--- title: "Qwen, DeepSeek, GLM-5.3, Ox Alpha: die Woche, in der "offen" aufhörte, nur eine Sache zu bedeuten" description: "Vier Veröffentlichungen in derselben Woche im August 2026 — Qwen3.8-Max, DeepSeek V4 Pro, GLM-5.3 und das mysteriöse Ox Alpha — zeigen vier sehr unterschiedliche Grade von Offenheit. Was Sie prüfen sollten, bevor Sie eines davon für Ihr Unternehmen wählen." date: 2026-08-24 tags: [Offene Modelle, Nachrichten, Lizenzen] url: "https://ai.malagoli.me/de/blog/qwen-deepseek-glm-ox-alpha-agosto-2026" locale: de_CH image: "/blog/qwen-deepseek-glm-ox-alpha-agosto-2026.svg" --- # Qwen, DeepSeek, GLM-5.3, Ox Alpha: die Woche, in der "offen" aufhörte, nur eine Sache zu bedeuten In nur einer Woche: bereits herunterladbare MIT-Gewichte, eine frisch veröffentlichte Revenue-Share-Lizenz, ein Modell, das kritische Schwachstellen findet und seine Gewichte unter Verschluss hält, und ein viertes Modell, das nicht einmal einen Namen hat. Was sich für Entscheider heute ändert. *** Vier Veröffentlichungen innerhalb weniger Tage im August 2026 erzählen besser als jedes Ranking, dass das Wort "offen" längst nicht mehr einen einzigen Zustand beschreibt. Am 12. August veröffentlichte DeepSeek die vollständigen Gewichte von V4-Pro-0813 unter MIT-Lizenz. Am selben Tag brachte Alibaba die Gewichte von Qwen3.8-Max heraus — allerdings unter einer eigens verfassten Lizenz mit Umsatzschwellen, wie sie weder Apache noch MIT je vorsahen. Am 14. August kündigte Zhipu/Z.ai GLM-5.3 an, ein Modell, das über tausend kritische Schwachstellen in Open-Source-Software finden kann — dessen Gewichte aber für eine Sicherheitsprüfung zurückgehalten werden. Und am 20. August tauchte auf OpenRouter ein viertes Modell auf, Ox Alpha, ohne Namen, ohne öffentliche Lizenz, mit Datenaufbewahrungsrichtlinien, die sich je nach gelesenem Dokument widersprechen. Aneinandergereiht ergeben diese vier Fälle ein nahezu perfektes Spektrum — und sind ein praktischerer Test als jeder Benchmark, um zu verstehen, was vor der Wahl eines Modells zu prüfen ist. ## DeepSeek V4-Pro-0813: das voll offene Ende des Spektrums Am 13. August beendete DeepSeek nach rund vier Monaten die Vorschauphase von V4 Pro und veröffentlichte auf Hugging Face die vollständigen Gewichte von V4-Pro-0813: ein Mixture-of-Experts-Modell mit rund 1,6 Billionen Gesamtparametern und 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token, etwa 893 GB verteilt auf 67 Safetensors-Dateien, mit Kontext bis zu 1 Million Token und spekulativem DSpark-Decoding. Die Lizenz ist MIT, dieselbe, die bereits bei V4-Flash zum Einsatz kam: keine Umsatzschwellen, keine geografischen Einschränkungen, keine Bedingungen über die von der Lizenz selbst geforderte Mindestnennung hinaus. Es ist die am einfachsten zu bewertende der vier Veröffentlichungen: Wer die Gewichte in Produktion braucht, kann sie heute herunterladen und weiß genau, was damit erlaubt ist. Ein Detail lohnt sich dennoch für alle, die statt Self-Hosting die API erwägen: Seit dem 16. August liegt der API-Preis von V4-Pro bei 1,32 $ pro Million Input-Token und 3,96 $ pro Million Output-Token — etwa vierzehnmal so viel wie die günstigste Stufe der Familie (V4-Flash). Genau dieser Kostensprung macht Self-Hosting attraktiver, sobald das Anfragevolumen wächst — die MIT-Lizenz macht daraus eine konkrete, nicht nur theoretische Option. ## Qwen3.8-Max: die Gewichte sind da, aber genau lesen lohnt sich Vor zwei Wochen berichteten wir, dass Alibaba Qwen3.8-Max angekündigt hatte, ohne am Launch-Tag Gewichte oder Lizenz zu veröffentlichen. Am 12. August wurde dieses Versprechen nur teilweise eingelöst: Die Gewichte des offenen Checkpoints, veröffentlicht als Qwen3.8-2.4T-A95B (2,4 Billionen Gesamtparameter, 95 Milliarden aktive, nativer Kontext von rund 262.000 Token, erweiterbar auf etwa 1 Million), sind zusammen mit einer FP8-Variante auf Hugging