In diesem Jahr wurden Chinas große Open-Source-Modelle intensiv iteriert: Beginnend mit DeepSeek/R1 im Januar, gefolgt von den aufeinanderfolgenden Veröffentlichungen von Alibaba Qwen, Moonshot, Z.ai, MiniMax usw. Die oben genannten Modelle bieten im Allgemeinen Open-Source-/Open-Weighted-Versionen, die kostenlos heruntergeladen und geändert werden können, was die Entwicklung globaler Open-Source-Modelle fördert. In den Vereinigten Staaten spüren Hersteller, die seit langem an einer Closed-Source-Strategie festhalten, Druck, und OpenAI reagierte, indem es im August sein erstes Open-Source-Modell, gpt-oss, auf den Markt brachte.
Die Wissenschafts- und Technikgeschichte zeigt, dass im Kampf um Standards nicht immer „die stärkste Technologie“ entscheidet, sondern oft Verfügbarkeit und Flexibilität ausschlaggebend sind. Aus diesem Grund hat Chinas Fortschritt in der Open-Source-KI die Aufmerksamkeit der US-Regierung und -Unternehmen auf sich gezogen. Der im Juli veröffentlichte US-KI-Aktionsplan schlug außerdem vor, dass Open-Source-Modelle in einigen geschäftlichen und akademischen Szenarien zu globalen Standards werden sollen, und forderte die Vereinigten Staaten auf, ein sogenanntes „Open-Source-Modell auf der Grundlage amerikanischer Werte“ zu schaffen.
Was das Geschäftsmodell betrifft, haben Open-Source-Gewinner nur begrenzte kurzfristige direkte Erträge, können aber unterstützende Dienste (Anwendungen, Cloud und Toolketten) über den kostenlosen Teil monetarisieren, genau wie das Android/Linux-Ökosystem. Die Forschungsgemeinschaft setzt seit langem auf Open Source, um die Entwicklung modernster Technologien zu beschleunigen. China fördert auch Open-Source-Forschung und -Entwicklung in Bereichen wie KI, Betriebssysteme, Halbleiterarchitektur und technische Software.
Die Akzeptanz auf Unternehmensseite nimmt zu. Die Overseas Chinese Bank of Singapore (OCBC) hat rund 30 interne Tools auf Basis von Open-Source-Modellen selbst entwickelt: Gemma für die Zusammenfassung von Dokumenten, Qwen für die Unterstützung beim Code-Schreiben und DeepSeek für die Marktanalyse. Die Strategie besteht darin, die Bindung an ein einzelnes Modell zu vermeiden, jederzeit auf neue Versionen umzusteigen und Modelle zu bevorzugen, die den meisten Entwicklern vertraut sind und für die man leicht technischen Support erhalten kann.
In Bezug auf die Leistungserfahrung wies die externe Bewertungsorganisation Artificial Analysis darauf hin, dass seit November letzten Jahres in den umfassenden Bewertungen maßgeblicher Bewertungen die Gesamtpunktzahl der großen Modelle Chinas mit öffentlichen Gewichten höher ist als die der derzeit stärksten Open-Source-Modelle in den Vereinigten Staaten; In einem seiner Vergleiche ist die Qwen3-Version besser als gpt-oss. Viele asiatische Ingenieure berichteten auch, dass einige chinesische Modelle im chinesischen und regionalen kulturellen Kontext implizite Absichten und höfliche Ausdrücke besser verstehen. Als Shinichi Usami, ein Ingenieur in Yokohama, Japan, einen Kundenservice-Roboter für Einzelhandelskunden baute, entschied er sich für Qwen, weil es empfindlichere Ausdrücke besser versteht.
Der industrielle Wettbewerb reicht von Preiskämpfen bei geschlossenen Quellen bis hin zum Wettbewerb um Nutzer im Open-Source-Ökosystem. Forscher sagen, dass chinesische Unternehmen oft der Erhöhung der Benutzerbindung Priorität einräumen und dann die Kommerzialisierung mit unterstützenden Diensten vorantreiben. Während der Fensterperiode haben Start-ups die Möglichkeit, schnell Nutzer zu gewinnen, große Plattformen verfügen jedoch über eine größere Liquidität. Andrew Ng, Leiter des Silicon Valley-Startups DeepLearning.AI, argumentierte kürzlich in einem Blog, dass harter Wettbewerb eine Gruppe von Akteuren ausschalten, aber auch stärkere Unternehmen hervorbringen werde.