Die 10 besten KI-Modelle aus China 2026: Xiaomi schlägt DeepSeek

Die besten KI-Modelle aus China liegen im Oktober 2026 nur noch 12 Punkte hinter der Spitze aus den USA – und kosten pro Aufgabe teilweise unter 15 Cent. Das zeigt der unabhängige Intelligence Index von Artificial Analysis , der alle Modelle mit denselben Tests misst. An der Spitze steht seit dem 21. September ein Modell, das vor einem Jahr niemand auf der Rechnung hatte: Xiaomis MiMo-V2.6-Pro. DeepSeek, lange das Synonym für günstige KI aus China, taucht erst auf Platz 7 auf. Für dich als Onlinehändler ist die Liste relevant, weil die meisten dieser Modelle mit offenen Gewichten erscheinen und sich auf eigenen oder europäischen Servern betreiben lassen – ohne dass Produktdaten oder Kundenanfragen nach China fließen.

Xiaomi vor Alibaba, DeepSeek nur auf Platz 7: Die Rangliste auf einen Blick

Die Reihenfolge folgt dem Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (Stand 12. Oktober 2026), den Growth Cab in einer aktuellen Auswertung aufbereitet hat. Der Index fasst Ergebnisse aus Reasoning-, Code-, Mathematik- und Wissenstests zu einer Zahl zusammen. Zur Einordnung: Claude Opus 5.5 erreicht 58 Punkte, Claude Sonnet 5.5 56, GPT-6.1 Sol 52. Das ältere GPT-5.6 Terra liegt bei 42 – und damit hinter fünf chinesischen Modellen.

Platz	Modell	Hersteller	Index	Preis Input/Output (pro Mio. Token)	Offene Gewichte
1	MiMo-V2.6-Pro	Xiaomi	46	0,435 $ / 0,87 $	Ja (MIT)
2	Qwen3.8 Max	Alibaba	45	2 $ / 6 $	Nur API (Basismodell offen)
3	GLM-5.3	Z.ai (Zhipu)	45	1,40 $ / 4,40 $	Ja (eigene Lizenz)
4	Step 5 Preview	StepFun	44	1 $ / 2,70 $	Ja (seit 15.10., eigene Lizenz)
5	Kimi K3	Moonshot AI	44	3 $ / 15 $	Ja (eigene Lizenz)
6	Ling 3.1 Flash	Ant Group	41	0,30 $ / 0,90 $	Angekündigt
7	DeepSeek V4.1 Flash	DeepSeek	39	0,30 $ / 1,20 $	Ja (MIT)
8	MiniMax M3	MiniMax	29	ca. 0,40 $ Input	Ja (Community-Lizenz)
9	Hy3	Tencent	25	ca. 0,06 $ / 0,21 $	Ja (Apache 2.0)
10	Doubao Seed 2.1 Pro	ByteDance	n/a	ca. 0,83 $ Input	Nein

Die Preise stammen von den Anbieter-Seiten und beziehen sich auf eine Million Token (ein Token entspricht etwa drei Viertel eines Wortes). Der Index misst Leistung, nicht Nutzen: Ein Modell mit 39 Punkten kann für eine Produktbeschreibung völlig ausreichen. Die folgenden Abschnitte ordnen jedes Modell nach Stärke, Preis und Einsatzgebiet ein.

Platz 1: Ein Smartphone-Hersteller baut das stärkste KI-Modell Chinas

Xiaomi hat MiMo-V2.6-Pro am 21. September 2026 unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Die Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Weiterverkauf und Veränderung ohne Auflagen. Mit 46 Punkten ist es das erste chinesische Modell, das GPT-5.6 Terra (42) klar hinter sich lässt. Der Preis liegt bei 0,435 Dollar pro Million Input-Token und 0,87 Dollar für Output. Artificial Analysis rechnet die Kosten einer standardisierten Testaufgabe mit 0,13 Dollar aus – ein Bruchteil dessen, was Modelle mit vergleichbarer Leistung verlangen.

Xiaomi stellt das Modell über die eigene MiMo-Plattform bereit und leitet ab dem 14. Oktober alle Anfragen an die Vorgängerversion V2.5 automatisch auf V2.6 um. Die alten Modellnamen verschwinden am 21. Oktober. Wer die Vorgängerversion in eigene Prozesse eingebaut hat, muss nichts ändern, sollte aber Ausgaben prüfen. Die kleinere Variante MiMo-V2.6-Flash kostet 0,14 Dollar Input und 0,28 Dollar Output und ist mit 0,06 Dollar pro Aufgabe das günstigste Modell im gesamten Vergleich.

