Was ist Deepseek, und warum sollte es Sie interessieren? Was noch wichtiger ist: Kann es ChatGPT ersetzen und bietet es Gesprächsnotizen und Zusammenfassungen?

Wir gehen auf all dies und mehr ein, einschließlich Funktionen, Preise und Sicherheit. Wenn Sie schon von Deepseek, auch bekannt als das chinesische Open-Source-ChatGPT, gehört haben, aber nicht wissen, ob es etwas für Sie ist, werden Sie es bald wissen.

Inhaltsübersicht

TL;DR: Was Sie über DeepSeek wissen müssen (2025)

DeepSeek ist ein neues KI-Sprachmodell des chinesischen Unternehmens High-Flyer, das mit seinem kosteneffizienten und leistungsstarken Design Branchenführer wie ChatGPT und Claude herausfordern will. Durch die Verwendung einer Mixture of Experts (MoE)-Architektur aktiviert DeepSeek nur die Teile seines Modells, die für die jeweilige Aufgabe benötigt werden, wodurch es schneller und ressourcenschonender wird. 

Mit dem Anspruch, GPT-5 und Claude Sonnet 4.5 in Industrie-Benchmarks zu übertreffen, gewinnt sie an Aufmerksamkeit für ihre Präzision, Erschwinglichkeit und ihr Potenzial, den Zugang zu leistungsstarker KI zu demokratisieren.

Der chinesische Ursprung von DeepSeek und die undurchsichtigen Datenrichtlinien haben jedoch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit geweckt, insbesondere bei Unternehmen, die strengen Gesetzen zur Einhaltung von Daten unterliegen. Für Entwickler und technische Nutzer ist DeepSeek zwar vielversprechend, aber die begrenzten Möglichkeiten zur Feinabstimmung und die ungewisse Zuverlässigkeit der Infrastruktur könnten die breite Akzeptanz vorerst einschränken.

Am besten geeignet für: Entwickler, Forscher und datengesteuerte Teams, die eine effiziente und technisch präzise KI-Alternative zu US-amerikanischen Modellen suchen.

Vermeiden Sie es, wenn: Sie mit sensiblen oder regulierten Daten umgehen, insbesondere in westlichen Ländern.

Fazit: DeepSeek ist ein beeindruckender Newcomer und ein potenzieller Disruptor im KI-Wettlauf, aber man sollte sich ihm vorsichtig nähern, bis seine Sicherheit, Transparenz und langfristige Zuverlässigkeit vollständig verifiziert sind.

Was ist eigentlich DeepSeek?

Die Homepage von DeepSeek ab November 2025.

DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das mit Tools wie ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropickonkurrieren kann. DeepSeek wurde mit dem Fokus auf Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Kosteneffizienz entwickelt und hat schnell Aufmerksamkeit für sein bahnbrechendes Potenzial für KI-gestützte Unternehmen, Forschung und persönliche Produktivität gewonnen.

DeepSeek machte bei seiner Markteinführung Schlagzeilen, indem es die Finanzmärkte durcheinanderbrachte und mit seinen angeblichen Entwicklungskosten von nur 6 Mio. USD für Aufsehen sorgte. Wenn das stimmt, sind das 98,89 % weniger als die 540 Millionen Dollar, die OpenAI angeblich allein im Jahr 2022 ausgeben wird. Dies würde auf eine erhebliche Verschiebung der KI-Entwicklungskosten hindeuten und leistungsstarke KI-Modelle für kleinere Unternehmen und Forschungseinrichtungen zugänglicher machen.

Einige Experten haben jedoch in Frage gestellt, ob die von DeepSeek angegebenen Kosten korrekt sind. Sie vermuten, dass die tatsächlichen Investitionen hinter der Entwicklung deutlich höher sein könnten, wenn man Rechenressourcen, Talente und Infrastruktur berücksichtigt. Unabhängig von der genauen Zahl signalisiert der Start von DeepSeek eine wachsende Herausforderung für die Dominanz der KI-Giganten und beweist, dass neue Akteure mit wettbewerbsfähigen Modellen zu potenziell niedrigeren Kosten auftauchen können.

