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DeepSeek: Der neue KI-Assistent für dein Unternehmen?

DeepSeek ist ein Open-Source-KI-Tool, das entwickelt wurde, um Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Die Speicherung der Nutzerdaten erfolgt auf Servern in China. Es kombiniert Sprachmodelle mit einer kollaborativen Entwicklungsumgebung. Diese basieren auf einem Base Model, das als Grundlage für spezialisierte Varianten dient. Ähnlich wie ChatGPT eignet es sich für Anwendungen im Kundenservice, Gesundheitswesen, Finanzsektor und E-Commerce, jedoch eher für recht spezielle Anforderungen. In diesem Artikel erfährst du mehr über Vor- und Nachteile, wie DeepSeek funktioniert, was die Unterschiede zum KI Modell ChatGPT sind und wie KI weiter Einzug in die Digitalisierung hält.
Das Wichtigste auf einen Blick
- DeepSeek verfolgt einen Open-Source-Ansatz, der Transparenz und Zusammenarbeit in der KI-Entwicklung fördert und Entwickler weltweit anzieht.
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Das neueste Modell DeepSeek V3 bietet innovative Trainingsstrategien und Inferenzmöglichkeiten, die eine hohe Effizienz und Leistung in verschiedenen Anwendungen gewährleisten. In diesem Kontext bezieht sich Inferenz auf die Fähigkeit des Modells, aus den gelernten Daten Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.
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DeepSeek R1 Zero verbessert komplexe Denkaufgaben durch Integration von überwachtem Feintuning und zeigt, wie kontinuierliche Innovation die Leistung von KI-Modellen steigert.
- In einer lokalen privaten Umgebung lässt sich DeepSeek vergleichsweise sicher und ressourcenschonender als andere Modelle betreiben.
DeepSeek: Eine Übersicht

DeepSeek wurde im Mai 2023 von Liang Wenfeng in Hangzhou, China gegründet und agiert als unabhängiges KI-Forschungslabor unter High-Flyer. Das Unternehmen machte erstmals im November 2023 auf sich aufmerksam, als es sein erstes großes Sprachmodell einführte, was den Beginn seiner beeindruckenden KI-Entwicklung markierte.
Im Gegensatz zu vielen anderen Unternehmen, die proprietäre Modelle verwenden, verfolgt DeepSeek einen Open-Source-Ansatz. Dies bedeutet, dass der Quellcode von DeepSeek auf GitHub verfügbar ist und unter der MIT-Lizenz lizenziert wurde. Diese Lizenz erlaubt private als auch kommerzielle Nutzung und fördert die Weiterentwicklung durch die Community. Die Speicherung der Nutzerdaten der zentral verfügbaren Dienste erfolgt auf Servern in China, was datenschutzrechtliche Bedenken aufwirft. Alternativ ist der Betrieb auf eigener Hardware möglich.
Durch die Bereitstellung von Open-Source-Modellen und die Unterstützung der Entwicklergemeinschaft zeigt DeepSeek, wie KI-Forschung und -Entwicklung in einer offenen und zugänglichen Weise vorangetrieben werden können.
Ein weiterer Aspekt von DeepSeek ist die Energieeffizienz. DeepSeek verbraucht pro Anfrage etwa 30% weniger Energie als vergleichbare GPT-Modelle. Diese Einsparung resultiert aus der optimierten Nutzung von Algorithmen und Hardware, was die Betriebskosten senkt und somit die Nachhaltigkeitsziele des Unternehmens unterstützt, indem der CO2-Fußabdruck minimiert wird.
Leistungsmerkmale von DeepSeek V3
DeepSeek V3, das neueste Modell beinhaltet eine zweistufige Trainingsstrategie, die die Sequenzlänge schrittweise erhöht und so das Ressourcenmanagement optimiert. Diese Methode ermöglicht es, die Hardwareauslastung während des Trainings zu maximieren und Leerlaufzeiten zu minimieren. Durch die Implementierung innovativer Planungsalgorithmen kann DeepSeek V3 seine Effizienz und Leistung unter Beweis stellen.
