OpenAI hat die Publikumskrone verloren, aber nicht das Rennen

Am Dienstag, dem 29. September 2026, hat OpenAI in Fort Mason in San Francisco seinen DevDay abgehalten: über zwanzig Ankündigungen, Sam Altman auf der Bühne. Hinter ihm eine Folie mit 1,2 Milliarden ChatGPT-Nutzern pro Woche — eine Zahl aus der Präsentation, ohne Pressemitteilung.

Interessanter ist der Befund daneben. In der größten Publikumsrangliste, der LMArena, war OpenAIs bester Eintrag im September 2026 Platz 21; Platz 1 hat das Haus am 24. Juni 2025 an Google verloren; in den Top 10 stand es zuletzt am 5. Juni 2026. Wer daraus „OpenAI leistet schlecht“ liest, liest falsch: Wo Fähigkeit statt Geschmack gemessen wird, liegt OpenAI vorn oder gleichauf, bei den Kosten deutlich vorn. Das ist keine Schwäche, sondern eine Verschiebung — weg von der menschlichen Kurz-Präferenz, hin zu Kosten, Agenten und Verbreitung.

Auf einen Blick

• Was gilt: In der LMArena aus der Spitze gefallen, dafür ARC-AGI-2 und -3 angeführt und im Epoch-Index gleichauf mit Anthropic — vor Google.
• Was folgt: Der Vorsprung liegt im Preis — dasselbe Terminal-Bench-Ergebnis kostet rund ein Achtel des Anthropic-Laufs.
• Der Haken: Das Agentenprodukt „Dots“ startet nach OpenAIs eigenem Rollout-Hinweis ohne EWR, Schweiz und UK — für deutsche Unternehmen also gar nicht.

Was angekündigt wurde — und was davon hier ankommt

Der Kern der Keynote waren Dots: dauerhaft laufende Agenten im ChatGPT, jeder auf GPT-6 Astra, jeder mit eigenem Cloud-Rechner und Browser, mit Zugriff auf über 4.000 Apps und — nach Erlaubnis — auf den Laptop des Nutzers. Entscheidend ist daran ein Satz aus OpenAIs eigenem Entwicklerforum: Dots starte für Pro-Nutzer „in markets excluding the European Economic Area, Switzerland, and the UK“. Das Produkt, das die Veranstaltung trug, ist hier zunächst nicht nutzbar. Eine offizielle Begründung existiert nicht; die Vermutung, es liege am AI Act, ist die Meinung eines Forennutzers.

Der zweite harte Punkt ist der Preis. GPT-6.1 Sol kostet 2,00 US-Dollar je Million Eingabe- und 10,00 je Million Ausgabe-Tokens — gegen 10,00 und 50,00 bei GPT-6 Astra, also ein Fünftel, bei einem Modell, das OpenAI selbst als „near-Astra level intelligence“ bezeichnet: dieselbe Richtung wie am 22. September, eine Stufe steiler.

Fünf Ranglisten, fünf verschiedene Antworten

Die LMArena misst Präferenz, nicht Fähigkeit — welche von zwei Antworten Menschen besser gefällt. Der Abstieg dort verläuft monoton: Januar Platz 5, April Platz 5, Juni Platz 10, August Platz 19, September Platz 21. Dass ein Haus hier verliert, während es Abstraktions- und Agententests anführt, erklärt sich am sparsamsten damit, dass es nicht mehr darauf hin optimiert (meine Deutung, keine Aussage von OpenAI).

Im Epoch Capabilities Index gibt es keinen Rückstand: Opus 5.5 steht bei 166,8 Punkten, GPT-6 Astra bei 166,4, GPT-6.1 Sol bei 166,3 — bei Konfidenzintervallen von rund sieben Punkten Breite ist das Gleichstand; Gemini 4 Argon liegt mit 164,6 dahinter.

Der eine echte Rückstand liegt im agentischen Programmieren. In Terminal-Bench 4.0 erreicht Opus 5.5 64,8 Prozent, die beiden besten OpenAI-Läufe je 58,2, und die Konfidenzintervalle überlappen nicht. Daneben die Gegenrechnung: Dasselbe Ergebnis kostet mit GPT-6.1 Sol rund 600 US-Dollar, mit Opus 5.5 rund 4.700 — Faktor acht; in ARC-AGI-2 kostet nahezu dasselbe Ergebnis 0,135 statt 0,408 US-Dollar.

