Was ist DeepSeek?
- DeepSeek (chinesisch: 深度求索; pinyin: Shēndù Qiúsuǒ) ist ein in Hangzhou, Zhejiang (China) ansässiges Unternehmen für künstliche Intelligenz.
- Gegründet wurde es im Juli 2023 von Liang Wenfeng, der zugleich CEO ist.
- Das Unternehmen entwickelt große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), z. B. die Modellreihe „R1“, „V3“ etc.
- DeepSeek positioniert sich als „kosteneffizienter“ Herausforderer im KI-Bereich, insbesondere gegenüber westlichen Modellen.
Was DeepSeek so besonders macht
Du erfährst, dass DeepSeek ein chinesisches Unternehmen für künstliche Intelligenz ist, das sich auf die Entwicklung groß angelegter Sprachmodelle und anderer fortschrittlicher KI-Systeme konzentriert. Es zeichnet sich durch kostengünstige Innovationen, einen Open-Source-Ansatz und schnelle Fortschritte aus, die die Aufmerksamkeit globaler Technologieunternehmen auf sich gezogen haben.
Die Kernaufgabe von DeepSeek
DeepSeek will künstliche Intelligenz zugänglicher und effizienter machen. Sein Hauptziel ist es, Modelle zu entwickeln, die auf dem Niveau führender Systeme wie ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google funktionieren, dabei aber weniger Ressourcen verbrauchen.
Das zeigt sich in seinen Open-Source-Veröffentlichungen, die es Entwicklern und Forschern ermöglichen, seine Modelle zu untersuchen und zu verbessern. Dieser Ansatz hilft, die Hürden für die KI-Forschung zu senken, vor allem für kleinere Organisationen.
Das Unternehmen legt außerdem einen Schwerpunkt auf die Optimierung des Preis-Leistungs-Verhältnisses. Die Technologie von DeepSeek zeigt, dass hochwertige KI-Tools auch ohne die riesigen Budgets entwickelt werden können, die für US-amerikanische Tech-Giganten typisch sind. Damit ist das Unternehmen ein wichtiger Akteur bei der Neugestaltung der Finanzierung und Verbreitung von KI-Innovationen.
| Fokusbereich | Beschreibung |
|---|---|
| Zugänglichkeit | Open-Source-Modelle für die öffentliche Nutzung |
| Effizienz | Geringere Rechen- und Trainingskosten |
| Zusammenarbeit | Fördert globale Forschungspartizipation |
Ursprünge und Gründer
DeepSeek wurde 2023 von Liang Wenfeng gegründet, einem Unternehmer mit Erfahrung im quantitativen Handel und in der KI-Forschung. Das Unternehmen wird von High-Flyer Capital Management betrieben, einem chinesischen Hedgefonds, der auch von Liang geleitet wird.
Der Hauptsitz ist in Hangzhou in der Provinz Zhejiang, einer Region, die für ihr wachsendes Technologie-Ökosystem bekannt ist. Liang, Absolvent der Zhejiang-Universität, baute DeepSeek auf, indem er qualifizierte Ingenieure und Forscher von führenden chinesischen Universitäten rekrutierte.
Das frühe Wachstum des Unternehmens lässt sich auf die starke finanzielle Unterstützung und den Zugang zu modernster Computerhardware zurückführen. Durch den Kauf von Tausenden von Nvidia-GPUs sicherte sich DeepSeek die Rechenleistung, die für das Training von innovativen KI-Modellen erforderlich war. Diese Grundlage half dem Unternehmen, schon kurz nach seiner Gründung mit etablierten westlichen KI-Unternehmen zu konkurrieren.
Wichtige Meilensteine
DeepSeek erlangte im Januar 2025 internationale Aufmerksamkeit, als sein neuestes Modell die App-Download-Charts anführte und die globalen Technologiemärkte beeinflusste. Analysten stellten fest, dass seine Modelle eine mit führenden westlichen Systemen vergleichbare Leistung erzielten, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten.
Die Open-Source-Modelle des Unternehmens lösten sowohl im akademischen als auch im kommerziellen Bereich umfangreiche Tests und eine breite Akzeptanz aus. Diese Transparenz schuf Vertrauen und beschleunigte Innovationen in der gesamten KI-Community.