Warum ist DeepSeek so beliebt?

DeepSeek gewinnt aus mehreren Gründen an Aufmerksamkeit. Erstens ist die Nutzung völlig kostenlos und es gibt keine Nutzungsbeschränkungen (im Gegensatz zu ChatGPT), und die Gewichte sind ebenfalls quelloffen und frei verwendbar, obwohl die vollständigen Trainingsdaten und der Backend-Stack proprietär bleiben. Das bedeutet, dass jeder die Modellgewichte, die DeepSeek veröffentlicht hat, ansehen, kopieren, herunterladen und ändern kann. Sie können das trainierte Modell herunterladen, es lokal ausführen, Feinabstimmungen vornehmen oder Ihre eigene Variante erstellen, aber Sie können den ursprünglichen Trainingscode, die Datensätze oder die Pipeline, die zur Erstellung des Modells verwendet wurden, nicht einsehen. 

Die KI-Landschaft verändert sich rasant, und Unternehmen suchen nach Alternativen jenseits von OpenAI und Google, wobei viele eine vollständige Abkehr von US-amerikanischen Unternehmen in Erwägung ziehen. Die Entwicklung von DeepSeek deutet darauf hin, dass Unternehmen mehr Auswahlmöglichkeiten bei der KI-Technologie wünschen, insbesondere Modelle, die wettbewerbsfähige Leistung mit größerer Transparenz und Flexibilität bieten.  

Was ist an DeepSeek so umstritten?

Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des ethischen Einsatzes von KI haben das Interesse der Nutzer geweckt, insbesondere derjenigen, die in den USA und in Teilen Europas auf Bundesebene tätig sind. DeepSeek gibt zum Beispiel offen zu, dass seine Daten auf zentralen chinesischen Servern gespeichert werden. Das ist für US-Regierungsangestellte ein großes Tabu. Das missfällt ihnen sogar so sehr, dass sie es für Regierungsbeamte verboten haben. Dieses Verbot würde auch für russische, iranische oder nordkoreanische KI-Modelle gelten.

Der Grund für ein solches Verbot?

"Wir befinden uns in einem neuen Kalten Krieg - und KI ist die strategische Technologie im Zentrum. Die KPCh ist nicht innovativ - sie stiehlt, skaliert und untergräbt. Vom Diebstahl geistigen Eigentums und Chip-Schmuggel bis zur Einbettung von KI in Überwachungs- und Militärplattformen versucht die Kommunistische Partei Chinas, diese Technologie als Waffe einzusetzen. Wir müssen eine klare Linie ziehen: Die Systeme der US-Regierung dürfen nicht von Werkzeugen angetrieben werden, die für autoritäre Interessen entwickelt wurden.

John Moolenaar, amerikanischer Kongressabgeordneter

Im Grunde genommen fürchten die USA, der edle, heldenhafte Protagonist der Welt, die KI anderer Länder, weil sie ihnen nicht trauen. Aber wir, die Menschen, haben absolut nichts von OpenAI, Anthropic oder einem anderen großen westlichen Technologieunternehmen zu befürchten. Wir sind die Guten, nicht vergessen!

Trotz meines aufgesetzten Sarkasmus ist dies wirklich das, was amerikanische Politiker glauben (vielleicht nicht der Teil der Guten). Sie glauben, dass chinesische KI dazu verwendet werden kann, sie auszuspionieren. Und damit haben sie wahrscheinlich nicht Unrecht. In ähnlicher Weise hat China das ChatGPT von OpenAI verboten, es ist also ein Spiel mit Gegenleistungen. Beide spielen dasselbe Spiel, was bedeutet, dass die Regierungen höchstwahrscheinlich durch die Hintertür Zugang zu dem LLM Ihrer Wahl haben, unabhängig davon, für welches Sie sich entscheiden. Sie sagen Ihnen nur nichts davon. Willkommen in der Post-Privacy-Welt. 

