DeepSeek ist ein chinesisches Start-up für künstliche Intelligenz, gegründet 2023 von Liang Wenfeng. Das Unternehmen hat sich darauf spezialisiert, leistungsfähige, offene Large Language Models (LLMs) zu entwickeln, die mit etablierten Systemen wie OpenAI ChatGPT und Claude von Anthropic konkurrieren.
DeepSeek wird exklusiv vom Hedgefonds High-Flyer finanziert und hat seinen Hauptsitz in Hangzhou, Zhejiang, China
Modelle und Technologie
DeepSeek-V3:
- Veröffentlicht Ende 2024
- 671 Milliarden Parameter
- Training mit 14,8 Billionen Tokens
- Architektur: „Mixture of Experts“ mit Multi-head Latent Attention Transformer, 256 gerouteten Experten
- Leistet mehr als Llama 3.1 und Qwen 2.5, auf Augenhöhe mit GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet
- Besonders kosten- und energieeffizient im Training, was für Aufsehen in der KI-Branche sorgte
DeepSeek-R1:
- Veröffentlicht Januar 2025
- Fokus auf logisches Schließen, mathematische und programmiertechnische Aufgaben
- Eingesetzt werden innovative Reinforcement-Learning-Strategien
- Konkurrenzfähig zu den neuesten Modellen von OpenAI in Bereichen wie Mathematik und Coding
Was macht DeepSeek so einzigartig?
1. Super niedrige Trainingskosten
Das Team von DeepSeek sagt, dass es Top-Modelle für nur einen Bruchteil der Kosten trainiert – etwa 6 Millionen Dollar, während ähnliche LLMs (wie GPT-4) weit über 100 Millionen Dollar für das Training kosten.
Das geht durch optimierte Datenpipelines, die richtige Hardwareauswahl und echt effiziente Trainingsprozesse.
2. Vollständig Open Source
Die größten Modelle von DeepSeek (wie DeepSeek R1) werden unter einer freizügigen MIT-Lizenz veröffentlicht.
Das heißt, jeder kann den Code und die Gewichte frei einsehen, ändern oder einsetzen, was für Entwickler und Forscher interessant ist.
Viele Mitbewerber veröffentlichen nur eingeschränkte oder begrenzte Versionen oder behalten ihre Kernmodelle für sich.
3. Hardware-Effizienz
Die Modelle von DeepSeek sind so konzipiert, dass sie nicht nur auf teuren High-End-Clustern, sondern auch auf weit verbreiteten GPUs der Mittelklasse (wie der H800) gut laufen.
Dies senkt die Einstiegshürde für kleine Unternehmen und Forscher, die fortschrittliche Modelle einsetzen möchten.
4. Starke Community und Ökosystem
Da DeepSeek offen und erschwinglich ist, hat es schnell eine begeisterte Entwickler-Community gewonnen.
Integrations- und Feinabstimmungsanleitungen tauchen schnell auf, und die Akzeptanz steigt sowohl in akademischen Kreisen als auch unter Hobbyanwendern.
5. Leistung und Fähigkeiten
Trotz seines kostengünstigen Ansatzes zeigen die Modelle von DeepSeek eine konkurrenzfähige Leistung. DeepSeek R1 hat bei Aufgaben wie Mathe, Programmierung und natürlicher Sprachverarbeitung echt gut abgeschnitten und oft die Leistung von führenden Modellen wie OpenAI’s o1 erreicht oder sogar übertroffen.
Die Modelle von DeepSeek nutzen auch fortgeschrittene Argumentationstechniken wie Chain of Thought (CoT), um ihre Fähigkeiten zur Problemlösung und Argumentation zu verbessern. Die Fähigkeit von DeepSeek, seine Überlegungen durch Chain-of-Thought-Argumentation zu erklären, ist ein weiteres einzigartiges Merkmal, das dazu dient, komplexe Aufgaben in kleinere Schritte zu zerlegen
6. Einzigartige Merkmale
DeepSeek-R1 ist nicht nur wegen seiner Kosteneffizienz einzigartig, sondern auch, weil es eine neue Methode zum Sammeln von Daten und zum tiefen Denken verwendet, die es von anderen Modellen unterscheidet. Seine besonderen Merkmale werden hier technisch aufgeschlüsselt:
- Kuratierte Daten für tiefes Denken: Der Trainingsprozess von DeepSeek-R1 beginnt mit der Erstellung eines erstklassigen „Cold-Start”-Datensatzes
- Reinforcement Learning-gesteuertes Denken: DeepSeek-R1 verbessert seine Denkfähigkeiten durch einen mehrstufigen Reinforcement Learning (RL)-Prozess, der die Abhängigkeit von überwachten Daten minimiert
- Selbstreflexion und adaptives Denken: DeepSeek-R1 zeigt durch seine RL-Infrastruktur einen fortgeschrittenen Denkprozess, der dem menschlichen Denken ähnelt