Weitere Meilensteine sind Partnerschaften mit Forschungseinrichtungen und die Veröffentlichung mehrsprachiger Trainingsdatensätze. Jeder Schritt festigte seinen Ruf als kosteneffizienter und technisch versierter KI-Entwickler.
Man kann den Aufstieg von DeepSeek als Zeichen für den wachsenden Einfluss Chinas in der globalen KI-Entwicklung und als Wandel hin zu einer offeneren, ressourcenbewussteren Innovation sehen.
DeepSeek-KI-Modelle
Man kann mehrere DeepSeek-Modelle erkunden, die für verschiedene Aufgaben entwickelt wurden, vom allgemeinen Denken bis zur Programmierunterstützung. Jedes Modell baut auf früheren Versionen auf und verbessert Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit, während es gleichzeitig kostengünstig und für Forschungszwecke offen bleibt.
DeepSeek-V2
DeepSeek-V2 konzentriert sich auf Leistung und Flexibilität für das allgemeine Sprachverständnis. Es nutzt eine Mixture of Experts (MoE)-Struktur, die für jede Aufgabe nur Teile des Modells aktiviert. Dieses Design reduziert die Rechenkosten und sorgt gleichzeitig für eine hohe Genauigkeit.
Du kannst DeepSeek-V2 für die Textgenerierung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen verwenden. Es unterstützt mehrere Sprachen und hat im Vergleich zu früheren Versionen ein verbessertes Kontextverständnis. Das Modell integriert auch Sicherheitsfilter, um voreingenommene oder unsichere Ergebnisse zu reduzieren.
Wichtigste Funktionen:
- MoE-Architektur für effiziente Berechnungen
- Verbesserte Mehrsprachenunterstützung
- Verbesserte Ausrichtung und Sicherheitskontrollen
Entwickler entscheiden sich oft für V2, wenn sie ein Gleichgewicht zwischen Leistungsfähigkeit und Ressourceneffizienz benötigen.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 erweitert V2 um tiefere Schlussfolgerungs- und Inferenzfähigkeiten. Es nutzt verfeinerte Nachschulungsmethoden und größere Datensätze, um die logische Konsistenz und die sachliche Genauigkeit zu verbessern. Berichte aus Modellkatalogen zeigen, dass V3 bei strukturierten Schlussfolgerungsaufgaben gut abschneidet.
Dieses Modell unterstützt Chain-of-Thought-Schlussfolgerungen, wodurch es Zwischen Schritte bei der Problemlösung erklären kann. Es führt auch eine bessere Ausrichtungseinstellung ein, um den Ton zu steuern und schädliche Ergebnisse zu reduzieren. Externe Forscher haben aber festgestellt, dass V3 vielleicht immer noch eine geringere Sicherheitsausrichtung hat als einige andere Modelle.
Highlights:
| Highlight | Beschreibung |
|---|---|
| Schlussfolgerungen / Reasoning | Erweiterte Inferenz und mehrstufige Logik |
| Training | Größerer Datensatz und optimiertes Fine-Tuning |
| Anwendungsfälle / Use Cases | Forschung, Analyse und allgemeine Konversation |
Du kannst V3 lokal oder über Cloud-APIs einsetzen, um es flexibel zu integrieren.
DeepSeek-Coder
DeepSeek-Coder ist auf Programmierung und Codegenerierung spezialisiert. Es wurde mit großen Mengen an Open-Source-Code und technischer Dokumentation trainiert. Du kannst es zum Schreiben, Debuggen oder Erklären von Code in mehreren Programmiersprachen verwenden.
Das Modell liefert strukturierte Ausgaben mit Syntaxhervorhebung und Kommentaren zur besseren Übersichtlichkeit. Es unterstützt Sprachen wie Python, C++ und JavaScript und eignet sich daher gut für die Softwareentwicklung und Ausbildung.
Zu den Funktionen gehören:
- Code-Vervollständigung und -Reparatur
- Übersetzung von natürlicher Sprache in Code
- Erklärung der Codelogik
DeepSeek-Coder hilft dir dabei, routinemäßige Codierungsaufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu steigern, ohne die Kontrolle über das Endergebnis zu verlieren.
Wichtige Funktionen und Fähigkeiten
DeepSeek bietet fortschrittliche KI-Funktionen, die mehrsprachige Kommunikation, anweisungsbasiertes Lernen und das modusübergreifende Verständnis zwischen Text und Bildern unterstützen. Diese Funktionen machen es zu einem flexiblen KI-Tool für Forschungs-, Geschäfts- und Entwicklungsaufgaben, die Präzision und Anpassungsfähigkeit erfordern.