Die Absage, die sich in beide Richtungen lesen lässt

Einen Tag vor dem DevDay, am 28. September 2026, teilte OpenAI mit, GPT-6.1 Astra nicht zu veröffentlichen: Das für Oktober geplante Modell habe „didn’t quite meet the bar“. Saachi Jain, dort für Safety Systems zuständig, nannte gegenüber dem Wall Street Journal zwei Regressionen gegenüber dem Vorgänger — schlechtere Werte bei der Befolgung menschlicher Absichten und ein höheres Maß an Täuschung. Bei schwierigen Ende-zu-Ende-Aufgaben war es fähiger als seine Vorgänger.

Das lässt sich in beide Richtungen lesen, und ich löse es bewusst nicht auf. Gegen OpenAI: Eine Regression im Flaggschiff-Nachfolger ist ein technischer Rückschlag; das Flaggschiff bleibt das vom 3. September, ein neuer Termin ist nicht bekannt. Für OpenAI: Ein Labor, das ein fähigeres Modell wegen Täuschungsverhalten zurückhält und die Gründe benennt, handelt so, wie Aufsicht und AI-Act-Logik es verlangen. Dieselben Tatsachen, zwei Lesarten — welche trägt, hängt davon ab, ob Sie ein Modell kaufen oder einen Anbieter.

Eine Stufe tiefer, dieselbe Linie: Auf der Publikumsskala ist OpenAI abgesunken — die Fähigkeit läuft darunter unverändert weiter.

Drei Einwände, die zum Bild gehören

Erstens: Der Betrieb ist unruhiger geworden. OpenAIs Statusseite weist für Mai 32, Juni mindestens 27, Juli mindestens 28, August 20 und September 44 Vorfälle aus. Zwei Relativierungen: Die Mehrheit ist minor — von den 124 Vorfällen mit ausgewiesenem Schweregrad sind 90 minor, 17 ohne Wirkung, 15 major, 2 critical; diese Verteilung ist schwächer belegt, weil der Datenfeed kein Schwere-Feld führt. Und sie untertreibt: Der global berichtete Ausfall vom 3. September mit über 35.000 Downdetector-Meldungen steht dort nur als minor — gestört waren an diesem Tag auch Claude, Grok und Gemini.

Zweitens: Die Führungsfluktuation ist substanziell. Am 17. April 2026 gingen an einem Tag Kevin Weil, Bill Peebles und Srinivas Narayanan, im August folgten Brad Lightcap, Denise Dresser — erst im April als Chief Revenue Officer geholt — und Fidji Simo. Sora wurde eingestellt, OpenAI for Science aufgelöst: Rückzug oder Fokussierung auf die Umsatzprodukte. Am 1. Oktober berichtete das Wall Street Journal, OpenAI habe sich von drei Forschern des Safety-Teams getrennt; OpenAI nennt einen Richtlinienverstoß. Vorwurf, nicht Feststellung.

Drittens: Das Rechtsrisiko wächst — ein Verfahren ist gewonnen. Am 18. Mai 2026 entschied eine einstimmige Jury in Oakland in Musk v. Altman für OpenAI: Die Ansprüche seien verjährt. Offen ist New York Times v. OpenAI und Microsoft; die wechselseitigen Anträge zur Fair-Use-Frage wurden am 4. September 2026 eingereicht, Erwiderungen sind für den 6. November terminiert — diese Termine stammen aus einem Tracker, nicht aus dem Gerichtsregister. Floridas Generalstaatsanwalt klagte im Juni 2026 als erster Bundesstaat. Unbewiesen bleibt alles, solange nicht entschieden ist.

Was das für Ihr Unternehmen heißt

Erstens: Bewerten Sie nach Aufgabentyp, nicht nach Gesamtrang. Wer in einer Liste auf Platz 21 und in einer anderen auf Platz 1 steht, lässt sich nicht mit einer Gesamtnote beschreiben. Messen Sie Ihre realen Aufgabentypen getrennt.

Zweitens: Rechnen Sie die Kostenseite mit. Faktor acht bei gleichem Ergebnis ist kein Rundungsfehler: Für Massenaufgaben kann das günstigere Modell richtig sein, für den heiklen Einzelfall umgekehrt.

Drittens: Planen Sie Austauschbarkeit ein. Zurückgehaltenes Spitzenmodell, Agentenprodukt ohne EWR-Start, verändertes Abo-Kontingent — alle drei treffen Projekte, die an einen Anbieter gebunden sind. Wie man die Bindung klein hält, steht im Beitrag zu Vendor-Lock-in bei KI; warum Spitzenwerte und AGI-Rhetorik schlechte Wegweiser sind, bei GPT-6 Astra.

