Mistral Vibe läuft auf GLM 5.3: besser für Nutzer, schlechter für Europa

Seit dem 21. September ist GLM 5.3 das Standardmodell in Mistral Vibe, der App des europäischen KI-Unternehmens Mistral. Gebaut hat das Modell Z.ai aus China, Mistral betreibt es auf den eigenen Servern. Inzwischen gilt das für beide Bereiche der App, ein eigenes Modell von Mistral steht dort nicht mehr zur Wahl. Wer Vibe nutzt, bekommt seine Antworten damit von einem deutlich stärkeren Modell als bisher. Für die europäische KI-Souveränität ist der Wechsel ein weiterer Schritt zurück, und dass Europa bei KI so weit hinten liegt, hat viel mit den Regeln der EU zu tun.

Was sich in Mistral Vibe geändert hat

Vibe gibt es seit dem 28. Mai 2026. Die App liegt unter chat.mistral.ai, wo vorher Le Chat lief, und hat zwei Bereiche: Work für Unterhaltungen und Aufgaben, Code für das Programmieren. Bis zum 21. September beantworteten dort standardmäßig Mistrals eigene Modelle die Anfragen, vor allem Mistral Medium 3.5 und Mistral Large 3.

An diesem Tag kündigte Mistral an, GLM 5.3 von den eigenen Servern aus anzubieten, in Vibe Code und als Standard in der Web-App. Für Work kam die Umstellung zunächst nur als Ankündigung, inzwischen ist sie vollzogen. Work und Code laufen jetzt auf GLM 5.3, und Mistral Medium 3.5, das letzte eigene Modell in der App, ist raus.

Seit dem 22. September sind Chat und Work außerdem eine gemeinsame Oberfläche. Ein zahlender Pro-Nutzer meldet seitdem im offiziellen Repository mistralai/mistral-vibe, dass Work jede Unterhaltung und jeden Skill auf einem Modell ausführt, das der Server bestimmt, und dass sich dort kein Modell mehr auswählen lässt.

GLM ist bei Mistral kein Neuling. Am 11. August öffnete Mistral seine Plattform für offene Modelle anderer Anbieter, das erste war GLM-5.2 von Z.ai. GLM 5.3 steht seit dem 15. September als Public Preview in Mistrals API, und zwar so, wie Z.ai es veröffentlicht hat: Am Modell ändert Mistral nichts, es stellt nur die Server, auf denen es läuft.

GLM 5.3 gegen Mistral Medium 3.5

Für alle, die Vibe nutzen, ist der Wechsel ein klarer Gewinn, weil Medium 3.5 mit GLM 5.3 schlicht nicht mithalten kann. Im Intelligence Index von Artificial Analysis kommt GLM 5.3 in der stärksten Einstellung auf 45 Punkte, Medium 3.5 auf 14 (Stand: 27.09.2026).

Am härtesten fällt der Terminal-Bench 4.0 aus, der die Arbeit im Terminal misst: GLM 5.3 löst 42 Prozent der Aufgaben, Medium 3.5 keine einzige. Mistral führt Medium 3.5, erschienen am 28. April 2026, in der eigenen Dokumentation als multimodales Modell der Spitzenklasse, ausgelegt auf Agenten und auf das Programmieren. Zu null Prozent in einem Test, der genau solche Arbeit prüft, passt diese Beschreibung nicht. Der Pro-Nutzer aus dem Repository schreibt ebenfalls, dass Medium 3.5 bei seiner Arbeit am Code schwächer ist.

Auch beim Preis liegt GLM 5.3 vorn. Artificial Analysis führt für die Ausgabe 4,40 Dollar je Million Token gegen 7,50 Dollar bei Medium 3.5, das sind rund 40 Prozent weniger; bei der Eingabe ist der Abstand mit 1,40 zu 1,50 Dollar klein. In den Kontext passt bei GLM 5.3 eine Million Token, fast viermal so viel wie bei Medium 3.5 mit 256.000. Den Unterschied merkst du, sobald du ein langes Dokument oder ein ganzes Projekt voller Code in einer Anfrage bearbeiten willst.

Der einzige Punkt, an dem Medium 3.5 vorn liegt, ist das Tempo. Mit rund 155 Token pro Sekunde schreibt es fast doppelt so schnell wie GLM 5.3 mit rund 81. Du wartest mit GLM 5.3 also länger, bis eine Antwort fertig dasteht, bekommst sie aber von einem deutlich stärkeren Modell, und das in derselben App wie vorher.