Ein weiteres Merkmal von DeepSeek V3 ist die Verwendung sowohl von überwachtem Feintuning als auch von Reinforcement Learning-Methoden. Diese Methode, auch bekannt als SFT (supervised finetuning), verbessert die Modellleistung durch Training mit annotierten Daten, was bedeutet, dass die Daten mit zusätzlichen Informationen oder Markierungen versehen wurden, um das Modell gezielt auf bestimmte Aufgaben oder Themen auszulegen.
Inferenzmöglichkeiten mit DeepSeek V3
Für alle, die sich für die Welt der Algorithmen und Datenströme begeistern, wird es jetzt etwas technischer. DeepSeek V3 bietet eine Vielzahl von Inferenzmöglichkeiten, die es ermöglichen, komplexe Aufgaben effizient zu bewältigen. Die Architektur des Modells ist darauf ausgelegt, langkontextuelle Aufgaben zu handhaben und kann Sequenzen von bis zu 128K Tokens verarbeiten.
Zu den wichtigsten Methoden gehören SGLang, LMDeploy und TensorRT-LLM, die jeweils spezifische Vorteile bieten, um die Effizienz von DeepSeek V3 zu maximieren.
SGLang verbessert die Leistung durch dynamische Programmierung und ermöglicht die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Diese Technologie erhöht die Genauigkeit und ist besonders nützlich in großen Sprachmodellen wie ChatGPT.
LMDeploy bietet eine einfache Integration mit PyTorch, erleichtert die Modellbereitstellung und optimiert die Entwicklungszeit. Entwickler können die Funktionen von DeepSeek V3 effizient in Anwendungen nutzen.
TensorRT-LLM verbessert die Inferenzprozesse durch flexible Präzisionsoptionen wie BF16 und INT4/INT8. Diese Optionen optimieren die Leistung und Genauigkeit des Modells, während die FP8-Unterstützung in Entwicklung ist.
DeepSeek R1 Zero: Die nächste Generation
DeepSeek R1 Zero wurde im Januar 2025 veröffentlicht. Dieses Modell konzentriert sich auf fortgeschrittene Denkaufgaben und bietet wettbewerbsfähige Preise, was es zu einer Option für verschiedene Anwendungen macht. Der Übergang vom DeepSeek R1 Zero zu R1 umfasste die Integration von überwachtem Feintuning zusammen mit Reinforcement Learning, um die Struktur der Ergebnisse zu verbessern.
Sicherheit und Datenschutz bei DeepSeek

Das Unternehmen organisiert die gesammelten Nutzerdaten in drei Kategorien: persönliche Angaben, automatisch erfasste Informationen und Daten von Drittanbietern. Diese Struktur ermöglicht es, nach Angaben von DeepSeek, die Daten effizient zu verwalten und sicherzustellen, dass die Privatsphäre der Nutzer geschützt wird.
Die Speicherung der Daten erfolgt auf Servern in China, einem Land, das für seine unzureichenden Cybersecurity-Standards bekannt ist. Dieser Faktor sollte bei der Nutzung von DeepSeek berücksichtigt werden, um ein umfassendes Verständnis der Sicherheits- und Datenschutzpraktiken des Unternehmens zu gewährleisten.
Trotz Bemühungen zur Sicherstellung der Datensicherheit könnten gesammelte Daten an Strafverfolgungsbehörden und andere öffentliche Stellen weitergegeben werden, um rechtlichen Verpflichtungen nachzukommen.
Open Source und Entwicklerunterstützung
DeepSeek R1 wurde als Open-Source-Lösung gestaltet, was potenziell Sicherheitsrisiken birgt, da Angreifer Schwachstellen im Quellcode einfach finden können. Dennoch bietet diese Offenheit Vorteile für die Entwicklergemeinschaft. Entwickler finden auf der Website Ressourcen für das lokale Ausführen von DeepSeek, einschließlich Unterstützung für NVIDIA- und AMD-GPUs durch verschiedene Frameworks. Die DeepSeek-Community ermutigt zu Beiträgen und bietet aktive Feedback-Mechanismen für Entwickler.
