Open-Weight-Modelle im Vergleich: Qwen3.8-Flash-Next schlägt Metas riesiges Muse Spark Open

Worum es geht

Im Forum r/LocalLLaMA, in dem es um lokal betriebene Sprachmodelle geht, hat der Nutzer BTA_Labs eine Grafik veröffentlicht. Sie stellt 11 Open-Weight-Modelle (Modelle mit frei herunterladbaren Gewichten) gegenüber: auf der X-Achse die Gesamtzahl der Parameter (logarithmisch, wie Artificial Analysis, kurz AA, sie angibt), auf der Y-Achse die Punktzahl im AA-Index. Parameter sind grob gesagt die Stellschrauben, die ein Modell beim Training gelernt hat. Orange markiert sind Modelle, die im Oktober 2026 erschienen sind. Die Daten stammen von den Modellseiten von AA, nachdem Muse Spark Open und Beam in der Vorwoche ihre Werte erhalten hatten. Eine Tabelle mit aktiven Parametern, Lizenzen und Links liegt laut Autor in den Kommentaren und ist hier nicht enthalten.

Die wichtigsten Zahlen

Die übrigen drei der 11 Modelle nennt die Quelle nicht. „Aktive Parameter“ bezeichnet bei Mixture-of-Experts-Modellen (MoE) den Teil der Parameter, der pro Token tatsächlich rechnet – das bestimmt vor allem die Geschwindigkeit, während der Gesamtumfang den Speicherbedarf bestimmt.

Größe ist nicht gleich Qualität

Auffällig ist der Vergleich von Metas Muse Spark Open mit Qwen3.8-Flash-Next: 816B Gesamt- und 42B aktive Parameter ergeben 39 Punkte, während Qwen mit nur 180B gesamt und 6B aktiv auf 40 kommt. Auch Qwen3.8 27B (34 Punkte) liegt über Beam mit 501B (30) und deutlich über Nemotron 3.5 Bolt mit 74B (21).

Was man lokal braucht

Die Unsloth-Quantisierungen im Format GGUF (UD-Q4_K_XL, grob 4-bit – Zahlen werden gröber gespeichert, um Speicher zu sparen) wiegen etwa 506 GB für Muse Spark Open und 111 GB für Qwen3.8-Flash-Next. Meta empfiehlt für Muse Spark Open lokal zwei M5-Ultra-Mac-Studios mit je 512 GB Speicher. Für Qwen3.8 27B nennt Unsloth 16 bis 19 GB Speicher für seine 4-bit-Varianten – das ist mit einer einzelnen High-End-Grafikkarte oder einem Mac mit genug Arbeitsspeicher machbar.

Einordnung

Die Grafik zeigt anschaulich, dass sich Gesamtgröße und Index-Ergebnis nur lose entsprechen und dass kleinere Modelle für lokale Nutzer oft das bessere Verhältnis von Aufwand zu Leistung bieten. Der Autor schränkt selbst ein: Der Index ist eine einzige aggregierte Zahl aus eigenen AA-Testläufen. Er sagt nichts über Geschwindigkeit, langen Kontext, Bildverständnis oder die Leistung bei den eigenen Aufgaben. Ob die Ergebnisse unabhängig reproduziert wurden, geht aus dem Beitrag nicht hervor. Die Angaben zu Metas Hardware-Empfehlung und den Dateigrößen stammen aus dem Reddit-Post und wurden hier nicht überprüft.