Platz 2: Alibabas Qwen3.8 Max liest Bilder und Videos – kostet pro Aufgabe aber 5,41 Dollar

Alibaba hat Qwen3.8 Max am 3. August vorgestellt und am 2. September aktualisiert. Die API-Version verarbeitet Text, Bilder und Video und erreicht 82,8 Prozent auf MMMU-Pro, einem Test für Bildverständnis. Kein anderes chinesisches Modell aus der Spitzengruppe kommt an diesen Wert heran. Das macht Qwen3.8 Max zur ersten Wahl, wenn Screenshots, Tabellen-PDFs oder Produktfotos ausgewertet werden sollen.

Der Haken liegt im Verbrauch. Der Listenpreis von 2 Dollar Input und 6 Dollar Output klingt moderat, doch das Modell verbraucht viele Token pro Aufgabe. Artificial Analysis beziffert die Kosten pro Testaufgabe auf 5,41 Dollar – mehr als bei GPT-6 Astra (3,26 Dollar) und fast so viel wie bei Claude Opus 5.5 (5,98 Dollar). Die offenen Gewichte entsprechen dem Basismodell ohne Bildeingabe und erreichen nur 40 Punkte. Alibaba hat am 22. September angekündigt, dass Qwen 4 in Training ist, nennt aber kein Datum.

Platz 3: GLM-5.3 schlägt GPT-5.6 beim Programmieren – und NIST warnt vor seinen Cyber-Fähigkeiten

Z.ai, früher Zhipu AI, hat GLM-5.3 am 18. August veröffentlicht und die Gewichte rund zwei Wochen später nachgereicht. Mit 41,9 Prozent auf Terminal-Bench 4.0 (ein Test für selbstständiges Arbeiten in der Kommandozeile) liegt es vor GPT-5.6 Sol (39,9 Prozent). Es ist damit das stärkste chinesische Modell für agentisches Programmieren, also für Aufgaben, bei denen die KI über Stunden eigenständig Dateien liest, ändert und testet. Das Kontextfenster fasst eine Million Token Text, Bilder werden nicht verarbeitet.

Die Lizenz ist eine eigene Z.ai-Lizenz mit Zusatzbedingungen für Firmen, die das Modell als API-Dienst ab bestimmten Umsatzgrenzen weiterverkaufen. Für den internen Betrieb spielt das keine Rolle. Das US-Standardisierungsinstitut NIST hat GLM-5.3 im September als das leistungsfähigste offene Modell für Cyber-Aufgaben eingestuft, rund vier Monate hinter der US-Spitze. Der Preis liegt bei 1,40 Dollar Input und 4,40 Dollar Output, pro Aufgabe bei 2,01 Dollar.

Platz 4: Step 5 Preview stürmte in einer Woche auf Platz 2 bei OpenRouter

StepFun aus Shanghai hat Step 5 Preview am 20. September vorgestellt: 600 Milliarden Parameter, davon 27 Milliarden aktiv pro Anfrage, eine Million Token Kontext. Das Modell erreicht 44 Punkte zu 1 Dollar Input und 2,70 Dollar Output, pro Aufgabe 1,03 Dollar. Nach einer kostenlosen Testwoche ab dem 8. Oktober schoss die Nutzung über die API-Plattform OpenRouter so stark nach oben, dass Step 5 Preview dort auf Platz 2 der meistgenutzten Modelle landete.

Seit dem 15. Oktober liegen die Gewichte auf Hugging Face und ModelScope, allerdings unter einer eigenen StepFun Model License und nicht mehr unter Apache 2.0 wie die früheren Flash-Modelle. StepFun hat im Mai knapp 2,5 Milliarden Dollar in einer Pre-IPO-Runde eingesammelt und plant einen Börsengang in Hongkong. Tencent ist Investor und gleichzeitig Wettbewerber: Die Tencent-Plattform WorkBuddy bietet Step 5 Preview seit dem 12. Oktober an.

Platz 5: Kimi K3 hat 2,8 Billionen Parameter und kostet 15 Dollar pro Million Output-Token

Moonshot AI hat Kimi K3 am 16. Juli als bislang größtes offenes Modell veröffentlicht: 2,8 Billionen Parameter, davon 104 Milliarden aktiv, Text und Bilder über eine Million Token. Die Stärke liegt im Verstehen langer Dokumente. Auf AA-LCR, einem Test für Schlussfolgerungen über lange Texte, erreicht K3 88,7 Prozent – der höchste Wert aller hier verglichenen Modelle. In der Frontend-Code-Arena war es das erste offene Modell, das Claude hinter sich ließ.