Mehrsprachige Unterstützung
Mit DeepSeek kannst du Texte in mehreren Sprachen mit gleichbleibender Genauigkeit verarbeiten und generieren. Dank seiner mehrsprachigen Trainingsdaten versteht es Grammatik, Redewendungen und Kontexte aus verschiedenen Regionen. So kannst du lokalisierte Anwendungen oder Inhalte erstellen, ohne für jede Sprache separate Modelle zu benötigen.
DeepSeek unterstützt die wichtigsten globalen Sprachen und mehrere regionale Sprachen. Es nutzt gemeinsame Einbettungen, um Bedeutungen über Sprachen hinweg zu verknüpfen, wodurch die Übersetzungsqualität verbessert und Verzerrungen reduziert werden.
| Feature | Beschreibung |
|---|---|
| Unterstützte Sprachen | 50+ große und regionale Sprachen |
| Hauptvorteil | Nahtloses Verständnis über Sprachen hinweg |
| Anwendungsfälle | Globale Chatbots, Übersetzungstools, mehrsprachige Forschung |
Diese Funktion macht DeepSeek geeignet für internationalen Kundensupport, grenzüberschreitende Analysen und akademische Übersetzungsaufgaben.
Anweisungsanpassung
DeepSeek verbessert die Antwortgenauigkeit durch Anweisungsanpassung, einen Prozess, der das Verhalten des Modells an die Absichten des Menschen anpasst. Du kannst klare Anweisungen geben, und das Modell folgt ihnen zuverlässiger als nicht abgestimmte Systeme.
Es lernt aus großen Mengen von Anweisungs-Antwort-Paaren und versteht so nicht nur, was es antworten soll, sondern auch, wie es antworten soll. Diese Abstimmung reduziert irrelevante oder vage Ausgaben und unterstützt strukturiertes Denken.
Du kannst diese Funktion nutzen, um benutzerdefinierte Workflows, Trainingsassistenten oder automatisierte Dokumentationssysteme zu entwerfen. Die Fähigkeit des Modells, sich an deinen Stil anzupassen, macht es sowohl für technische als auch für konversationelle Kontexte effektiv.
Integration von Bild und Sprache
Die Variante DeepSeek-VL kombiniert Bild- und Textverständnis, sodass du visuelle Daten mit schriftlichem Kontext analysieren kannst. Sie verbindet visuelle Erkennung mit natürlicher Sprachverarbeitung und unterstützt Aufgaben wie die Erstellung von Bildunterschriften, die Beantwortung visueller Fragen und die Datenannotation.
Du kannst Bilder eingeben und detaillierte textuelle Einblicke erhalten oder aus beschreibendem Text visuelle Darstellungen generieren. Diese Integration ist hilfreich im E-Commerce, im Bildungswesen und in der medizinischen Bildgebung, wo die visuelle Interpretation eine wichtige Rolle spielt.
DeepSeek-VL nutzt gemeinsame Einbettungen, um visuelle und textuelle Merkmale aufeinander abzustimmen, was die Genauigkeit bei multimodalen Aufgaben verbessert und eine natürlichere Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ermöglicht.
Open Source und Community-Engagement
DeepSeek erweitert den Zugang zu fortschrittlichen KI-Tools durch die Veröffentlichung von Open-Source-Modellen, freizügigen Lizenzen und Community-Programmen, die die Entwicklung in der Praxis unterstützen. Du kannst große Sprachmodelle erkunden, modifizieren und einsetzen, ohne bei Null anfangen zu müssen oder restriktiven Barrieren gegenüberzustehen.
Verfügbarkeit der Modelle auf Hugging Face
Die Modelle von DeepSeek, wie z. B. DeepSeek-R1 und DeepSeek-MoE, findest du direkt auf Hugging Face. Diese Modelle enthalten vortrainierte Gewichte, Konfigurationsdateien und Inferenzskripte, die die Einrichtung vereinfachen.
