Die 7 besten Open-Supply-KI-Codierungsmodelle, die Sie verpassen

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# Einführung

Die meisten Menschen, die heutzutage Codierungsassistenten mit künstlicher Intelligenz (KI) verwenden, verlassen sich auf cloudbasierte Instruments wie Claude Code, GitHub-Copilot, Cursorund andere. Sie sind zweifellos mächtig. Aber es gibt einen großen Kompromiss, der offensichtlich ist: Ihr Code muss an die Server einer anderen Particular person gesendet werden damit diese Instruments funktionieren.

Das bedeutet, dass jede Funktion, jeder API-Schlüssel (Utility Programming Interface) und jede interne Architekturauswahl übertragen wird Anthropisch, OpenAIoder einen anderen Anbieter, bevor Sie Ihre Antwort zurückerhalten. Und selbst wenn sie Privatsphäre versprechen, können viele Groups dieses Risiko einfach nicht eingehen. Vor allem, wenn Sie arbeiten mit:

• Proprietäre oder vertrauliche Codebasen
• Enterprise-Consumer-Systeme
• Forschungs- oder Regierungsarbeitsbelastungen
• Alles im Rahmen einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA)

Hier ist lokale, Open-Supply-Codierungsmodelle das Spiel ändern.

Wenn Sie Ihr eigenes KI-Modell lokal ausführen, erhalten Sie Kontrolle, Datenschutz und Sicherheit. Kein Code verlässt Ihre Maschine. Keine externen Protokolle. Kein „Vertrauen Sie uns“. Und wenn Sie bereits über leistungsfähige {Hardware} verfügen, können Sie darüber hinaus Tausende an API- und Abonnementkosten sparen.

In diesem Artikel gehen wir sieben offene KI-Codierungsmodelle durch, die bei Codierungs-Benchmarks durchweg Spitzenwerte erzielen und sich schnell zu echten Alternativen zu proprietären Instruments entwickeln.

Wenn Sie die Kurzversion wünschen, scrollen Sie nach unten, um eine schnelle Vergleichstabelle aller sieben Modelle zu erhalten.

# 1. Kimi-K2-Pondering von Moonshot AI

Kimi-K2-Denkenentwickelt von Moonshot-KIist ein fortschrittliches Open-Supply-Denkmodell, das als Device-verwendender Agent konzipiert ist, der Schritt für Schritt argumentiert und gleichzeitig Funktionen und Dienste dynamisch aufruft. Es sorgt für eine stabile Langzeitwirkung über 200 bis 300 aufeinanderfolgende Werkzeugaufrufe – eine deutliche Verbesserung gegenüber der Abweichung von 30 bis 50 Schritten bei früheren Systemen. Dies ermöglicht autonome Arbeitsabläufe beim Recherchieren, Codieren und Schreiben.

Architektonisch verfügt K2 Pondering über ein Modell mit 1 Billion Parametern, von denen 32 Milliarden aktiv sind. Es umfasst 384 Experten (davon 8 professional Token ausgewählt und 1 geteilt), 61 Schichten (mit 1 dichter Schicht) und 7.168 Aufmerksamkeitsdimensionen mit 64 Köpfen. Es nutzt MLA-Aufmerksamkeit und SwiGLU-Aktivierung. Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 256.000 Token und verfügt über ein Vokabular von 160.000. Es handelt sich um ein natives INT4-Modell, das Publish-Coaching Quantization-Conscious Coaching (QAT) verwendet, was zu einer etwa zweifachen Geschwindigkeitssteigerung im Niedriglatenzmodus führt und gleichzeitig die GPU-Speichernutzung reduziert.

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In Benchmark-Assessments erzielt K2 Pondering beeindruckende Ergebnisse, insbesondere in Bereichen, in denen langfristiges Denken und der Einsatz von Werkzeugen von entscheidender Bedeutung sind. Die Codierungsleistung ist ausgewogen, mit Werten wie SWE-bench Verified bei 71,3, Multi-SWE bei 41,9, SciCode bei 44,8 und Terminal-Bench bei 47,1. Seine herausragende Leistung zeigt sich im LiveCodeBench V6, wo es 83,1 Punkte erzielte und besondere Stärken bei mehrsprachigen und Agenten-Workflows unter Beweis stellte.

# 2. MiniMax-M2 von MiniMaxAI

Der MiniMax-M2 definiert die Effizienz agentenbasierter Arbeitsabläufe neu. Es handelt sich um ein kompaktes, schnelles und kostengünstiges Combination of Consultants (MoE)-Modell mit insgesamt 230 Milliarden Parametern, von denen nur 10 Milliarden professional Token aktiviert sind. Durch die Weiterleitung der relevantesten Experten erreicht MiniMax-M2 eine durchgängige Device-Nutzungsleistung, die normalerweise mit größeren Modellen verbunden ist, und reduziert gleichzeitig Latenz, Kosten und Speichernutzung. Dies macht es ultimate für interaktive Agenten und Batch-Sampling.

