Eine neue Ära des Wettbewerbs: Chinesische Tech-Giganten enthüllen Flaggschiff-Modelle

Ein Jahr nach dem „DeepSeek-Schock“ (DeepSeek Shock), der die globale Landschaft der künstlichen Intelligenz grundlegend verändert hat, haben Chinas führende KI-Labore eine koordinierte Offensive von Modellveröffentlichungen gestartet. Während die Branche das Jubiläum von DeepSeeks disruptivem Markteintritt während des Frühlingsfestes 2025 begeht, haben Giganten wie Zhipu AI, Moonshot AI und ByteDance gleichzeitig ihre Basismodelle der nächsten Generation vorgestellt. Die Flut an Ankündigungen in dieser Woche – angeführt von Zhipus GLM-5, Moonshots Kimi 2.5 und der Veröffentlichung von ByteDances Seedance 2.0 – signalisiert einen entscheidenden Übergang von Aufholtaktiken hin zu echter architektonischer Innovation im chinesischen KI-Ökosystem.

Das Timing ist strategisch und spiegelt das Startfenster während der Feiertage wider, das DeepSeek im vergangenen Jahr zu globaler Bekanntheit verhalf. Doch im Gegensatz zu den Preiskriegen von 2025 wird das Schlachtfeld von 2026 durch „agentische“ (agentic) Fähigkeiten, Dominanz in der Videogenerierung und den wohl bisher bedeutendsten Meilenstein definiert: vollständige Hardware-Unabhängigkeit.

Zhipu AI's GLM-5: Erreichen der Infrastruktur-Unabhängigkeit

An der Spitze steht Zhipu AI, das offiziell GLM-5 veröffentlicht hat, ein massives Sprachmodell (Large Language Model), das einen Wendepunkt für Chinas Computing-Infrastruktur darstellt. Mit einer Gesamtparameterzahl von 745 Milliarden basiert GLM-5 auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, die 44 Milliarden Parameter pro Inferenz aktiviert.

Was GLM-5 auszeichnet, ist nicht nur seine Skalierung, sondern seine Herkunft. Zhipu AI bestätigte, dass das Modell vollständig auf Huawei Ascend-Chips trainiert wurde, was das erste Mal ist, dass ein Frontier-Level-Modell dieser Größenordnung ohne Abhängigkeit von US-beschränkter NVIDIA-Hardware entwickelt wurde. Dieser Erfolg adressiert die Besorgnis über die „Rechenlücke“, die den Sektor geplagt hat, und beweist, dass heimische Hardware-Stacks das Training von Modellen unterstützen können, die mit GPT-5.2 und Claude Opus 4.5 konkurrieren.

Die Marktreaktion erfolgte prompt. Nach der Ankündigung stiegen die Aktien von Zhipu AI an der Hongkonger Börse um fast 30 %. Das Unternehmen, das seinen Börsengang (IPO) im Januar 2026 abschloss, hat GLM-5 als Grundstein des „Agentic Engineering“ positioniert. Im Gegensatz zu früheren Versionen, die auf Chats fokussiert waren, ist GLM-5 für komplexe Systemoperationen und autonomes Coding optimiert und übertrifft Berichten zufolge Googles Gemini 3 Pro in internen Benchmarks für logisches Denken und Verständnis langer Kontexte (bis zu 200.000 Token).

Moonshot AI's Kimi 2.5: Der Aufstieg von Agenten-Schwärmen

Während Zhipu sich auf Infrastruktur und Skalierung konzentrierte, hat Moonshot AI mit der Veröffentlichung von Kimi 2.5 doppelt auf agentische Workflows gesetzt. Das neue Modell führt eine proprietäre Technologie namens „Agent Swarm“ ein, die in der Lage ist, bis zu 100 parallele Unteragenten zu orchestrieren, um komplexe Aufgaben gleichzeitig auszuführen.

Kimi 2.5 nutzt eine neuartige Trainingsmethodik namens Parallel-Agent Reinforcement Learning (PARL). Dies ermöglicht es dem Modell, einen einzelnen Benutzer-Prompt – wie „baue ein Full-Stack-E-Commerce-Dashboard“ – in Dutzende separate Threads zu zerlegen, die von spezialisierten Unteragenten (z. B. Frontend-Design, Datenbankschema, API-Integration) bearbeitet werden, welche ihre Ergebnisse in Echtzeit kommunizieren und zusammenführen.

Die Ergebnisse sind beeindruckend. Moonshot behauptet, dass Kimi 2.5 die Latenz komplexer mehrstufiger Aufgaben im Vergleich zu sequenziellen Ausführungsmodellen um das 4,5-fache reduziert. Das Modell wurde zudem direkt in die Microsoft Foundry-Plattform integriert, ein Schritt, der seine Reichweite auf Unternehmenskunden weltweit ausdehnt. In Benchmark-Tests erreichte Kimi 2.5 einen Wert von 96,1 % bei AIME 2026, was seinen Status als führendes Modell für mathematisches Denken und automatisierte Softwareentwicklung festigt.