Der Preis liegt mit 3 Dollar Input und 15 Dollar Output über Claude Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol. Pro Aufgabe fallen 2 Dollar an, fast das Dreifache von GPT-6.1 Sol (0,72 Dollar). Moonshot räumt selbst ein, dass K3 hinter Fable 5 und GPT-5.6 Sol liegt. Die API-Daten liegen laut Datenschutzerklärung auf Servern in Singapur, und Moonshot behält sich vor, sie zum Training zu nutzen. Sinnvoll ist K3 dort, wo lange Verträge, Lieferantenkataloge oder Tabellen ausgewertet werden und der Preis dagegen wenig ins Gewicht fällt.

Platz 6: Ant Group schickt 560 Milliarden Parameter mit 215 Token pro Sekunde ins Rennen

Die Alibaba-Finanztochter Ant Group hat über ihre Marke inclusionAI Anfang Oktober Ling 3.1 Flash vorgestellt, ein Modell mit 560 Milliarden Parametern. Es erreicht 41 Punkte und liefert rund 215 Token pro Sekunde – schneller als jedes andere Modell im Vergleich. Der Listenpreis von 0,30 Dollar Input und 0,90 Dollar Output täuscht: Pro Aufgabe kostet Ling 3.1 Flash 1 Dollar, weil es für dieselbe Arbeit deutlich mehr Token verbraucht als DeepSeek V4.1 Flash (0,27 Dollar).

Die kostenlose Testphase über Coding-Plattformen endete am 13. Oktober. Ant Group hat offene Gewichte und ein Kontextfenster von einer Million Token angekündigt, beides lag bei Redaktionsschluss noch nicht vor. Bis dahin bleibt das Modell ein reines API-Angebot.

Platz 7: DeepSeek ist nicht mehr die Spitze – aber immer noch die günstigste Fabrik

DeepSeek hat V4.1 Flash am 10. September unter MIT-Lizenz veröffentlicht. Mit 39 Punkten liegt es deutlich hinter der Spitzengruppe, dafür ist es mit rund 205 Token pro Sekunde über die eigene API sehr schnell und mit 0,30 Dollar Input und 1,20 Dollar Output günstig. Außerhalb der chinesischen Hauptgeschäftszeit halbiert DeepSeek die Preise, und dieses Zeitfenster deckt den gesamten europäischen Arbeitstag ab. Pro Aufgabe kostet V4.1 Flash 0,27 Dollar.

Das größere Schwestermodell DeepSeek V4 Pro (1,6 Billionen Parameter, 49 Milliarden aktiv, eine Million Token Kontext) ist seit dem 13. August allgemein verfügbar und erreicht 80,6 Prozent auf SWE-bench Verified , einem Test für das Beheben echter Software-Fehler. Beide Modelle laufen in drei Denkmodi (ohne, hoch, maximal). Ein DeepSeek V5 ist nicht angekündigt; das offizielle Änderungsprotokoll endet bei V4.1 Flash. DeepSeek speichert personenbezogene Daten nach eigener Angabe in China. Wer das Modell nutzen will, ohne Daten dorthin zu schicken, muss die offenen Gewichte selbst betreiben oder einen europäischen Hoster wählen.

Platz 8: MiniMax M3 verarbeitet Text, Bild und Video – schafft im Index aber nur 29 Punkte

MiniMax hat M3 am 1. Juni mit offenen Gewichten veröffentlicht: 428 Milliarden Parameter, 23 Milliarden aktiv, eine Million Token Kontext, Eingabe von Text, Bild und Video. Auf SWE-bench Verified erreicht M3 80,5 Prozent und liegt damit praktisch gleichauf mit DeepSeek V4 Pro. Die maximale Ausgabelänge von 512.000 Token ist die höchste aller offenen Modelle. Die MiniMax Community License erlaubt kommerzielle Nutzung mit Bedingungen.

Im Intelligence Index kommt M3 trotzdem nur auf 29 Punkte. Der Unterschied zu den Code-Benchmarks zeigt, wie stark das Ergebnis von der Testauswahl abhängt. Für reine Programmieraufgaben ist M3 konkurrenzfähig, bei Allgemeinwissen und Reasoning fällt es ab. Der Preis liegt bei rund 0,40 Dollar pro Million Input-Token.

