Nvidia-CEO Jensen Huang hat auf der Computex Taipei am 1. Juni das leistungsstärkste quelloffene KI-Modell des Unternehmens vorgestellt. Doch die Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass es hinter einem chinesischen Konkurrenten zurückbleibt.
Nemotron 3 Ultra ist ein quelloffenes Modell mit 550 Milliarden Parametern und erreichte im Intelligence-Index von Artificial Analysis 48 Punkte, während das im April veröffentlichte chinesische Modell Kimi K2.6 54 Punkte erzielte.
Die beste quelloffene Karte der USA hat die chinesische Decke noch nicht erreicht.
Was Huang vorstellte
Die technischen Daten zeigen, dass dieses Modell das leistungsfähigste in Nvidias Open-Source-Reihe ist:
- 550 Milliarden Gesamtparameter, 55 Milliarden aktiviert – MoE-Architektur, nur ein Teil wird pro Inferenz genutzt
- 1 Million Token Kontextfenster
- Über 300 Token pro Sekunde Ausgabegeschwindigkeit
- Angeblich 30 % günstiger und 5-mal schneller als vergleichbare Konkurrenten
Die Architektur ist ein Hybrid: Mamba-2-Schichten + Transformer-Aufmerksamkeit + MoE-Routing + Multi-Token-Vorhersage. Kurz gesagt, es kombiniert die Geschwindigkeits- und Kostensenkungstechniken der letzten zwei Jahre in einem Modell, mit dem Ziel, bei gleicher Intelligenz schneller und günstiger zu sein.
Das Modell wird am 4. Juni auf HuggingFace, ModelScope und OpenRouter verfügbar sein, sowie als NIM-Mikroservice auf build.nvidia.com.
Benchmark-Details
Nvidia verglich Ultra auf der Bühne mit mehreren Modellen, aber laut dem Drittanbieter-Intelligence-Index ergibt sich folgende Rangliste:
| Modell | Entwickler | Intelligence-Score |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 | Moonshot (China) | 54 |
| Nemotron 3 Ultra | Nvidia (USA) | 48 |
| Gemma 4 31B | 39 | |
| Nemotron 3 Super | Nvidia | 36 |
| GPT-OSS-120B | OpenAI | 33 |
Das stärkste quelloffene Modell in dieser Liste stammt aus China, und es ist kein knapper Sieg – 54 zu 48, ein Unterschied von 6 Punkten. Kimi K2.6, im April veröffentlicht, belegt derzeit den vierten Platz weltweit unter allen Modellen (einschließlich geschlossener).
Nvidias zwei quelloffene Karten erreichen 48 und 36 Punkte; OpenAIs GPT-OSS-120B liegt mit 33 Punkten am Ende.
Wie die US-Open-Source zurückfiel
Das Problem liegt nicht in einer einzelnen Punktzahl, sondern in der Gesamtlage.
In China veröffentlichen DeepSeek, Moonshot, Alibaba und Zhipu AI nacheinander Flaggschiff-Fähigkeiten als Open Source, die jeder herunterladen und ausführen kann. In den USA dagegen sind die leistungsfähigsten Modelle – GPT-5.5, Claude, Gemini – hinter Bezahlschranken eingeschlossen; die quelloffenen Versionen sind oft herabgestuft.
Das Ergebnis: In der Open-Source-Intelligenz führen chinesische Labore, die USA jagen hinterher.
Nvidia will das nicht hinnehmen. Das Unternehmen hat 26 Milliarden US-Dollar in Open-Source-Initiativen investiert, die gesamte Nemotron-Serie veröffentlicht sogar Trainingsdaten, um zu zeigen, dass „US-Open-Source mithalten kann“. Ultras 48 Punkte sind das bisher beste Ergebnis dieser Strategie.
Aber 48 reichen nicht an 54 heran.
Fazit
Nvidia, das weltweit Chips für das Training von Modellen verkauft, steigt selbst in das Open-Source-Modellgeschäft ein – ein interessantes Signal. Das Unternehmen will nicht nur der Schaufelverkäufer sein, sondern auch auf der Modellebene mitreden.
Doch seine Gegner sind chinesische Teams, die trotz eingeschränkter Chips in Open-Source-Benchmarks die Nase vorn haben.
Wie lange wird Nvidia brauchen, um die 6-Punkte-Lücke zu schließen? Diese Geschichte wird mit der nächsten Versionsnummer erzählt.
Quellen: Nvidia Releases Its Best Open AI Model Yet—But Still Lags Behind China (Decrypt); Nemotron 3 Ultra announced: high-speed, leading US open weights intelligence (Artificial Analysis); CocoLoop; Nvidia CEO Jensen Huang launches Nemotron 3 Ultra AI model at Computex 2026 (Crypto Briefing); NVIDIA Computex 2026: Complete Recap (explainx.ai)