ByteDance's Seedance 2.0: Neudefinition der KI-Videoproduktion

Im multimodalen Bereich hat ByteDance Seedance 2.0 enthüllt, ein generatives Videomodell, das die Film- und Werbebranche umzukrempeln droht. Über die „experimentelle“ Phase früherer KI-Videos hinaus wird Seedance 2.0 als produktionstaugliches Werkzeug vermarktet, das in der Lage ist, Clips von 4 bis 15 Sekunden in kinoreifer 2K-Auflösung zu generieren.

Die zugrunde liegende Architektur, beschrieben als „Dual Branch Diffusion Transformer“, ermöglicht die gleichzeitige Generierung von Video und High-Fidelity-Audio. Dies löst das Problem des „Stummfilms“, das Konkurrenten wie Sora und Kling behindert hat. Seedance 2.0 führt zudem eine beispiellose Kontrolle über Kamerabewegungen und Charakterkonsistenz ein. In Beta-Demonstrationen erstellten Nutzer komplexe „Multi-Shot“-Erzählungen, bei denen das Erscheinungsbild eines Charakters über verschiedene Lichtumgebungen und Kamerawinkel hinweg pixelgenau blieb.

Branchenanalysten stellen fest, dass Seedance 2.0 Videos 30 % schneller verarbeitet als seine engsten Konkurrenten, indem es die massive interne Infrastruktur von ByteDance nutzt. Die Veröffentlichung ging auf Social-Media-Plattformen bereits viral, wobei Ersteller „KI-Filme“ präsentierten, die von traditionellem CGI praktisch nicht zu unterscheiden sind.

Der „DeepSeek-Effekt“ und Marktdynamik

Die koordinierte Veröffentlichung dieser Modelle ist untrennbar mit dem „DeepSeek-Effekt“ #verknüpft (#linked). Anfang 2025 zerstörte die Veröffentlichung eines leistungsstarken, kostengünstigen Modells durch DeepSeek die Preismacht etablierter Unternehmen und erzwang eine rasante Beschleunigung der Innovation. Ein Jahr später ist der Markt gereift. Der Fokus hat sich von der bloßen Senkung der Token-Kosten hin zur Erhöhung der „Intelligenzdichte“ von Modellen verschoben.

Investoren haben diesen strategischen Schwenk belohnt. Der Hang Seng Tech Index erholte sich diese Woche, getrieben durch Kapitalzuflüsse in KI-nahe Unternehmen. Doch ein Schatten liegt über diesen Feierlichkeiten: die bevorstehende Veröffentlichung von DeepSeek V4. Gerüchte besagen, dass DeepSeeks neues Modell, das Ende dieses Monats erwartet wird, die Performance-Messlatte erneut verschieben könnte, insbesondere bei Reasoning-Aufgaben.

Die folgende Tabelle bietet einen technischen Vergleich der drei großen Modelle, die diese Woche veröffentlicht wurden, und hebt die unterschiedlichen Ansätze hervor, die chinesische Firmen verfolgen, um Marktanteile zu gewinnen.

Vergleichende Analyse der Neuvorstellungen

Was bevorsteht: Die Erwartung von DeepSeek V4

So beeindruckend diese Veröffentlichungen auch sind, die Branche bleibt in höchster Alarmbereitschaft. Quellen von Creati.ai deuten darauf hin, dass DeepSeek die Einführung seines V4-Modells vor Ende Februar vorbereitet. Im Gegensatz zu seinen Konkurrenten, die in Video (ByteDance) oder Unternehmensagenten (Moonshot) diversifiziert haben, wird erwartet, dass DeepSeek sich weiterhin auf reine Reasoning-Fähigkeiten konzentriert und potenziell ein neues Paradigma für „System 2“-Denken in der KI einführt.

Vorerst gehört das Rampenlicht jedoch Zhipu, Moonshot und ByteDance. Sie haben erfolgreich demonstriert, dass das chinesische KI-Ökosystem nicht mehr allein durch schnelles Nachahmen definiert wird, sondern durch eigenständige technologische Philosophien – sei es Zhipus Hardware-Souveränität, Moonshots agentische Schwärme oder ByteDances kreative Meisterschaft. Während sich das Jahr 2026 entfaltet, geht es im Wettbewerb nicht mehr nur darum, wer das größte Modell hat, sondern wer diese Intelligenzen am effektivsten in das Gefüge der globalen digitalen Wirtschaft integrieren kann.