Mistrals Begriff von Souveränität und die Herkunft von GLM

Mistral hat am 11. August festgeschrieben, was es unter souveräner KI versteht: Jedes Unternehmen und jedes Land kontrolliert die Modelle, die es nutzt, wählt selbst, wo die KI läuft, und verfügt über die Rechenkapazität, die es dafür braucht. Modelle anderer Anbieter laufen bei Mistral auf derselben Infrastruktur, mit denselben regionalen Kontrollen und denselben Zusagen wie die eigenen. Woher ein Modell stammt, kommt in dieser Definition nicht vor. Das französische Portal Next fasst die Linie genau so zusammen, als Souveränität, die nicht von der Herkunft des Modells abhängt, und berichtet von Kritik, die in der Umstellung den Verzicht auf eigene Spitzenmodelle sieht.

Bei GLM ist die Herkunft allerdings der Kern der Sache. Z.ai ist ein anderer Name für Zhipu, eines der sechs Unternehmen, die in China als KI-Tiger gelten. Die US-Regierung hat Zhipu und seine Töchter mit Wirkung zum 16. Januar 2025 auf die Entity List gesetzt. Die Begründung: Die KI-Forschung von Zhipu bringe die militärische Modernisierung Chinas voran. Ein Modell dieses Herstellers auf den eigenen Servern zu betreiben, erfüllt Mistrals Definition vollständig. Souverän ist daran allerdings nur der Betrieb, die Technik selbst kommt aus China.

Dabei fehlt es Mistral weder an eigenen Modellen noch an Geld. Mistral Large 3, vorgestellt am 2. Dezember 2025, nannte Mistral damals sein bis dahin leistungsfähigstes Modell, ein Mixture-of-Experts-Modell mit 675 Milliarden Parametern, von denen je Anfrage 41 Milliarden aktiv sind. Am 8. September 2026 gab Mistral eine Finanzierungsrunde über drei Milliarden Euro bekannt, angeführt von Samsung Electronics, bei einer Bewertung von mehr als 21 Milliarden Euro. Nach eigener Angabe ist das die größte Runde, die ein europäisches Tech-Unternehmen je abgeschlossen hat, und das Geld soll unter anderem Rechenkapazität bringen, um starke Modelle zu trainieren. 13 Tage später machte Mistral in der eigenen App ein Modell aus China zum Standard.

Warum KI-Anbieter es in der EU schwer haben

Dass die EU mit ihrer Haltung gegenüber Tech-Unternehmen Innovation bremst, steht in einem Bericht, den die EU-Kommission selbst bestellt hat. Geschrieben hat ihn Mario Draghi, erschienen ist er am 9. September 2024. Er zählt rund 100 Gesetze in der EU, die mit Technologie zu tun haben, und über 270 Aufsichtsstellen für digitale Netze in den Mitgliedstaaten. Die Grenzen beim Speichern und Verarbeiten von Daten treiben die Kosten für die Einhaltung der Regeln hoch und erschweren große zusammenhängende Datensätze, wie sie das Training von KI-Modellen braucht. Der Bericht hält es sogar für möglich, dass junge Tech-Unternehmen die EU ganz meiden.

Für Anbieter großer Modelle kommt der AI Act dazu. Seine Pflichten für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck gelten seit dem 2. August 2025. Als solches Modell zählt nach den Leitlinien der Kommission schon jedes, für dessen Training mehr als 10²³ Gleitkommaoperationen aufgewendet wurden, und wer mit seinem Modell eine weitere, festgelegte Schwelle an Rechenleistung überschreitet, bekommt zusätzliche Pflichten. Im Juli 2025 forderten europäische Unternehmen die Kommission in einem Brief auf, den AI Act um zwei Jahre auszusetzen, bevor wichtige Pflichten greifen. Für Mistral unterschrieb Arthur Mensch. Die Kommission lehnte ab: kein Anhalten der Fristen, keine Übergangsfrist, keine Pause.

Ein Jahr später kam der Aufschub dann doch, nur nicht für Unternehmen wie Mistral. Der Digital Omnibus on AI, als Verordnung (EU) 2026/1744 seit dem 27. Juli 2026 in Kraft, verschiebt die Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme: für eigenständige Systeme auf den 2. Dezember 2027, für eingebettete auf den 2. August 2028. Die Regeln für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck behalten ihre ursprünglichen Termine.

