Für KI im eigenen Haus zählt der Abstand zur Spitze - und ob sich das Modell austauschen lässt.
Worum es geht
Die besten offenen Modelle liegen im Schnitt rund vier Monate hinter den führenden geschlossenen, bei Cyber-Fähigkeiten sechs bis sieben. Modelle für eine einzelne Grafikkarte liegen sechs bis zwölf Monate zurück.
Wer KI nur im eigenen Rechenzentrum betreiben darf, arbeitet mit offenen Modellen. Den Abstand misst Epoch AI fortlaufend mit eigenen Fähigkeits-Indizes - ein unabhängiges Forschungsinstitut, kein Modellanbieter. Es sind Benchmark-Auswertungen, keine Experimente mit Anwendern.
Was die Benchmarks zeigen
- Seit Januar 2026 liegen die besten offenen Modelle im Schnitt vier Monate hinter den führenden geschlossenen (Epoch Capabilities Index, Lücke 8 Punkte). Im Oktober 2025 waren es rund drei.
- Bei Cyber-Fähigkeiten beträgt der Abstand 6-7 Monate (Cyber-Index von Epoch, Oktober 2026).
- Modelle, die auf einer einzelnen Consumer-Grafikkarte laufen, erreichen das Niveau der Spitze mit 6-12 Monaten Verzögerung (2025, Benchmarks GPQA Diamond, MMLU-Pro, AA Intelligence und LMArena).
Die besten offenen Modelle sind oft zu groß für typische Hardware im eigenen Haus, und kleine Modelle sind teils auf Benchmarks optimiert. Im Alltag kann der Abstand deshalb größer sein.
Was wir daraus machen
Für einen realistischen Fall - einen Server mit acht GPUs - haben wir den Abstand selbst ausgewertet: 3-5 Monate beim Coding, 8-10 Monate ohne Modelle chinesischer Herkunft. Details in On-Premises-AI: drei bis zehn Monate hinter der Cloud. Die Konsequenz: die Architektur so planen, dass das Modell austauschbar bleibt.
Die Studien im Einzelnen
Auswahl: nur Studien mit offen gelegter Methode - Experimente, amtliche Statistik, Rechtstexte, unabhängige Institute. Umfragen von Herstellern über ihr eigenes Produkt und Prognosen von Beratungen nehmen wir hier nicht auf.
- 4 Monate
Epoch AI · 2026 · Benchmarkunabhängig
Seit Januar 2026 liegen die leistungsfähigsten Open-Weight-Modelle im Schnitt vier Monate hinter den führenden geschlossenen Modellen (Epoch Capabilities Index, Lücke 8 Punkte).
Open models lag state-of-the-art closed models by 4 months ↗Nutzen wir in: On-Premises-AI: drei bis zehn Monate hinter der Cloud
- 6-7 Monate
Epoch AI · 2026 · Benchmarkunabhängig
Bei Cyber-Fähigkeiten liegen Open-Weight-Modelle 6-7 Monate hinter geschlossenen Modellen (Epoch AI, Cyber-ECI, Okt. 2026).
Open-weight models trail closed models in cyber capabilities by 6-7 months ↗Nutzen wir in: On-Premises-AI: drei bis zehn Monate hinter der Cloud · TISAX trifft GenAI
- 6-12 Monate
Epoch AI · 2025 · Benchmarkunabhängig
Modelle, die auf einer einzelnen Consumer-GPU (z. B. RTX 5090) laufen, erreichen das Niveau der Frontier-Modelle mit 6 bis 12 Monaten Verzögerung (Epoch AI, 2025).
Frontier AI performance becomes accessible on consumer hardware within a year ↗Nutzen wir in: On-Premises-AI: drei bis zehn Monate hinter der Cloud
