Suchen Sie nach dem besten Open-Source-KI-Modell, das Sie selbst betreiben können? In dieser Übersicht aus dem Jahr 2025 werden Modellgröße, Geschwindigkeit, Kosten und Hardwareanforderungen verglichen, damit Sie das richtige Modell auswählen können.
Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass die Landschaft der selbstgehosteten KI explodiert. Proprietäre Giganten dominieren immer noch die Benchmarks, aber Open-Source-Modelle wie DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 und JetMoE liefern beeindruckende Leistungen, oft zu einem Bruchteil der Kosten. Hier finden Sie eine ehrliche Aufschlüsselung der Angebote und eine Übersicht darüber, welches Modell für Ihr nächstes Projekt am besten geeignet sein könnte.
Was "selbstgehostet" wirklich bedeutet
Selbst gehostete KI-Modelle sind lokal einsetzbar - Sie laden die Gewichte herunter, führen die Inferenz auf Ihrer eigenen Hardware aus und kontrollieren alles, von der Latenzzeit bis zum Datenschutz. Dies steht im Gegensatz zum Aufruf einer Remote-API, bei der Sie pro Token zahlen, von der Netzwerkverfügbarkeit abhängen und mit Cloud-Gebühren konfrontiert werden.
Die Top-Anwärter im Jahr 2025
DeepSeek R1
- Offene Gewichte, MIT-Lizenz
- Übertrifft OpenAIs GPT-4o bei Benchmarks wie MATH und AIME
- Entwickelt, um effizient zu sein - trainiert mit weit weniger Ressourcen als die Konkurrenz
- Hervorragend geeignet für komplexes logisches Denken und Mathematik
Mistral Klein 3.1 (24B)
- Leistungsstarke Open-Source-Version
- Analysiert Bilder und verarbeitet lange Kontextfenster (bis zu 128K Token)
- Ideal für multimodale und dokumentenreiche Aufgaben
JetMoE-8B
- Mixture-of-Experts-Modell, das LLaMA-2 7B übertrifft und nur einen Bruchteil der Rechenleistung benötigt
- Effiziente Inferenz - aktiviert nur einen Teil des vollständigen Modells pro Token
DBRX (Databricks/Mosaic)
- 132B MoE-Modell, das mit Open-Source-Pendants konkurriert
Was am meisten zählt: Leistung vs. Effizienz
DeepSeek R1
- Inferenzgeschwindigkeit: Bescheiden
- Hardware-Anforderungen: Moderate GPU oder High-End-CPU
- Kontext-Fenster: ~128K Token (Schätzung)
- Bester Anwendungsfall: Mathematiklastige, logikintensive Arbeitslasten
- Lizenz: MIT
Mistral Klein 3.1
- Inferenz-Geschwindigkeit: Schnell auf GPU oder moderner CPU
- Benötigte Hardware: Erreichbar (einfache GPU oder leistungsstarke CPU)
- Kontext-Fenster: 128K Token
- Bester Anwendungsfall: Multimodale Aufgaben, lange Dokumente
- Lizenz: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Geschwindigkeit der Inferenz: Sehr effizient aufgrund von MoE (Mixture-of-Experts)
- Hardware-Anforderungen: Minimal (gut für Single-GPU- oder CPU-only-Konfigurationen)
- Kontext-Fenster: Standard (~4K-8K Token je nach Version)
- Bester Anwendungsfall: Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen
- Lizenz: Offene Forschung
DBRX (Databricks)
- Inferenzgeschwindigkeit: Effizient für die Größe, erfordert aber solide Hardware
- Hardware-Anforderungen: Hoch (oft >2 GPUs empfohlen)
- Kontext-Fenster: Standard
- Bester Anwendungsfall: Allzweckanwendungen in großem Umfang
- Lizenz: Databricks Open
DeepSeek's R1 ist führend im Bereich der Argumentation, Mistral ist ideal für lange Dokumente oder Bilder, JetMoE ist großartig, wenn die GPU knapp ist, und DBRX erledigt allgemeine Aufgaben, benötigt aber starke Hardware.
Ansichten der Gemeinschaft und der Industrie
- Yann LeCun von Meta sagte, DeepSeek R1 zeige, dass Open-Source aufholt
- Reddit-Nutzer auf r/LocalLLM bevorzugen DeepSeek, Qwen, Janus 7B für Workloads
Wie Sie Ihr Modell auswählen
- Definieren Sie Ihren Anwendungsfall - Mathematik, Code, Chat, Bilder? Konzentrieren Sie sich auf Benchmarks für diesen Bereich.
- Prüfen Sie die Hardware - nur CPU? Entscheiden Sie sich für Mistral Small oder JetMoE. Haben Sie GPUs? DeepSeek oder DBRX sind großartig.
- Evaluieren Sie die Latenzanforderungen - Wenn Sie schnelle Inferenzen pro Token benötigen, sind kleinere oder MoE-Modelle hilfreich.
- Berücksichtigen Sie das Kontextfenster - bei langen Gesprächen oder Dokumenten ist ein größeres Fenster besser.
- Lizenz und Ökosystem - Apache/MIT sind einfach für die kommerzielle Nutzung; MoE/offene Forschung muss möglicherweise überprüft werden.
Video-Empfehlung
Titel: Die besten KI-Modelle 2025 im Vergleich / Was Ingenieure wissen müssen<br>
Kanal: Engineered Intelligence<br>
Abschließende Gedanken
Im Jahr 2025 sind die effizientesten selbst gehosteten KI-Modelle keine akademischen Kuriositäten mehr, sondern wirklich leistungsstarke Werkzeuge. DeepSeek R1 ist ein Logik-/Reasoning-Kraftpaket, Mistral bewältigt lange und multimodale Kontexte, während JetMoE und DBRX effiziente, aber leistungsfähige Alternativen bieten.
Wählen Sie die Lösung, die zu Ihrer Hardware, Ihrem Anwendungsfall und Ihren Leistungsanforderungen passt, und Sie müssen vielleicht nie wieder pro Token bezahlen oder Ihre Privatsphäre gefährden.