Zusätzlich hat DeepSeek mit Open-Source-Communities zusammengearbeitet, um die Modellbereitstellungsoptionen zu verbessern, wodurch Flexibilität und Zugänglichkeit sichergestellt werden. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Entwicklern, die neuesten Technologien und Best Practices zu nutzen, um ihre Projekte zu verbessern und innovative Lösungen zu entwickeln.
Benutzeroberfläche und Nutzererfahrungen
Die Benutzeroberfläche von DeepSeek ist optisch ansprechend und erinnert an die von ChatGPT. Sie wurde so gestaltet, dass Nutzer leicht navigieren und die gewünschten Funktionen schnell finden können. Ebenso wie bei ChatGPT kann man sich unkompliziert über ein Google-Konto anmelden, was den Zugang für viele Nutzer erleichtert.
Erste Nutzererfahrungen zeigen, dass DeepSeek als benutzerfreundlich wahrgenommen wird. Die intuitive Gestaltung der Oberfläche ermöglicht es auch neuen Nutzern, sich schnell zurechtzufinden. DeepSeek schnitt als reiner Text-Chatbot sehr gut ab und wurde als zuverlässig und effektiv beschrieben. Allerdings wurden auch einige Kritikpunkte festgestellt. Bei Fragen zu China und dem dortigen politischen System zeigt DeepSeek eine starke Tendenz zur Regierungsposition und die Webversion unterliegt der chinesischen Zensur, wobei die Implementierung als halbherzig beschrieben wird. Technische Probleme wie Verzögerungen und Abstürze wurden ebenfalls genannt.
Benchmarks und Performance-Vergleiche

DeepSeek V3 hat sich, ähnlich wie ChatGPT, zu einem leistungsfähigen Modell auf dem Markt etabliert und bietet eine beeindruckende Leistung zu geringeren Kosten im Vergleich zu vielen konkurrierenden KI-Modellen. Die Entwicklungskosten für das R1-Modell von DeepSeek wurden auf unter 6 Millionen Dollar geschätzt, was deutlich niedriger ist als bei vielen anderen Modellen.
In den meisten Benchmarks, insbesondere bei Mathematik- und codierungsrelevanten Aufgaben, bietet DeepSeek die beste Leistung unter den Open-Source-Modellen und ist sogar wettbewerbsfähig gegenüber geschlossenen Modellen.
Während DeepSeek V3 ein Kontextfenster von bis zu 64K Tokens unterstützt, bietet ChatGPT O1 einen deutlich größeren Bereich von 128K bis 200K Tokens. Ein "Token" kann als Baustein von Text betrachtet werden, der etwa einem Wort oder einem Teil eines Wortes entspricht. In der Welt der KI und Sprachmodelle bezieht sich ein Kontextfenster auf die Menge an Text, die das Modell auf einmal verarbeiten kann. Größere Kontextfenster ermöglichen es einem Modell, längere Texte oder komplexere Zusammenhänge zu verstehen und zu verarbeiten.
Gegenüberstellung der Kosten bei DeepSeek v3 und ChatGPT
DeepSeek-Preismodell
DeepSeek bietet zwei Hauptmodelle an: DeepSeek-V3 und DeepSeek-R1. Es gibt verschiedene Nutzungspläne, die auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Free Tier ist die kostenlose Version mit begrenzter Nutzung mit bis zu 100 Anfragen pro Monat, ideal für Einzelpersonen oder kleine Teams, die DeepSeek ausprobieren möchten.
Die Option Professional Plan kostet 99 € pro Monat für 5.000 Anfragen und Zugriff auf die API, geeignet für mittelständische Unternehmen, die regelmäßigen Zugriff auf KI-gestützte Analysen benötigen. Des Weiteren führt DeepSeek den Enterprise Plan mit individueller Preisgestaltung. Diese Preisstruktur basiert auf der Anzahl der Eingabetexte (Input) und Ausgabetexte (Output) für größere Anforderungen und große Unternehmen, die umfangreiche Datenverarbeitung und maßgeschneiderte Lösungen benötigen.
