Modell-News: Lizenz schlägt Benchmark

Drei Modell-Veröffentlichungen innerhalb weniger Tage, und bei allen drei ist die interessanteste Zahl keine Benchmark-Zahl. Es ist die Lizenz. Ein starkes Bildmodell, das man nicht einsetzen darf. Ein Agenten-Modell mit einer Zusage auf offene Gewichte, die noch nicht eingelöst ist. Und eines, das kaum Aufmerksamkeit bekommt, aber alles mitbringt, was man braucht.

Bei Qwen-Image 2.1 zieht sich die Lizenz zu

Am 20.09.2026 hat Alibabas Qwen-Team Qwen-Image-2.1 veröffentlicht, mit Gewichten auf Hugging Face und ModelScope. Technisch ist das ein Fortschritt und eine Vereinfachung zugleich: Generierung und Bildbearbeitung stecken in einem Modell statt in zwei getrennten Checkpoints. Der visuelle Generierungsteil hat 7B Parameter in 32 Single-Stream-DiT-Layern.

Was das Modell laut Modellkarte kann:

• Nativ transparente Ausgabe. Es erzeugt RGBA-Bilder direkt, bearbeitet transparente Ebenen und schneidet Motive aus Fotos frei. Transparenz ist damit Teil des Outputs, nicht etwas, das man hinterher freistellt.
• Bis zu zehn Referenzbilder gleichzeitig, mit Identitätserhalt für Personen und Produkte.
• Lokale Änderungen per Kreis, Pinselmarkierung oder getrennter Maske, statt nur per Textbeschreibung.
• Überarbeitete Typografie, Porträtbeleuchtung und Detailtreue.

Der Haken steht im Frontmatter der Modellkarte, in einer einzigen Zeile: license_name: qwen-research. Die vier Vorgänger, Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, Qwen-Image-Layered und Qwen-Image-2512, stehen alle unter Apache 2.0, nachprüfbar auf Hugging Face. Die 2.1 steht unter dem Qwen Research License Agreement, und dort ist die entscheidende Stelle Abschnitt 2: Nutzung, Vervielfältigung, Weitergabe und Änderung sind "FOR NON-COMMERCIAL PURPOSES ONLY" erlaubt, und weiter: "You shall not use the Materials for any commercial purpose without obtaining a separate commercial license from us." Eine kommerzielle Lizenz muss man per Mail beim Hangzhou Tongyi Laboratory anfragen.

Das ist die eigentliche Nachricht. Wer Qwen-Image bisher als die freie Bildmodell-Option im Stack hatte, kann die 2.1 nicht einfach nachziehen. Für Forschung und Evaluierung ist sie offen, für alles, was Geld verdient, nicht. Die Vorgänger bleiben Apache 2.0 und damit für viele die praktische Wahl, auch wenn sie schwächer sind.

Step 5 Preview gibt es bisher nur als API

Ebenfalls am 20.09.2026 hat StepFun Step 5 Preview angekündigt und die API am selben Tag geöffnet. Ein Sparse-MoE mit 600B Parametern, davon 27B aktiv pro Token, verteilt auf 92 Layer. Das Kontextfenster liegt laut Herstellerdoku bei 1M Token bei maximal 64k Token Ausgabe, Eingabe nativ als Text, Bild und Video. Zielrichtung sind laut StepFun langlaufende Agenten-Aufgaben: Software-Engineering, Wissensarbeit, mit erklärtem Schwerpunkt auf Finanzthemen.

Die Preise, heute in der StepFun-Doku nachgesehen, jeweils pro Million Token:

Der Cache-Hit kostet ein Zwanzigstel des Cache-Miss, das ist bei langen Agentenläufen der relevante Posten. Bei den Ausgabe-Token gilt der üblich gewordene Vorbehalt: Sie enthalten auch den Denkprozess, nicht nur die Antwort.

Offene Gewichte hat StepFun für den 15.10.2026 zugesagt. Bis dahin ist das ein API-Modell und sonst nichts. Das Hugging-Face-Repository stepfun-ai/Step-5-Preview-BF16 existierte bereits am Ankündigungstag, enthielt aber nur eine .gitattributes. Keine Gewichte, keine Lizenz, keine Modellkarte. Ohne Lizenztext lässt sich über Self-Hosting nichts sagen, und zwar gar nichts, auch nichts Vorläufiges. Wir haben uns den 15.10. notiert und schauen dann nach.