Face online — allerdings eine abgespeckte Version gegenüber dem vollständigen Qwen3.8-Max: nur Text, kein visueller Input, kein standardmäßig aktiver 1-Millionen-Token-Kontext. Die bemerkenswerteste Überraschung liegt in der Lizenz: Es ist nicht Apache 2.0 wie bei einem Großteil der Qwen-Familie, sondern ein eigens verfasster Text, die "Qwen3.8-Max License". Sie gewährt großzügig Nutzung, Kopie, Änderung, Vertrieb, Verkauf, Hosting und Fine-Tuning — fügt aber zwei Bedingungen hinzu, die Apache 2.0 nie hatte: Wer 100 Millionen monatlich aktive Nutzer oder 20 Millionen Dollar Monatsumsatz überschreitet, muss den Modellnamen sichtbar im Produkt anzeigen; und wer einen Model-as-a-Service-Dienst oder einen "AI Work Assistant" mit einem Gesamtumsatz von über 50 Millionen Dollar in einem beliebigen 12-Monats-Zeitraum betreibt, muss vor der Nutzung eine separate Lizenz von Qwen einholen. Für die meisten Unternehmen, die einen internen Anwendungsfall prüfen, bleiben diese Schwellenwerte theoretisch — aber genau diese Art von Klausel sollte vollständig gelesen werden, bevor man ein kommerzielles Produkt darauf aufbaut, nicht erst nach deren Überschreiten. ## GLM-5.3: das Modell, das Schwachstellen findet — die Gewichte bleiben unter Verschluss Am 14. August stellte Zhipu (Z.ai) GLM-5.3 als "gebaut fürs Coden, bereit für die Cyberabwehr" vor, wobei dieselbe Basis von rund 744 Milliarden Parametern von GLM-5.2 wiederverwendet und die Verbesserungen durch umfangreicheres Post-Training statt eines neuen Pretrainings erzielt wurden. Beim internen Benchmark Terminal-Bench 3.0 stieg der Wert von 4,6 auf 28,3 — eine 6,2-fache Verbesserung, die höchste unter offenen Modellen. Der API-Zugang wurde am 18. August über den GLM Coding Plan und ZCode freigeschaltet. Der ungewöhnlichste Befund betrifft jedoch, was das Modell während Z.ais interner Prüfung tat: Das Post-Training erzeugte laut Unternehmen, ohne dass dies ein erklärtes Ziel gewesen wäre, eine Fähigkeit zum Denken in Exploit-Ketten, mit der 1.097 kritische Schwachstellen in Linux, WebKit und FreeBSD identifiziert und zur Aufdeckung von 2.436 Schwachstellen in 269 Open-Source-Projekten beigetragen wurde — einige davon bis zu 45 Jahre alt. Auch deshalb hat sich Z.ai entschieden, die offene Veröffentlichung der Gewichte zurückzuhalten, versprochen in Etappen nach dem, was das Unternehmen als seine bislang umfassendste Sicherheitsprüfung bezeichnet, mit einem indikativen Ziel um den 28. August. Zum Zeitpunkt dieses Artikels sind die Gewichte von GLM-5.3 noch nicht herunterladbar: Zugriff besteht nur über die API. Dieser Fall lohnt sich weniger wegen des Modells selbst als wegen des Präzedenzfalls, den er schafft, im Auge zu behalten: Ein Labor, das eine offene Veröffentlichung freiwillig verzögert, weil sich das Modell in einem Dual-Use-Bereich als leistungsfähiger als erwartet erwiesen hat, ist ein Signal, dass technische Fähigkeit allein nicht mehr ausreicht, um zu entscheiden, wann eine Veröffentlichung bereit ist. ## Ox Alpha: Das vierte Modell hat nicht einmal einen Namen Am 20. August tauchte auf OpenRouter und OpenCode ein nur als "Stealth" bezeichnetes Modell auf, ohne offiziellen Namen, Pressemitteilung oder genanntes Unternehmen — die Community taufte es Ox Alpha. Es bietet ein Kontextfenster von 1.048.576 Token, akzeptiert Text, Bilder und Video und ist während der Vorschau etwa eine Woche lang kostenlos. Ein informeller Test mit zehn Software-Engineering-Aufgaben (DeepSWE) attestierte ihm über 80 % Erfolg, gegenüber rund 65 % und 52 % bei zwei etablierten konkurrierenden Modellen — ein viraler, aber nicht durch ein unabhängiges Ranking bestätigter Wert, mit Vorsicht zu genießen. Fingerprinting durch die Community deutet auf eine mögliche Verwandtschaft mit Z.ais GLM-Familie hin, ist aber von keiner offiziellen Quelle bestätigt. Was für ein Unternehmen wirklich