Platz 9: Tencent Hy3 kostet 7 Cent pro Aufgabe und darf jetzt auch in der EU laufen

Tencent hat Hy3 am 6. Juli 2026 unter Apache 2.0 veröffentlicht: 295 Milliarden Parameter, 21 Milliarden aktiv, 256.000 Token Kontext. Die Vorabversion vom April hatte die EU, Großbritannien und Südkorea noch von der Nutzung ausgeschlossen; die finale Lizenz enthält keine geografischen Einschränkungen mehr. Mit 25 Punkten im Index liegt Hy3 im unteren Mittelfeld, pro Aufgabe kostet es aber nur 0,07 Dollar.

Tencent hat die Nachfolger-Generation bereits in Arbeit. Hy4 Preview erschien am 28. August mit 770 Milliarden Parametern (49 Milliarden aktiv), ebenfalls unter Apache 2.0, und belegt bei OpenRouter aktuell Platz 5 nach Nutzung. Die Modelle laufen in Tencents Agent-Werkzeugen CodeBuddy und WorkBuddy sowie in der Konsumenten-App Yuanbao.

Platz 10: ByteDance verarbeitet mit Doubao über 100 Billionen Token am Tag – und gibt nichts frei

ByteDance, der Konzern hinter TikTok, fährt mit Doubao eine andere Strategie als alle anderen Anbieter dieser Liste. Doubao Seed 2.1 Pro ist geschlossen und ausschließlich über ByteDances Cloud Volcano Engine erreichbar, zu rund 0,83 Dollar pro Million Input-Token bei 256.000 Token Kontext. Die Modellfamilie verarbeitet nach Unternehmensangaben weit über 100 Billionen Token-Aufrufe pro Tag über die eigenen Apps. Im Intelligence Index ist nur die Code-Variante gelistet, mit 17 Punkten.

Ähnlich positioniert sich Baidu mit ERNIE 5.1: ein geschlossenes Flaggschiff, das auf Websuche ausgelegt ist, während die ältere ERNIE-4.5-Familie unter Apache 2.0 offen bleibt. ERNIE 5.0 Thinking Preview erreicht im Index 14 Punkte. Beide Konzerne haben die größten Verbraucher-Apps Chinas, ihre Modelle liegen in unabhängigen Tests aber hinter den reinen KI-Laboren.

Warum der Token-Preis lügt: 2 Dollar Listenpreis, 5,41 Dollar Rechnung

Wer Modelle nach dem Preis pro Million Token vergleicht, rechnet falsch. Entscheidend ist, wie viele Token ein Modell verbraucht, um eine Aufgabe zu lösen. Reasoning-Modelle „denken“ vor der Antwort und erzeugen dabei Tausende interne Token, die mit abgerechnet werden. Qwen3.8 Max kostet laut Liste 2 Dollar Input, landet pro Aufgabe aber bei 5,41 Dollar. GPT-6.1 Sol kostet dieselben 2 Dollar Input und kommt auf 0,72 Dollar pro Aufgabe. Nur MiMo-V2.6-Pro und DeepSeek V4.1 Flash unterbieten GPT-6.1 Sol auch nach dieser Rechnung.

Dasselbe gilt für Ling 3.1 Flash (0,30 Dollar Listenpreis, 1 Dollar pro Aufgabe) und Kimi K3 (2 Dollar pro Aufgabe trotz starker Benchmarks). Vor einer Umstellung lohnt sich ein Test mit zehn echten Aufgaben aus dem eigenen Betrieb, bei dem du die Kosten pro fertigem Ergebnis misst. Artificial Analysis veröffentlicht die Kosten pro Aufgabe für jedes Modell; die Werte ändern sich mit jedem Preis- und Versionswechsel.

Produkttexte für 13 Cent: Wo die Modelle im Shop-Alltag greifen

Die typischen KI-Aufgaben im Onlinehandel sind weder Mathematik-Olympiaden noch stundenlange Programmierjobs. Produktbeschreibungen, Übersetzungen für Marktplätze in anderen Ländern, Antwortvorschläge für den Kundenservice, Kategorisierung von Retourengründen oder das Auslesen von Lieferantenrechnungen erledigen Modelle mit 39 bis 46 Punkten zuverlässig. Für diese Arbeit ist der Abstand zu Claude Opus 5.5 in der Praxis selten spürbar, der Preisunterschied dagegen schon: 0,13 Dollar pro Aufgabe bei MiMo-V2.6-Pro gegenüber 5,98 Dollar bei Opus 5.5.

