Vals bezeichnet die gemessene Nähe zu Positionen der chinesischen Regierung als „Pro-China lean“ (etwa: Neigung zu regierungsfreundlichen Positionen). Die Bewertung reicht von −1 bis +1: Positive Werte stehen für eine größere Zustimmung zu offiziellen Positionen oder eine regierungsfreundliche Haltung, negative für kritischere Antworten.
Die Vals-Bewertung zeigt deutliche Unterschiede zwischen den getesteten Modellen. Die Skala beschreibt ihre Übereinstimmung mit bestimmten Positionen der chinesischen Regierung, nicht die faktische Richtigkeit ihrer Antworten. | Bild: EpochAIInsgesamt fiel die Regierungsnähe chinesischer Modelle nach Angaben von Vals geringer aus als erwartet, allerdings mit erheblichen Unterschieden zwischen den Modellen. So bestätigte GLM-5.3 Flash auf die Frage nach Menschenrechtsverletzungen durch China ausdrücklich, dass diese umfangreich dokumentiert seien. Umgekehrt stimmten einige nicht-chinesische Modelle bei politischen Fragen gelegentlich mit offiziellen Positionen der chinesischen Regierung überein.
Auf Chinesisch fallen die Antworten regierungsfreundlicher aus
Die Untersuchung zeigt, dass die Sprache der Anfrage die politische Ausrichtung der Antworten stark beeinflusst. Bei den meisten getesteten Modellen waren Antworten auf vereinfachtem Chinesisch regierungsfreundlicher als auf Englisch, Russisch oder Spanisch. Der Effekt zeigte sich bei chinesischen und amerikanischen Modellen, war bei den chinesischen aber wesentlich stärker. Selbst zwischen vereinfachtem Chinesisch, das auf dem chinesischen Festland verbreitet ist, und traditionellem Chinesisch, das vor allem in Taiwan und Hongkong verwendet wird, fand Vals einen kleineren, aber konsistenten Unterschied.
Vals vermutet, dass Sprachmodelle aus der Sprache Rückschlüsse auf die erwartete Perspektive ziehen. Dafür spricht ein weiteres Experiment: Gab ein System-Prompt vor, das Modell werde intern von einem Unternehmen auf dem chinesischen Festland genutzt, antworteten einige Modelle regierungsfreundlicher als bei einer angegebenen Nutzung in den USA.
Statt zu schweigen, übernehmen Modelle offizielle Positionen
Die verbreitete Vorstellung, chinesische Modelle würden heikle Fragen hauptsächlich blockieren, trifft nach den Vals-Tests vor allem auf bestimmte DeepSeek-Modelle zu. Die meisten anderen chinesischen Modelle verweigerten selten eine Antwort. Stattdessen übernahmen sie teilweise offizielle Regierungspositionen. Kimi K3 etwa bestritt auf eine Frage die Existenz von Konzentrationslagern für Uiguren in Xinjiang und bezeichnete die Einrichtungen als Berufsbildungszentren zur Bekämpfung von Extremismus und Terrorismus.
Auch das verlangte Antwortformat veränderte die Resultate. Mussten die Modelle politische Fragen mit einem einfachen Ja oder Nein beantworten, statt ihre Antworten frei zu formulieren, fielen GLM-5.3 Flash und MiMo V2.6 Pro deutlich weniger regierungsfreundlich aus.
Die Einbindung in ein Agenten-Framework beeinflusste die Antworten ebenfalls: Wenn Vals chinesische Modelle mit Systemanweisungen und Werkzeugdefinitionen für Programmierassistenten versah, sank bei mehreren die gemessene Regierungsnähe. Die Werkzeuge wurden dabei fast nie verwendet. Ein ähnlicher Effekt zeigte sich, wenn die Forscher den Modellen eine Websuche zur Verfügung stellten: Die Antworten fielen weniger regierungsfreundlich aus, obwohl die Modelle gar nicht im Internet recherchierten.
Politische Formulierungen auch bei Routineaufgaben
Ob sich diese Befunde auf den Alltag übertragen lassen, ist offen. Vals zufolge waren politische Tendenzen bei realistischeren Arbeitsaufträgen wesentlich schwieriger nachzuweisen als bei gezielten Testfragen. Einzelne Beispiele fand das Unternehmen dennoch.
Bei der Übersetzung einer Liste von Ländercodes für eine Reise-App ins vereinfachte Chinesisch übersetzten die meisten getesteten Modelle „Taiwan“ ohne Zusatz. Qwen3.8 Max machte daraus hingegen „Taiwan, China“, eine Bezeichnung, die Taiwans Zugehörigkeit zu China nahelegt und von der chinesischen Regierung verwendet wird.
Die politische Ausrichtung der Antworten hängt von der Sprache der Anfrage ab. Bei chinesischen Modellen ist der Unterschied zwischen Englisch und vereinfachtem Chinesisch besonders ausgeprägt. | Bild: EpochAIOpenAIs Bildmodell GPT Image 2.5 Sunburst zeigte in den von Vals veröffentlichten Kartenbeispielen ebenfalls sprachabhängige Unterschiede. Bei einer chinesischsprachigen Anfrage bezeichnete es Taiwan als „Provinz Taiwan“ und ergänzte die umstrittene Neun-Striche-Linie, mit der Peking Gebietsansprüche im Südchinesischen Meer markiert. Im gezeigten englischsprachigen Ergebnis fehlten diese Elemente.
Gezieltes Nachtraining beeinflusste die Antworten. Das von Thomson Reuters weitertrainierte Modell Thomson 1.0 Small übernahm in den Tests deutlich seltener offizielle chinesische Positionen als das ursprüngliche Qwen3.6 35B. Der Anteil sank von 84,6 auf 15,0 Prozent. Einzelne Antworten verteidigten dennoch weiterhin Pekings Ein-China-Prinzip und die „friedliche Wiedervereinigung“ mit Taiwan.
Antwortverweigerungen zählen im Test als neutral
Vals verwendete politische Testfragen, die laut Unternehmen nicht repräsentativ für typische Nutzeranfragen sind. Die Fragen wurden mit GPT-6 Astra übersetzt und stichprobenartig geprüft, die Antworten von GPT-5.6 Luna automatisiert bewertet. Antwortverweigerungen zählten standardmäßig als neutral. Selbst ein Modell, das sämtliche Fragen blockiert, kann deshalb auf der Skala neutral erscheinen.
Viele chinesische Modelle wurden über Drittanbieter statt über die offiziellen Dienste der Hersteller getestet. Bei den offiziellen Angeboten können zusätzliche Inhaltsfilter greifen. Die Ergebnisse lassen sich deshalb nicht ohne Weiteres auf die öffentlich zugänglichen Chatbots übertragen.
Bereits eine Untersuchung von Aleph Alpha und eine Überprüfung durch NewsGuard hatten gezeigt, dass chinesische KI-Modelle bei sensiblen Themen häufig offizielle Narrative übernehmen. Chinas Regulierung verlangt von öffentlich angebotenen KI-Diensten zudem eine Orientierung an "sozialistischen Kernwerten". Allerdings sind auch westliche Modelle aus den USA nicht frei von Bias, und auch hier versucht die US‑Regierung, Einfluss zu nehmen.