Das unauffälligste Modell hat die beste Lizenz

Das dritte Modell hat die geringste Aufmerksamkeit und für unsere Zielgruppe den größten praktischen Wert. Veröffentlicht hat Xing4.0-29B-A4B die China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., die Modellkarte liegt seit dem 16.09.2026 auf Hugging Face. Die Serie hieß früher TeleChat.

29B Parameter gesamt, davon 4B aktiv pro Token, 64 geroutete Experten mit vier aktiven plus einem geteilten, 40 Layer. Kontextlänge nativ 256K, laut Modellkarte auf 512K erweiterbar. Und die Lizenz steht schlicht als apache-2.0 in Modellkarte und Tags. Kommerziell nutzbar, ohne Rückfrage.

Bemerkenswert ist, wie konkret die Modellkarte auf Agenten-Werkzeuge eingeht, statt nur Benchmarks aufzuzählen. Genannt sind vLLM, SGLang und KTransformers für die Inferenz, LLaMA-Factory und MindFormers für Finetuning, und ausdrücklich eine Anpassung an Agent-Frameworks, darunter OpenCode, Claude Code, OpenClaw und Hermes. Wer schon mit einem dieser Werkzeuge arbeitet, muss also nicht raten, ob das Modell im eigenen Harness überhaupt sauber Tools aufruft.

Die Benchmarkzahlen aus der Modellkarte, mit der nötigen Vorsicht, weil es Herstellerangaben sind und wir sie nicht nachgemessen haben:

Das Bild ist gemischt und genau deshalb glaubwürdig: vorn bei den Agenten-Benchmarks, hinten bei Mathematik und Instruction Following. Als Randnotiz, die für den Einsatz nichts ändert, aber etwas über die Lage sagt: Es ist laut China Telecom das erste Modell dieser Größe, das komplett auf Ascend-NPUs mit MindSpore trainiert wurde, also ohne Nvidia.

Der Vergleich, auf das Wesentliche reduziert

Was praktisch daraus folgt

Für die meisten Teams ist die Reihenfolge damit umgekehrt zu der Aufmerksamkeit, die die drei bekommen.

Ausprobieren kann man heute Xing4.0. 4B aktive Parameter heißen, dass das Modell auf Hardware läuft, die man sich hinstellen kann, und Apache 2.0 heißt, dass der Einsatz im Produkt keine Rückfrage braucht. Wer eine selbst gehostete Alternative für Agenten-Aufgaben sucht, hat hier den kürzesten Weg. Die Benchmarkzahlen sollte man am eigenen Anwendungsfall nachprüfen, nicht übernehmen.

Qwen-Image 2.1 ist dagegen ein Prototypen-Werkzeug und kein Produktbaustein. Für ein Konzept, einen Test, eine Einschätzung ob transparente Ausgabe den eigenen Designprozess wirklich verkürzt: erlaubt und interessant. Für alles, was in ein Produkt oder eine Kundenarbeit geht, braucht es die kommerzielle Lizenz oder den Griff zu den Apache-Vorgängern. Diese Unterscheidung gehört in die interne Werkzeugliste, sonst landet das Modell über Umwege doch in einem Kundenprojekt.

Bei Step 5 Preview steht noch gar keine Entscheidung an. Testen kann man es als API-Modell, der Preis ist niedrig. Als Baustein für eine souveräne Infrastruktur bleibt es bis zum 15.10.2026 eine Ankündigung.

Und die Beobachtung über den Tag hinaus: Bei offenen Modellen wird die Lizenz zur eigentlichen Produktentscheidung. "Open Weights" sagt inzwischen nur, dass eine Datei zum Download bereitliegt. Qwen zeigt, dass ein Anbieter die Lizenz zwischen zwei Versionen anziehen kann, und das trifft dann genau die, die auf dem Vorgänger aufgebaut haben. Wer ein Modell fest im Stack verankert, sollte die Lizenz bei jedem Versionssprung neu lesen, so wie man es bei einer Bibliothek auch tut. Wie sich das Bild insgesamt entwickelt, steht in unserem Überblick zu KI-Tools, die Abwägung für den selbst gehosteten Weg in lokaler KI mit Ollama.