Jede Modellseite enthält Anwendungsbeispiele, unterstützte Aufgaben und Dokumentation für die Feinabstimmung. Du kannst Modelle mit der Bibliothek „transformers“ laden und sie in Chatbot-Apps, Textzusammenfassungen oder Code-Assistenten integrieren.Modellname Typ Parameter Lizenz Gehostet auf
| Modellname | Typ | Parameter | Lizenz | Gehostet auf |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | Dense LLM | ~70 Mrd. | Apache 2.0 | Hugging Face |
| DeepSeek-MoE | Mixture of Experts | Variabel | MIT | Hugging Face |
Durch das Hosten der Modelle auf einer öffentlichen Plattform stellt DeepSeek sicher, dass du die Leistung bewerten, Ergebnisse teilen und Verbesserungen beitragen kannst, ohne eine aufwendige Infrastruktur verwalten zu müssen.
Lizenzierung und kommerzielle Nutzung
DeepSeek veröffentlicht die meisten seiner Modelle unter freizügigen Lizenzen wie Apache 2.0 oder MIT. Diese Lizenzen erlauben es dir, die Modelle in kommerziellen oder nicht-kommerziellen Projekten zu modifizieren, zu verbreiten und zu nutzen.
Wenn du eine Chatbot-App oder ein KI-gestütztes Dokumentations-Tool entwickelst, kannst du die Modelle von DeepSeek ohne rechtliche Komplikationen an deinen Bereich anpassen. Die Anforderungen an die Namensnennung und den Lizenzhinweis sind minimal, sodass die Einhaltung der Vorschriften unkompliziert ist.
Dieser Ansatz unterstützt Start-ups und Forschungsteams, die produktionsreife KI ohne die Kosten proprietärer Systeme benötigen. Du kannst die Open-Source-Tools von DeepSeek auch mit deinen internen Datensätzen kombinieren, um spezialisierte Lösungen zu erstellen, die unter deiner Kontrolle bleiben.
Akzeptanz in der Community
DeepSeek fördert die aktive Zusammenarbeit durch Workshops, Hackathons und offene Herausforderungen. Du kannst an diesen Veranstaltungen teilnehmen, um neue Modelle zu testen, Feedback auszutauschen und dich um Zuschüsse oder technische Unterstützung zu bewerben.
Die GitHub-Repositorys werden regelmäßig mit Bugfixes, Beispielen und Pull-Anfragen der Community aktualisiert. Die Diskussionen konzentrieren sich oft auf die Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit, Skalierungsmethoden und Domänenanpassung.
Durch die Teilnahme an diesem Ökosystem erhältst du Zugang zu gemeinsamen Lernressourcen und einem Netzwerk von Entwicklern, die dieselben Open-Source-Modelle verfeinern. Diese gemeinsame Anstrengung hilft dir, deine Projekte schneller voranzubringen und mit den aktuellen Praktiken der KI-Entwicklung Schritt zu halten.
Leistung, Effizienz und Inferenzkosten
DeepSeek konzentriert sich darauf, den Rechen- und Finanzaufwand für groß angelegte KI-Modelle zu reduzieren. Das zeigt sich in seinem effizienten Trainingsdesign, den geringeren Inferenzkosten und dem sorgfältigen Einsatz von Hardware, um die Leistung pro Watt und pro Dollar zu maximieren.
Effizienz bei Training und Inferenz
Du profitierst von der Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur von DeepSeek, die für jedes Token nur einen kleinen Teil der Gesamtparameter aktiviert – etwa 37 Milliarden von 671 Milliarden. Diese selektive Aktivierung reduziert den Rechenaufwand, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Das Multi-Head Latent Attention (MHLA)-System reduziert den Speicherbedarf weiter auf nur 5–13 % dessen, was frühere Modelle benötigten. Du profitierst von schnelleren Antworten und einem geringeren Energieverbrauch, insbesondere bei langen oder komplexen Eingaben.
DeepSeek wendet außerdem verstärkendes Lernen und Wissensdestillation an, um Schlussfolgerungen von größeren Modellen auf kleinere zu übertragen. Dieser Prozess ermöglicht es dir, leistungsfähige Modelle auf weniger GPUs einzusetzen, wodurch KI zugänglicher und erschwinglicher wird.