ChatGPT-Preismodell
ChatGPT Plus ist ein Abonnementdienst, der für 21 € pro Monat erhältlich ist und Benutzern Zugang zu verbesserten Funktionen und schnelleren Antwortzeiten bietet. Es ist eine kostengünstige Option für Nutzer, die regelmäßig auf die erweiterten Fähigkeiten von ChatGPT zugreifen möchten. Allerdings hat das Unternehmen für die nächsten Jahre eine Preiserhöhung angekündigt.
Im Gegensatz dazu basiert die Preisstruktur von GPT-4 auf der Anzahl der verarbeiteten Tokens, was bedeutet, dass sowohl die Eingabe (Input) - als auch die Ausgabetexte (Output) berechnet werden. Diese flexible Preisgestaltung kann bei hohen Datenvolumen teurer werden, bietet jedoch die Möglichkeit, nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zu zahlen.
Während ChatGPT Plus eine pauschale monatliche Gebühr bietet, kann die Nutzung von GPT-4 je nach Anwendungsfall variieren, was es für spezialisierte Anwendungen geeignet macht, die eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erfordern.
Allgemeiner Kostenvergleich

Nutzungskosten: DeepSeek bietet oft günstigere Nutzungskosten im Vergleich zu GPT-4, insbesondere bei großen Datenmengen.
Abonnement: ChatGPT Plus ist mit aktuell 21 € pro Monat günstiger als DeepSeeks Professional Plan.
Flexibilität: Sowohl ChatGPT als auch DeepSeek bieten beeindruckende Flexibilität, jedoch in unterschiedlichen Bereichen. DeepSeek ist anpassungsfähig in technischen Anwendungen und bietet Lösungen für komplexe Aufgaben in der Programmierung und Datenverarbeitung. ChatGPT hingegen zeichnet sich durch seine Vielseitigkeit in allgemeinen Anwendungen aus. Es kann mühelos kreative Texte generieren, Kundenanfragen beantworten und in einer Vielzahl von Themengebieten eingesetzt werden. Diese Flexibilität macht ChatGPT zu einem idealen Werkzeug für Nutzer, die eine breite Palette von Aufgaben abdecken möchten, von alltäglichen Fragestellungen bis hin zu kreativen Projekten.
Gibt es spezifische Branchen, in denen DeepSeek oder ChatGPT bevorzugt werden?
DeepSeek wird besonders in bestimmten Bereichen wie Programmierung und Softwareentwicklung genutzt, wo DeepSeek Coder leistungsstarke Funktionen für Entwickler bietet und mehrere Programmiersprachen unterstützt. Zudem ist DeepSeek ideal für ressourcenbeschränkte Umgebungen, da es effizient auf schwächeren Geräten laufen kann, was es für Entwickler mit begrenzter Hardware attraktiv macht. Darüber hinaus richtet sich DeepSeek an fachspezifische Anwendungen, die präzise Fachauskünfte erfordern, wie in den Bereichen Medizin, Recht und Technik.
ChatGPT hingegen findet seinen Einsatz vor allem in allgemeinen Anwendungen. Es ist ein Allrounder, der sich für die Textgenerierung, Informationsbereitstellung und kreative Inhalte eignet. Zudem liefert ChatGPT ausgewogene und vielseitige Antworten zu internationalen Fragestellungen und deckt ein breites Spektrum an alltäglichen Themen ab.
Beide Modelle haben ihre Stärken in verschiedenen Bereichen, wobei die Wahl oft von den spezifischen Anforderungen und dem Kontext der Anwendung abhängt. DeepSeek wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um maßgeschneiderte Lösungen zu bieten und die Effizienz zu steigern.
Ausblick und Weiterentwicklung der beiden KI-Systeme

Die Zukunft der KI-Entwicklung verspricht spannend zu werden, insbesondere im Wettbewerb zwischen DeepSeek und ChatGPT:
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Verbesserte Spezialisierung: Es ist zu erwarten, dass DeepSeek seine Stärken in technischen Bereichen wie Mathematik und Programmierung weiter ausbaut. ChatGPT könnte sich auf die Verbesserung seiner kreativen und allgemeinen Fähigkeiten konzentrieren.
