Llama 4 vs. Qwen 3.5 vs. DeepSeek V4: Welches Open-Source-Modell für lokale Enterprise-KI?

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2026 ist das Jahr der Open-Source-LLMs. Fast jedes Flagship-Modell ist ein Mixture of Experts (MoE): riesige Parametermengen, aber effiziente Inferenz weil pro Token nur ein Bruchteil aktiviert wird. Für Unternehmen bedeutet das: leistungsfähige KI auf eigener Hardware — ohne OpenAI-API-Abhängigkeit.

Aber welches Modell? Llama 4 von Meta, Qwen 3.5 von Alibaba oder DeepSeek V4 aus China? Dieser Vergleich zeigt die Unterschiede — mit Fokus auf lokale Enterprise-Nutzung.

Inhaltsverzeichnis

• Die Modelle im Überblick
• Benchmarks: Wer führt wo?
• Hardware-Anforderungen
• Kontextfenster und RAG
• Lizenzmodelle
• Empfehlung nach Use Case

Die Modelle im Überblick

Alle fünf sind MoE-Modelle. Das heißt: die totale Parameteranzahl ist irreführend — entscheidend sind die aktiven Parameter pro Token und die Hardware die dafür nötig ist.

Benchmarks: Wer führt wo?

DeepSeek V4 Pro dominiert bei Code und Reasoning — mit großem Abstand. Aber es ist auch das größte Modell (49B aktive Parameter) und braucht entsprechend mehr Hardware.

Qwen 3.5 führt bei GPQA Diamond (wissenschaftliches Reasoning) und MMLU (Allgemeinwissen). Bei 200+ Sprachen ist es die beste Wahl für multilinguale Anwendungen.

Llama 4 Maverick liegt in den Benchmarks hinter den anderen — aber hat das zweitgrößte Kontextfenster und ist durch Meta gut in westliche Toolchains integriert.

Hardware-Anforderungen

Wichtig bei Mixture-of-Experts: Der VRAM-Bedarf richtet sich nach den Gesamt-Parametern, nicht nach den aktiven. Aktiv ist nur die Rechenlast pro Token - im Speicher müssen alle Experten liegen. Faustregel für die Gewichte: quantisiert (Q4) rund 0,5 GB je Milliarde Parameter, in FP16 etwa das Vierfache. Für Kontext und KV-Cache kommt je nach Kontextlänge und Parallelität noch einiges dazu.

Für die meisten Unternehmens-Anwendungsfälle brauchen Sie diese Klasse gar nicht. Ein dichtes Modell mit 27B bis 70B Parametern deckt Chat, RAG, Zusammenfassungen und Code-Generierung ab und passt quantisiert auf eine einzelne Karte - Qwen3 32B belegt in Q4 rund 20 GB, Llama 3.3 70B rund 48 GB. Die MoE-Riesen oben lohnen sich, wenn Sie an die Qualitätsgrenze der dichten Modelle stoßen und die Hardware dafür stellen können.

Kontextfenster und RAG

Für RAG-Pipelines (Retrieval Augmented Generation) ist das Kontextfenster entscheidend:

• Llama 4 Scout: 10M Tokens — theoretisch riesig, aber in der Praxis durch Hardware limitiert. 10M Tokens brauchen enorm viel Speicher für den KV-Cache.
• DeepSeek V4: 1M Tokens — praxistauglich für große Dokumentensammlungen.
• Qwen 3.5: 256K Tokens — für die meisten RAG-Pipelines mehr als ausreichend. Realistischer als 10M die man selten braucht.

Empfehlung: Für Enterprise-RAG auf internen Dokumenten ist Qwen 3.5 mit 256K Kontext der pragmatischste Kompromiss. Wer einzelne, sehr große Dokumente komplett verarbeiten muss (Verträge, technische Handbücher), profitiert von DeepSeeks 1M.

Lizenzmodelle

DeepSeek V4 unter MIT ist die freizügigste Option — keine Einschränkungen, keine Benachrichtigungspflicht, keine MAU-Grenzen. Für Unternehmen die rechtliche Klarheit brauchen, ist das ein starkes Argument.

Qwen 3.5 unter Apache 2.0 ist ebenfalls unkompliziert — Patent-Grant inklusive.

Llama 4 hat die Llama Community License — keine echte Open-Source-Lizenz im OSI-Sinn. Kommerzielle Nutzung ist erlaubt, aber mit Einschränkungen:

• 700M MAU-Grenze: Ab 700 Millionen Monthly Active Users braucht es eine separate Meta-Lizenz
• EU-Einschränkung für Multimodal: Die Vision/Multimodal-Fähigkeiten von Llama 4 sind für Unternehmen mit Hauptsitz in der EU nicht lizenziert (https://www.llama.com/llama4/license/). Das betrifft Bild-Analyse, OCR und multimodale RAG-Pipelines.
• Attribution-Pflicht: "Built with Llama" muss bei Derivaten angegeben werden
• Acceptable Use Policy: Meta kann die Nutzung einschränken — z.B. für juristische oder medizinische Beratung
• Kein OSI-Standard: Meta behält sich Rechte vor und kann Bedingungen ändern

Für EU-Unternehmen die Multimodal-KI einsetzen wollen, fällt Llama 4 komplett raus. Für reine Text-Inferenz ist es nutzbar, aber Qwen 3.5 (Apache 2.0) oder DeepSeek V4 (MIT) bieten mehr rechtliche Sicherheit.

Empfehlung nach Use Case

Für die Mehrheit der Enterprise-Anwendungen empfehlen wir Qwen 3.5 oder DeepSeek V4 Flash. Beide laufen auf einer einzelnen RTX 6000, beide haben offene Lizenzen, beide liefern exzellente Ergebnisse bei deutschen und englischen Texten.

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Weiterführende Guides

• DGX Spark vs. AI Cube: Lokale KI-Hardware im Vergleich — Welche Hardware für welches Modell
• Ollama vs. vLLM: Self-Hosted LLM im Vergleich — Inference-Frameworks
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