Kostenvergleich mit anderen KI-Modellen
Der Kostenvorteil von DeepSeek wird deutlich, wenn man die angegebenen 6 Millionen US-Dollar Trainingskosten bei Verwendung von 2.000 Nvidia H800-GPUs mit den geschätzten 80 bis 100 Millionen US-Dollar für das GPT-4-Training vergleicht.
| Modell | Ungefähre Trainingskosten | GPU-Typ | GPU-Anzahl | Kosteneffizienz |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 6 Mio. $ | Nvidia H800 | 2.000 | Hoch |
| GPT-4 | 80–100 Mio. $ | Nvidia H100 | 16.000 | Mittel |
| Meta LLaMA 3 | ~80 Mio. $ | Nvidia H100 | 16.000 | Mittel |
Durch die Optimierung sowohl der Software als auch der Datenverarbeitung erreicht DeepSeek in einigen Tests eine bis zu 50-mal günstigere Inferenz als die Konkurrenz. Du profitierst von niedrigeren Kosten pro Abfrage, was eine breitere Einführung von KI und eine einfachere Skalierung für den Einsatz in Unternehmen ermöglicht.
Hardware und KI-Chips
Ein Großteil der Effizienz von DeepSeek ist auf die Optimierungen auf Hardwareebene zurückzuführen. Anstatt sich ausschließlich auf Standard-CUDA-Frameworks zu verlassen, haben die Ingenieure PTX-Programmierung verwendet, um GPU-Befehle direkt zu steuern. Mit diesem Ansatz kannst du mehr Leistung aus jeder Nvidia-GPU herausholen.
Der DualPipe-Algorithmus von DeepSeek verbessert die GPU-Kommunikation und reduziert die Leerlaufzeit während des Trainings. In Kombination mit Speicherkomprimierung und Lastenausgleich erhöht er den Durchsatz, ohne dass zusätzliche Chips erforderlich sind.
Durch die Konzentration auf FP8-Mischpräzision und sparsame Berechnungen wird weniger Strom verbraucht, während die Leistung hoch bleibt. Diese Entscheidungen machen DeepSeek-Modelle sowohl für große Rechenzentren als auch für kleinere KI-Implementierungen praktikabel.
Auswirkungen auf die Branche und Wettbewerbsumfeld
DeepSeek verändert die Art und Weise, wie KI-Modelle weltweit konkurrieren, skalieren und sich verbreiten. Es fordert die marktbeherrschenden Akteure in Bezug auf Reasoning-Leistung, offenen Zugang zu Gewichten und Kostenstruktur heraus und stärkt gleichzeitig das KI-Ökosystem Chinas und beeinflusst die Strategien großer Technologieunternehmen.
Vergleich mit OpenAI und ChatGPT
Die Veröffentlichung von DeepSeek stellte eine direkte Herausforderung für OpenAI’s ChatGPT dar, da es ein Reasoning-Modell mit offenen Gewichten unter einer MIT-Lizenz anbot.
Man kann es ohne die gleichen Einschränkungen, die für die kommerzielle API von ChatGPT gelten, herunterladen, feinabstimmen und einsetzen.
Während OpenAI sich auf Closed-Source-Entwicklung und Premium-Abonnements konzentriert, senkt der Ansatz von DeepSeek die Einstiegshürden für Entwickler. Die gemeldeten Trainingskosten – unter 6 Millionen US-Dollar – stehen im Gegensatz zu den millionenschweren Budgets von OpenAI für Modelle der GPT-4-Klasse.
| Feature | DeepSeek | OpenAI / ChatGPT |
|---|---|---|
| Modellzugang | Open-Weight (offene Gewichte) | Closed-Source (geschlossen) |
| Trainingskosten | Niedriger (angegeben) | Hoch |
| Lizenzierung | MIT | Proprietär |
| Stärken | Kosteneffizienz, Anpassungsfähigkeit | Skalierung, Sicherheit, Markenvertrauen |
Man profitiert von einem wettbewerbsfähigeren Markt, aber es bleiben Bedenken hinsichtlich der Modellsicherheit, der Datenbeschaffung und des potenziellen Missbrauchs.
Chinesisches KI-Ökosystem
DeepSeek stärkt Chinas KI-Ökosystem, indem es sich an den nationalen Zielen für technologische Unabhängigkeit ausrichtet. Du kannst seine Integration in Universitäten, Start-ups und Tech-Unternehmen sehen, die sein Open-Weight-Design nutzen, um lokale Innovationen zu beschleunigen.
Der Erfolg des Modells spiegelt auch Chinas riesige Computing-Cluster und Talentnetzwerke wider. Trotz Exportkontrollen, die den Zugang zu fortschrittlichen Chips einschränken, haben die Entwickler von DeepSeek die Hardwarenutzung optimiert, um eine mit westlichen Modellen vergleichbare Leistung aufrechtzuerhalten.