Es wurde für anspruchsvolle Codierungs- und Agentenaufgaben entwickelt, ohne die allgemeine Intelligenz zu beeinträchtigen, und konzentriert sich auf die Schleifen „Plan → Handeln → Überprüfen“. Aufgrund des Aktivierungs-Footprints von 10 Milliarden bleiben diese Schleifen reaktionsfähig.

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In realen Codierungs- und Agenten-Benchmarks zeigen die gemeldeten Ergebnisse eine starke praktische Wirksamkeit: SWE-Bench erreichte 69,4, Multi-SWE-Bench 36,2, SWE-Bench Multilingual 56,5, Terminal-Bench 46,3 und ArtifactsBench 66,8. Für Internet- und Rechercheagenten lauten die Werte wie folgt: BrowseComp 44 (mit einem Wert von 48,5 auf Chinesisch), GAIA (Textual content) 75,7, xbench-DeepSearch 72, τ²-Bench 77,2, HLE (mit Instruments) 31,8 und FinSearchComp-global 65,5.

# 3. GPT-OSS-120B von OpenAI

GPT-OSS-120b ist ein MoE-Modell mit offenem Gewicht, das für den Produktionseinsatz bei allgemeinen, anspruchsvollen Workloads konzipiert ist. Es ist für die Ausführung auf einer einzelnen 80-GB-GPU optimiert und verfügt über insgesamt 117 Milliarden Parameter mit 5,1 Milliarden aktiven Parametern professional Token.

Zu den Hauptfunktionen von GPT-OSS-120b gehören konfigurierbare Argumentationsaufwandsstufen (niedrig, mittel, hoch), vollständiger Gedankenkettenzugriff zum Debuggen (nicht für Endbenutzer), native Agententools wie Funktionsaufruf, Durchsuchen, Python-Integration und strukturierte Ausgaben sowie vollständige Unterstützung für die Feinabstimmung. Darüber hinaus ist ein kleineres Begleitmodell, GPT-OSS-120b, für Benutzer verfügbar, die eine geringere Latenz und maßgeschneiderte lokale/spezialisierte Anwendungen benötigen.

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Im externen Benchmarking belegt GPT-OSS-120b den dritthöchsten Platz auf der Liste Index der künstlichen Analyse-Intelligenz. Basierend auf den modellübergreifenden Vergleichen von Qualität, Ausgabegeschwindigkeit und Latenz von Synthetic Evaluation weist es im Verhältnis zu seiner Größe einige der besten Leistungen und Geschwindigkeiten auf.

GPT-OSS-120b übertrifft den o3-mini und erreicht oder übertrifft die Fähigkeiten des o4-mini in Bereichen wie Wettbewerbskodierung (Codeforces), allgemeine Problemlösung (MMLU, HLE) und Werkzeugnutzung (TauBench). Darüber hinaus übertrifft es den o4-mini bei Gesundheitsbewertungen (HealthBench) und Wettbewerbsmathematik (AIME 2024 und 2025).

# 4. DeepSeek-V3.2-Exp von DeepSeek AI

DeepSeek-V3.2-Exp ist ein experimenteller Zwischenschritt zur nächsten Technology von DeepSeek KI’s Architektur. Es baut auf V3.1-Terminus auf und führt DeepSeek Sparse Consideration (DSA) ein, einen feinkörnigen Sparse-Consideration-Mechanismus, der die Trainings- und Inferenzeffizienz in Szenarien mit langem Kontext verbessern soll.

Der Hauptschwerpunkt dieser Model liegt auf der Validierung der Effizienzgewinne für erweiterte Sequenzen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung eines stabilen Modellverhaltens. Um die Auswirkungen von DSA einzugrenzen, wurden die Trainingskonfigurationen bewusst an denen von V3.1 angeglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Ausgabequalität nahezu identisch bleibt.

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In öffentlichen Benchmarks schneidet V3.2-Exp ähnlich ab wie V3.1-Terminus, mit geringfügigen Leistungsverschiebungen: Es entspricht MMLU-Professional bei 85,0, erreicht bei LiveCodeBench nahezu Parität mit etwa 74, weist leichte Unterschiede bei GPQA (79,9 im Vergleich zu 80,7) und HLE (19,8 im Vergleich zu 21,7) auf. Darüber hinaus gibt es Zuwächse bei AIME 2025 (89,3 im Vergleich zu 88,4) und Codeforces (2121 im Vergleich zu 2046).

