anbieter bereits im Februar großangelegte Distillationskampagnen vorgeworfen. Reuters zufolge sprach das Unternehmen von mehr als 3,4 Millionen Interaktionen und Hunderten mutmaßlich gefälschten Konten.

Kratsios beschuldigte Moonshot zudem, in Thailand auf Server mit Nvidia-GB300-Chips zugegriffen zu haben, die unter die amerikanischen Exportkontrollen fallen. Moonshot weist die Vorwürfe zurück. US-Finanzminister Scott Bessent erklärte, Finanzsanktionen oder eine Aufnahme chinesischer Unternehmen auf die Entity List könnten im Fall bestätigter Verstöße geprüft werden.

Eigener Prozessor für die Inferenz

Deepseek greift nach der Chip-Unabhängigkeit

Das Modell schlage genau jene amerikanischen Modelle, von denen es theoretisch hätte lernen können, darunter Opus 4.8 und GPT-5.5. Kimi K3 sei „ein sehr gutes Modell“, dessen Leistung sich durch Distillation allein nicht erklären lasse, räumt sogar Dean Ball ein, der Zukunftsstratege von OpenAI.

Gefährlich für das Geschäftsmodell der amerikanischen Marktführer ist vor allem die Offenheit des Modells, also die Fortführung der chinesischen Open-Weight-Strategie. Die angekündigte Freigabe der Kimi-K3-Gewichte ist inzwischen erfolgt. Moonshot hat das vollständige Modell rund um den 27. Juli 2026 auf Hugging Face veröffentlicht. Es steht allerdings nicht unter einer völlig freien Standardlizenz, sondern unter der firmeneigenen Kimi-K3-Lizenz. Für bestimmte kommerzielle Model-as-a-Service-Angebote gelten zusätzliche Bedingungen.

Kimi K3 lässt sich damit grundsätzlich selbst hosten. Wegen seiner Größe ist das jedoch kein Modell für beliebige Unternehmen: Selbst in komprimierter Form sind umfangreiche Speicher- und Rechenressourcen erforderlich. Bei einer eigenen Installation können Anfragen zwar innerhalb der eigenen Infrastruktur bleiben, der Betrieb verursacht aber erhebliche Kosten.

Programmierdienste gehören ausgerechnet zu den lukrativsten Angeboten, mit denen Anthropic und OpenAI ihre Börsenpläne vorbereiten, schreibt Bloomberg. Ein herunterladbares Spitzenmodell setzt dieses Geschäftsmodell unter Druck – allerdings nicht, weil seine Nutzung kostenlos wäre, sondern weil Unternehmen mehr Kontrolle über Modell, Daten und Betrieb erhalten. (sb)

(ID:50916432)