Wie große Anbieter auf dieses Umfeld reagieren, zeigt Meta. 2024 erklärte der Konzern, seine künftigen multimodalen Llama-Modelle nicht in der EU anzubieten, weil das regulatorische Umfeld in Europa unberechenbar sei. Anlass war die DSGVO, genauer die Frage, wie Meta Modelle mit Daten europäischer Kunden trainieren darf; der AI Act war damals noch nicht fertig. Großbritannien hat ein fast gleiches Datenschutzgesetz, dort sah Meta nach eigener Aussage nicht dieselbe Unsicherheit. Im Juli 2025 lehnte Meta es ab, den Verhaltenskodex der EU für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck zu unterschreiben, und begründete das mit rechtlichen Unsicherheiten für die Entwickler von Modellen und mit Maßnahmen, die weit über den AI Act hinausgingen.

Gibt es in der EU ein ernstzunehmendes KI-Unternehmen?

Gemessen an eigenen Spitzenmodellen, Kapital und Wachstum: nein. Und das hat Gründe. Die Zahlen dazu stehen zum Teil im selben Draghi-Bericht: Rund 70 Prozent der grundlegenden KI-Modelle seit 2017 kommen aus den USA. Vom weltweiten Kapital für KI-Start-ups gehen 61 Prozent an Unternehmen in den USA, 17 Prozent nach China und 6 Prozent in die EU. Von den 147 europäischen Start-ups aller Branchen, die zwischen 2008 und 2021 gegründet wurden und eine Bewertung von über einer Milliarde Dollar erreichten, haben 40 ihren Sitz ins Ausland verlegt, die meisten in die USA. Viele Firmen mit großem Wachstumspotenzial holen sich ihr Geld lieber bei Wagniskapitalgebern aus den USA und wachsen gleich im US-Markt.

Der Stanford AI Index 2026 zeigt für 2025 dasselbe Bild. Er rechnet Europa als Region, Großbritannien eingeschlossen.

Von den beiden europäischen Modellen entfällt eines auf Frankreich, das andere auf Großbritannien, also nur eines auf ein Land der EU. Frankreich und Deutschland, die beiden Länder der EU mit den höchsten Summen, kamen 2025 auf 4,36 und 3,89 Milliarden Dollar an privaten KI-Investitionen, Großbritannien auf 5,90 Milliarden. Frankreich und Deutschland zusammen erreichen mit 8,25 Milliarden keine drei Prozent dessen, was in den USA investiert wurde. Dort stiegen die Investitionen gegenüber 2024 um 160,2 Prozent, in Europa um 7,2 Prozent. Bei generativer KI lagen die Investitionen in den USA weit über denen von China und Europa zusammen.

Was dabei herauskommt, zeigt der Index von Artificial Analysis. An der Spitze steht Claude Opus 5.5 von Anthropic mit 58 Punkten (Stand: 27.09.2026). Das stärkste Modell eines Labs mit Sitz in der EU ist Quasar 438B von Multiverse Computing aus Donostia-San Sebastián in Spanien, in der Einstellung max mit 27 Punkten, also weniger als die Hälfte. Mistrals bestes Modell dort ist Medium 3.5 mit 14 Punkten, Large 3 kommt auf 9. GLM 5.3, das Modell aus China, das jetzt in Vibe läuft, liegt mit 45 Punkten weit über allem, was aus der EU kommt.

Das deutsche Unternehmen Aleph Alpha hatte sich schon vor dem Zusammenschluss mit Cohere von eigenen Spitzenmodellen abgewandt. Im April 2026 gab Cohere bekannt, Aleph Alpha zu übernehmen; das kanadische Unternehmen führt die neue Einheit, in der Aleph Alpha aufgeht. Bleibt Mistral, das nach eigener Angabe gerade die größte Finanzierungsrunde eines europäischen Tech-Unternehmens abgeschlossen hat und in der eigenen App trotzdem auf ein Modell aus China setzt.

Die Gründe hängen zusammen. Das meiste Kapital für KI-Start-ups geht in die USA, viele europäische Firmen wachsen lieber im US-Markt, und die Regeln, die selbst Draghis Bericht als Bremse beschreibt, gelten für Anbieter großer Modelle unverändert weiter. Solange sich daran nichts ändert, entstehen die starken Modelle anderswo, und Europa bleibt der Ort, an dem sie auf souveränen Servern laufen.