# 5. GLM-4.6 von Z.ai

Im Vergleich zu GLM-4.5, GLM-4.6 erweitert das Kontextfenster von 128.000 auf 200.000 Token. Diese Verbesserung ermöglicht komplexere und langfristigere Arbeitsabläufe, ohne den Überblick über die Informationen zu verlieren.

GLM-4.6 bietet außerdem eine überlegene Codierungsleistung, erzielt höhere Ergebnisse bei Code-Benchmarks und liefert bessere Ergebnisse in der Praxis in Instruments wie Claude Code, Cline, Roo-Codeund Kilo Code, einschließlich einer verfeinerten Entrance-Finish-Generierung.

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Darüber hinaus führt GLM-4.6 erweiterte Argumentationsfunktionen mit Werkzeugeinsatz während der Inferenz ein, was die Gesamtleistung steigert. Diese Model bietet leistungsfähigere Agenten mit verbesserter Device-Nutzung und Suchagentenleistung sowie eine engere Integration in Agenten-Frameworks.

In acht öffentlichen Benchmarks, die Agenten, Argumentation und Codierung abdecken, zeigt GLM-4.6 deutliche Verbesserungen gegenüber GLM-4.5 und behält Wettbewerbsvorteile im Vergleich zu Modellen wie DeepSeek-V3.1-Terminus und Claude Sonnet 4.

# 6. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 von Alibaba Cloud

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 ist die nicht denkende Variante von Alibaba Cloudist das Flaggschiffmodell von , das für die praktische Anwendung konzipiert ist, ohne seinen Denkprozess preiszugeben. Es bietet erhebliche Verbesserungen der allgemeinen Fähigkeiten, einschließlich der Befolgung von Anweisungen, des logischen Denkens, der Mathematik, der Naturwissenschaften, der Codierung und der Verwendung von Werkzeugen. Darüber hinaus hat es erhebliche Fortschritte beim Lengthy-Tail-Wissen in mehreren Sprachen erzielt und zeigt eine verbesserte Anpassung an Benutzerpräferenzen für subjektive und offene Aufgaben.

Als nicht denkendes Modell besteht sein Hauptziel darin, direkte Antworten zu generieren, anstatt Argumentationsspuren zu liefern, wobei der Schwerpunkt auf Hilfsbereitschaft und qualitativ hochwertigen Texten für alltägliche Arbeitsabläufe liegt.

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In öffentlichen Bewertungen in Bezug auf Agenten, Argumentation und Codierung hat es deutliche Verbesserungen gegenüber früheren Versionen gezeigt und behält einen Wettbewerbsvorteil gegenüber führenden Open-Supply- und proprietären Modellen (z. B. Kimi-K2, DeepSeek-V3-0324 und Claude-Opus4-Non-thinking), wie aus Berichten Dritter hervorgeht.

# 7. Apriel-1.5-15B-Thinker von ServiceNow-AI

Aprilel-1.5-15b-Denker Ist ServiceNow KIist das multimodale Argumentationsmodell aus der Apriel Small Language Mannequin (SLM)-Reihe. Es führt zusätzlich zum vorherigen Textmodell Bildschlussfähigkeiten ein und hebt ein robustes Programm während des Trainings hervor, das ein umfangreiches kontinuierliches Vortraining für Textual content und Bilder umfasst, gefolgt von einer nur textuellen überwachten Feinabstimmung (SFT), ohne Bild-SFT oder Reinforcement Studying (RL). Trotz seiner kompakten Größe von 15 Milliarden Parametern, die die Ausführung auf einer einzigen GPU ermöglicht, weist es eine gemeldete Kontextlänge von etwa 131.000 Token auf. Dieses Modell strebt eine Leistung und Effizienz an, die mit viel größeren Modellen vergleichbar ist, die etwa zehnmal so groß sind, insbesondere bei Argumentationsaufgaben.

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In öffentlichen Benchmarks erreicht Apriel-1.5-15B-Thinker einen Wert von 52 auf dem Synthetic Evaluation Intelligence Index und ist damit mit Modellen wie DeepSeek-R1-0528 und Gemini-Flash konkurrenzfähig. Es wird behauptet, dass es mindestens ein Zehntel so groß ist wie jedes Modell, das über 50 Punkte erzielt. Darüber hinaus zeigt es eine starke Leistung als Enterprise-Agent und erreicht im Tau2 Bench Telecom einen Wert von 68 und im IFBench einen Wert von 62.

# Übersichtstabelle

Hier ist eine Zusammenfassung des Open-Supply-Modells für Ihren spezifischen Anwendungsfall:

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.