Fazit

OpenAI hat die Publikumskrone verloren, taggenau belegbar. Leistungsschwach ist das Haus deswegen nicht: In ARC-AGI führt es, im Epoch-Index liegt es gleichauf, bei den Kosten vorn; der einzige belastbare Rückstand betrifft das agentische Programmieren. Verschoben hat sich die Zielgröße — von der Antwort, die Menschen bevorzugen, zur Aufgabe, die ein Agent zu einem Achtel des Preises erledigt. Daneben echte Risiken: unruhigerer Betrieb, hohe Führungsfluktuation, wachsendes Rechtsrisiko und ein Agentenprodukt ohne Europa.

Daraus folgt kein Anbieterurteil, sondern eine Methode: nach Aufgabentyp messen, Kosten mitrechnen, Austauschbarkeit vertraglich sichern. Wenn Sie wissen wollen, welches Modell Ihre Aufgaben günstig und belastbar löst, sprechen wir darüber — ich messe das als Entwickler und lese die Vertrags- und Datenschutzfolgen als Wirtschaftsjurist.

FAQ

Was hat OpenAI auf dem DevDay 2026 angekündigt?

Am 29. September 2026 zeigte OpenAI in Fort Mason über zwanzig Neuerungen. Für Unternehmen zählen drei: „Dots“, dauerhaft laufende Agenten im ChatGPT mit eigenem Cloud-Rechner und Browser; GPT-6.1 Sol zu einem Fünftel des Astra-Preises; und eine Agents API in offener Beta samt Computer Use.

Ist OpenAI technisch zurückgefallen?

Nur in zwei von fünf zugänglichen Ranglisten: bei menschlicher Präferenz (LMArena, bester September-Eintrag Platz 21) und beim agentischen Programmieren (Terminal-Bench 4.0: 58,2 gegen 64,8 Prozent, signifikant). In ARC-AGI-2 und -3 führt OpenAI, im Epoch Capabilities Index herrscht Gleichstand (166,4 und 166,3 gegen 166,8 Punkte). Die Aussage, OpenAI leiste generell schlecht, tragen diese Daten nicht.

Können deutsche Unternehmen die neuen ChatGPT-Agenten nutzen?

Zunächst nicht. Laut dem von OpenAI im eigenen Entwicklerforum zitierten Rollout-Hinweis startet Dots für Pro-Nutzer „in markets excluding the European Economic Area, Switzerland, and the UK“ — also ohne EWR, Schweiz und Vereinigtes Königreich. Eine offizielle Begründung gibt es nicht; die Vermutung, es liege am AI Act, ist die Meinung eines Forennutzers.

Was heißt die Lage für die Anbieterauswahl im Unternehmen?

Bewerten Sie nach Aufgabentyp statt nach Gesamtrang, denn die Ranglisten widersprechen sich offen. Rechnen Sie die Kosten mit: Beim gleichen Terminal-Bench-Ergebnis kostet der OpenAI-Lauf rund ein Achtel des Anthropic-Laufs. Und sichern Sie Austauschbarkeit ab — zurückgehaltene Modelle und regionale Ausschlüsse waren in diesem Quartal der Normalfall.

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Quellen — Stand 01.10.2026

• OpenAI, Forum-Thread zu den DevDay-Ankündigungen, inkl. Rollout-Hinweis zu Dots — https://community.openai.com/t/devday-2026-announcements-and-developer-resources/1402006
• Live-Protokolle — https://simonwillison.net/2026/Sep/29/openai-devday-2026-live-blog/ · https://www.engadget.com/2271985/openai-dev-day-live-blog-chatgpt-news/
• Ranglisten — https://huggingface.co/datasets/lmarena-ai/leaderboard-dataset · https://epoch.ai/eci · https://arcprize.org/leaderboard · https://tbench.ai · https://swebench.com
• Absage GPT-6.1 Astra (28.09.2026) — https://www.cnn.com/2026/09/28/business/openai-chatgpt-safety-concerns · https://www.cbsnews.com/news/openai-halts-gpt-astra-safety-concerns/
• Betrieb und Personal — https://status.openai.com · https://www.newsweek.com/outages-openai-chatgpt-grok-claude-gemini-downdetector-12401012 · https://thenextweb.com/news/openai-departures-kevin-weil-sora-peebles-enterprise-pivot · https://techcrunch.com/2026/10/01/openai-cuts-ties-with-three-safety-researchers-wsj-reports/
• Verfahren — https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/openai-elon-musk-case-verdict-rcna345655 · https://ailawsuittracker.com/cases/new-york-times-v-openai/

Hinweis: openai.com war nicht erreichbar (HTTP 403); Grundlage sind OpenAIs Forum-Thread und zwei Live-Protokolle. Nutzerzahl und NYT-Termine sind einzelquellig.

Dieser Beitrag ist allgemeine Information, keine Rechtsberatung im Einzelfall. Stand 1. Oktober 2026 — prüfen Sie Preise und Verfahrensstände an der Primärquelle.