zählt, ist jedoch nicht, wer dahintersteckt, sondern was mit den gesendeten Daten geschieht. Die OpenRouter-Modellseite erklärt, Prompts und Antworten würden gespeichert, aber nicht für Training verwendet; die Endnutzer-Lizenzvereinbarung (EULA), die für alle "Stealth"-Modelle der Plattform gilt, räumt OpenRouter und dem anonymen Anbieter dagegen das Recht ein, Inhalte für Training, Auswertung und Verbesserung zu nutzen; die Dokumentation von OpenCode, eine dritte Quelle, erklärt eine Null-Aufbewahrungspolitik ohne jegliche Trainingsnutzung. Drei Dokumente, drei unterschiedliche Aussagen — und keine davon verrät, unter welcher Rechtsprechung und von welchem Unternehmen Ihre Daten tatsächlich verarbeitet werden. Es gibt keine veröffentlichte Lizenz, keine herunterladbaren Gewichte: das genaue Gegenteil von DeepSeeks MIT. ## Was Sie vor der Wahl eines dieser vier Modelle praktisch prüfen sollten - Sind die Gewichte heute bereits herunterladbar, oder nur versprochen? DeepSeek und Qwen sind jetzt herunterladbar; GLM-5.3 noch nicht; Ox Alpha wahrscheinlich nie in dieser Form. - Lesen Sie die mit dieser spezifischen Version veröffentlichte Lizenz, nicht die der Vorgängerversion: Die Qwen3.8-Max License führt Umsatzschwellen ein, die Apache 2.0 nie hatte. - Ein Modell, das Hunderte kritischer Schwachstellen finden kann, verdient vor der Freigabe für proprietären Code mehr Aufmerksamkeit, nicht weniger — unabhängig davon, wie gut es in Benchmarks abschneidet. - Wenn Sie das Unternehmen, das das Modell betreibt, nicht benennen können, senden Sie ihm keine Geschäftsgeheimnisse, Zugangsdaten, Kunden-Repositories oder personenbezogene, gesundheits- oder finanzbezogene Daten: Ohne Namen gibt es keinen Vertrag, und ohne Vertrag gibt es keine durchsetzbare Verantwortung. Genau diese Prüfung führen wir jede Woche für unsere Kunden durch, bevor ein Modell für die Produktion freigegeben wird: nicht beim Namen des Labors oder der Ranking-Punktzahl stehenbleiben, sondern die an diesem konkreten Tag veröffentlichte Lizenz lesen, prüfen, ob die Gewichte tatsächlich herunterladbar sind, und verstehen, wer Ihre Daten verarbeitet, wenn Sie sie nicht auf eigener Infrastruktur halten — denn der Unterschied zwischen einer offenen Veröffentlichung und einem anonymen Endpunkt zeigt sich diese Woche mehr denn je nicht auf dem Benchmark-Siegertreppchen. ### Quellen - [Hugging Face — Modellkarte von Qwen3.8-2.4T-A95B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B) - [Hugging Face — Repository und Lizenzdatei von DeepSeek-V4-Pro-0813](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813/blob/main/LICENSE) - [Z.ai — offizielle Ankündigung von GLM-5.3](https://z.ai/blog/glm-5.3) - [MarkTechPost — Z.ai veröffentlicht GLM-5.3, ohne das Basismodell neu zu trainieren](https://www.marktechpost.com/2026/08/14/z-ai-ships-glm-5-3-without-retraining-the-base-model-better-at-complex-coding-and-long-horizon-tasks/) - [Tech Times — GLM-5.3s Post-Training erzeugte ungeplante Exploit-Ketten und fand 1.097 kritische Bugs](https://www.techtimes.com/articles/324426/20260814/glm-53-post-training-produced-exploit-chains-zai-never-planned-finds-1097-critical-bugs.htm) - [SiliconANGLE — niemand weiß, wer Ox Alpha gebaut hat oder wohin der eingegebene Code geht](https://siliconangle.com/2026/08/23/nobody-knows-who-built-ai-coding-model-ox-alpha-or-where-the-code-goes/) - [Tech Times — Ox Alpha speichert jeden Prompt: Sie können das Unternehmen, das sie hält, nicht benennen](https://www.techtimes.com/articles/325244/20260823/coding-model-ox-alpha-retains-every-prompt-you-cannot-name-company-holding-them.htm) *** - [alle Artikel](/de/markdown.md) - [formatierte Version](/de/blog/qwen-deepseek-glm-ox-alpha-agosto-2026) © 2026 ai.malagoli.me · Daten gehostet in der Schweiz · CH ✓ [Datenschutzerklärung](/de/privacy) · [Cookie-Richtlinie](/de/cookie-policy)