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Kontinuierliches Lernen: OpenAI arbeitet daran, ChatGPT kontextbewusster zu machen und seine Echtzeit-Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern.
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Erweiterung der Kontextfenster: Beide Modelle werden wahrscheinlich an der Vergrößerung ihrer Kontextfenster arbeiten, um komplexere und längere Aufgaben bewältigen zu können.
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Multimodale Fähigkeiten: ChatGPT hat bereits Fortschritte in der Verarbeitung von Bild- und Texteingaben gemacht. Es ist anzunehmen, dass DeepSeek ähnliche Funktionen entwickeln wird, um wettbewerbsfähig zu bleiben. DeepSeek plant, seine Fähigkeiten in den Bereichen Mathematik, Programmierung und logisches Denken weiter zu verbessern.
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Kostensenkung und Effizienzsteigerung: Der Wettbewerb zwischen den Modellen wird voraussichtlich zu weiteren Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen führen, was KI-Technologien für ein breiteres Publikum zugänglich macht.
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Integration in Alltagsanwendungen: Beide KI-Modelle werden wahrscheinlich zunehmend in verschiedene Softwareanwendungen und Dienste integriert, was zu einer stärkeren Präsenz von KI im Alltag führen wird.
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Autonome Agenten: Ein Hauptfokus für 2025 liegt auf der Entwicklung von KI-Agenten, die komplexe Aufgaben selbstständig ausführen können.
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Familienkonten: Es gibt Pläne zur Einführung von Familienkonten für ChatGPT.
Beide Unternehmen konzentrieren sich auf die Verbesserung ihrer Technologien, um leistungsfähigere, effizientere und benutzerfreundlichere KI-Systeme zu entwickeln. Diese Entwicklungen versprechen, die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren und sie in unserem Alltag und in der Geschäftswelt einsetzen, grundlegend zu verändern.
Zusammenfassung
DeepSeek hat sich als Akteur in der KI-Welt etabliert, indem es innovative und kosteneffiziente Modelle bietet. Von seinem ersten großen Sprachmodell bis zu weiteren Funktionen von DeepSeek V3 und R1 zeigt das Unternehmen seine Kompetenz in der modernen Datenverarbeitung.
Allerdings bleiben die Sicherheitsrisiken bezüglich des Datenschutzes bestehen, da die Nutzerdaten auf Servern in China gespeichert werden und das Land für seine desolaten Cybersecurity-Standards bekannt ist. Für unser Unternehmen haben wir festgelegt, dass die Nutzung der Dienste auf chinesischen Servern nicht zulässig ist. Eine lokale Installation der KI ist dagegen nicht uninteressant, eine Alternative zu weniger ressourcenschonenden etablierten Modellen und bietet nebenbei spannende Mehrwerte, wenn man in Kauf nimmt, dass die KI zu politischen Themen eine ganz eigene eher chinesische Meinung hat.
DeepSeek und ChatGPT stehen an der Spitze der KI-Entwicklung. DeepSeek punktet durch Kosteneffizienz und technische Vorteile, während ChatGPT mit Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit besticht. Die Wahl zwischen beiden hängt von den spezifischen Anforderungen ab. Für technische Aufgaben ist DeepSeek vorteilhaft, während ChatGPT für kreative Anwendungen besser geeignet sein könnte. Der Wettbewerb zwischen diesen Plattformen wird weiterhin Innovationen und Verbesserungen vorantreiben, wovon die Nutzer auch im Hinblick auf die Kostenseite profitieren werden.
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Wie bereits erwähnt, hält KI immer weiter Einzug in unser privates wie auch berufliches Umfeld. Nicht zuletzt wird KI auch in viele Softwarelösungen integriert. Wenn du Fragen hierzu hast oder auf der Suche nach cloudbasierten Unternehmenslösungen bist, sind wir gern für dich da. Vereinbare einfach einen Termin mit unseren Kollegen in den unten stehenden Kalendern.
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