Die Aufgaben verteilen sich auf die Modelle entlang ihrer Stärken. Qwen3.8 Max liest Produktfotos, Verpackungsbilder und Tabellen-PDFs. Kimi K3 wertet lange Lieferverträge und AGB aus. GLM-5.3 eignet sich, wenn ein Entwickler die Shop-Software über Agenten warten lässt. DeepSeek V4.1 Flash und MiMo-V2.6-Flash übernehmen Massenaufgaben wie das Umschreiben von 20.000 Artikeltexten. Tencent Hy3 ist für Massenjobs mit 7 Cent pro Aufgabe die günstigste Option mit offener Lizenz ohne Zusatzbedingungen.

Ein Schwachpunkt aller chinesischen Modelle betrifft das Faktenwissen. Auf AA-Omniscience, einem Test, der Wissen bewertet und Halluzinationen bestraft, erreichen die chinesischen Spitzenmodelle 20 Punkte oder weniger, Claude Opus 5.5 kommt auf 46. Wer Modelle für Rechtsfragen, Produktsicherheitsangaben oder Garantiebedingungen einsetzt, muss die Ausgaben prüfen lassen – unabhängig vom Index-Wert.

Kundendaten nach Singapur oder Hangzhou? Die Frage vor dem ersten API-Call

Die Datenschutzerklärungen der Anbieter unterscheiden sich deutlich. DeepSeek speichert personenbezogene Daten in China. Moonshot (Kimi) hält API-Daten in Singapur und darf sie laut Richtlinie zum Training nutzen. Z.ai erklärt, über die API keine Inhalte zu speichern. Alibaba bietet für Qwen3.8 Max eine Variante in der Region Virginia an, die Daten ausschließlich in den USA verarbeitet, zum höheren Preis von 2 und 6 Dollar; die günstigere Global-Variante (1,65 und 4,95 Dollar) kann Daten andernorts verarbeiten. Keine dieser Varianten verarbeitet Daten innerhalb der EU.

Für Onlinehändler mit Kundendaten im Spiel bleibt deshalb nur ein Weg, der die DSGVO sauber erfüllt: die offenen Gewichte auf eigener Hardware oder bei einem europäischen Hoster betreiben. Das ist bei MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3, Kimi K3, Step 5 Preview, DeepSeek V4, MiniMax M3 und Tencent Hy3 möglich. Qwen3.8 Max mit Bildeingabe und Doubao gibt es nur als API. Die Hardware-Anforderungen sind erheblich: DeepSeek V4 Pro braucht selbst in 4-Bit-Quantisierung rund 784 Gigabyte Grafikspeicher. Europäische Anbieter wie OVHcloud, Scaleway oder IONOS bieten einzelne offene Modelle gehostet an, mit Rechenzentrum und Vertrag in der EU.

Dazu kommen Regeln, die nur bestimmte Branchen betreffen. Das US-Verteidigungshaushaltsgesetz 2026 verbietet Zulieferern des Pentagon in Abschnitt 1532 die Nutzung von DeepSeek, unabhängig vom Hosting. Wer in die USA liefert und mit Behörden arbeitet, sollte das kennen. Für den europäischen Markt kommen die Transparenzpflichten des AI Act für generative KI hinzu – unabhängig vom Herkunftsland des Modells.

12 Punkte Rückstand – und trotzdem ein Markt, der sich alle sechs Wochen neu sortiert

Die Zahlen lassen zwei Schlüsse zu. Erstens: Die Spitze bleibt amerikanisch. Zwischen MiMo-V2.6-Pro (46) und Claude Opus 5.5 (58) liegen 12 Punkte, und Anthropic hat Opus 5.5 und Sonnet 5.5 innerhalb einer Woche Ende September veröffentlicht. Der Abstand hat sich seit dem Frühjahr nicht geschlossen, er hat sich nur verschoben. Zweitens: Unterhalb der Spitze ist der Wettbewerb entschieden. Fünf chinesische Modelle schlagen GPT-5.6 Terra, und sie tun es mit offenen Gewichten zu Preisen, die US-Anbieter für geschlossene Modelle nicht unterbieten.

Bemerkenswert ist das Tempo. Vor einem Jahr hieß die Liste DeepSeek, Qwen, Kimi. Heute führt Xiaomi, StepFun kam aus dem Nichts auf Platz 4, Ant Group schob sich in einer Woche vor DeepSeek. Von den elf relevanten Anbietern haben sieben ihr aktuelles Flaggschiff zwischen Juli und Oktober veröffentlicht. Wer heute ein Modell in seine Shop-Prozesse einbaut, sollte das so tun, dass es in drei Monaten austauschbar ist. Die Fragen, die sich nicht in drei Monaten erledigen, sind Datenschutz, Lizenz und Hardware – und die lassen sich mit offenen Gewichten auf europäischen Servern heute schon beantworten.