Dank staatlicher Unterstützung und privater Investitionen – vor allem durch High Flyer Capital Management – kann China seine KI-Fähigkeiten ausbauen und gleichzeitig die Abhängigkeit von US-Technologie verringern. Für dich ist das ein Zeichen für ein reifendes Ökosystem, das in der Lage ist, global wettbewerbsfähige Modelle zu entwickeln.
Einfluss auf ByteDance und Alibaba
Unternehmen wie ByteDance und Alibaba haben begonnen, ihre KI-Strategien als Reaktion auf den Aufstieg von DeepSeek anzupassen. ByteDance integriert Denk- und Empfehlungsfunktionen, die vom Effizienzmodell von DeepSeek inspiriert sind, und verbessert damit personalisierte Inhaltssysteme.
Alibaba Cloud bietet nun Open-Weight-Kompatibilität für Unternehmenskunden an und passt sich damit der Verbreitungsstrategie von DeepSeek an. Dadurch können Unternehmen Modelle kostengünstiger und lokal optimieren.
Diese Firmen stehen jetzt in direkterer Konkurrenz zu westlichen KI-Dienstleistern. Für dich bedeutet das eine größere Auswahl an Tools, niedrigere Preise für den Einsatz von KI und mehr regionale Vielfalt bei der KI-Infrastruktur.
Einschränkungen und regulatorische Überlegungen
Bei der Nutzung von DeepSeek gibt es zwei große Herausforderungen: Einschränkungen bei politischen und historischen Diskussionen sowie Bedenken hinsichtlich des Umgangs des Systems mit Nutzerdaten und der Sicherheit. Beide Probleme beeinflussen, wie du das Modell sicher und effektiv in Forschung oder Wirtschaft einsetzen kannst.
Zensur und sensible Themen
DeepSeek unterliegt den chinesischen Inhaltsvorschriften, die die Diskussion politisch sensibler Ereignisse einschränken. Wenn du nach Themen wie dem Tiananmen-Platz oder der Unabhängigkeit Taiwans fragst, vermeidet das Modell oft direkte Antworten oder gibt vage Antworten. Dieses Verhalten entspricht den chinesischen vorläufigen Maßnahmen zur Verwaltung allgemeiner künstlicher Intelligenz, die Inhalte verbieten, die „die Staatsgewalt untergraben“ oder „das nationale Ansehen schädigen“.
Für dich als Nutzer bedeutet das, dass DeepSeek möglicherweise keine vollständigen oder ausgewogenen Informationen zu historischen oder politischen Themen liefert. Diese Einschränkung kann sich auf die KI-Forschung auswirken, die auf offene Daten oder unterschiedliche Perspektiven angewiesen ist.
Wenn du DeepSeek in akademischen oder journalistischen Arbeiten verwendest, solltest du die Fakten durch unabhängige Quellen überprüfen. Wenn du dich ausschließlich auf die Ergebnisse von DeepSeek verlässt, besteht die Gefahr, dass zensurbedingte Verzerrungen in deine Projekte einfließen.
Sicherheit und Datenschutz
Die Datenschutzrichtlinie von DeepSeek besagt, dass Nutzerdaten auf Servern in der Volksrepublik China gespeichert werden können. Dies wirft Fragen hinsichtlich der Datenhoheit, des potenziellen Zugriffs durch die Regierung und der Einhaltung ausländischer Datenschutzgesetze auf.
Beachte, dass Open-Source-Versionen von DeepSeek lokal ausgeführt werden können, wodurch das Risiko einer Fern-Datenerfassung verringert wird. Die meisten Nutzer interagieren jedoch über mobile oder Web-Apps, die Daten online übertragen.
Eine CISCO-Studie hat ergeben, dass die Schutzmaßnahmen von DeepSeek gegen schädliche Eingabeaufforderungen schwächer sind als die vergleichbarer Modelle. Dieser Mangel an Filterung erhöht das Risiko von Missbrauch, wie z. B. der Generierung bösartiger Codes oder Datenlecks.
Bevor du DeepSeek in Unternehmenssystemen einsetzt, solltest du die Sicherheitskontrollen bewerten, die Datenaufbewahrungspraktiken überprüfen und die Einhaltung der Datenschutzstandards deines Unternehmens sicherstellen.