Nach dem derzeitigen Stand der Dinge sind diese in China gespeicherten Daten für viele westliche Unternehmen ein großes Warnsignal. Wenn DeepSeek neue Schutzmaßnahmen für den Datenschutz und die Sicherheit einführt, könnte das Unternehmen für Nutzer interessant sein, die sich vor den potenziellen Datenrisiken im Zusammenhang mit herkömmlichen KI-Plattformen fürchten.

DeepSeek vs. ChatGPT: Was ist besser?

DeepSeek und ChatGPT sind beides KI-gesteuerte Modelle, die für die Bewältigung sprachbasierter Aufgaben entwickelt wurden, jedoch mit unterschiedlichen Prioritäten im Hinterkopf. Während ChatGPT weithin für seine Konversationsfähigkeiten bekannt ist, wurde DeepSeek als Alternative positioniert, die sich auf strukturierte Antworten und Genauigkeit in technischen Bereichen konzentriert.

Es geht jedoch noch weiter. DeepSeek ist quelloffen, so dass absolut jeder seine eigene lokale Version betreiben oder sie nach Belieben umbenennen kann. Außerdem ist es kostenlos und ohne Nutzungsbeschränkungen. Obwohl OpenAI als "offen" bezeichnet wird, ist ChatGPT nicht quelloffen, nicht kostenlos und mit einer Reihe von Nutzungsbeschränkungen verbunden.

Hier eine kurze Übersicht über den Vergleich

Schneller Vergleich: DeepSeek V3 gegen GPT-5 (2025)

Merkmal DeepSeek V3 GPT-5 (ChatGPT)
Architektur / Parameter Expertengemischtes Modell mit ~671B Gesamtparametern (≈37B aktiv pro Token) Dense-Transformer-Architektur (genaue Anzahl der Parameter wird nicht bekannt gegeben)
Kontext-Fenster Bis zu ~128K Token Bis zu ~400K Token (in Premium-Stufen)
Multimodale Fähigkeiten Hauptsächlich textbasiert; begrenzte Integration von Bildern oder Sprache Vollständig multimodal - unterstützt Text, Bild und Sprache
Open-Source-Status Open-weight (Modellgewichte und Kontrollpunkte verfügbar) Closed-Source (keine öffentlichen Gewichte oder Code)
Preise Kostenlos für lokale Nutzung; API ab ~$0,028 pro 1M Token (Eingabe, Cache-Treffer) Input ~$1,25 pro 1M Token; Output ~$10 pro 1M Token
API-Zugang Öffentliche API und Self-Hosting-Optionen verfügbar API auf Unternehmensebene durch OpenAI und Microsoft
Feinabstimmung Verfügbar für benutzerdefinierte lokale Bereitstellungen Nur über die Plattform von OpenAI verfügbar
Datenschutz Abhängig von der Bereitstellung; vollständig privat, wenn selbst gehostet Verwaltet von OpenAI (SOC 2, GDPR-konform)
Geschwindigkeit Äußerst effizient (~50 Token/Sek. gemeldet) Ähnliche Echtzeit-Generierung (~45-50 Token/Sek.)
Zentrale Stärken Kosteneffektiv, flexibel, anpassbar, stark in Logik und Code Reasoning Umfassende multimodale Intelligenz, kreatives Geschick, Zuverlässigkeit im Unternehmen
Wesentliche Beschränkungen Eingeschränkte multimodale Unterstützung, weniger Integrationen, einige Datenschutzbedenken Geschlossenes Ökosystem, höhere Kosten, begrenzte Benutzerkontrolle

Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen ChatGPT und DeepSeek?

Beide Modelle erzeugen textbasierte Antworten und können bei einer Vielzahl von Aufgaben helfen, von der Beantwortung von Fragen bis hin zum Verfassen von Inhalten. Sie sind in der Wirtschaft, der Forschung und im kreativen Bereich weit verbreitet und helfen den Nutzern, Arbeitsabläufe zu optimieren und Ideen zu entwickeln.

In den gängigen Tests schneiden sowohl OpenAI- als auch DeepSeek-Modelle in einer Vielzahl von Kategorien ähnlich ab. Zum Beispiel schneidet das o1-Modell von OpenAI in den folgenden Tests fast identisch mit dem R1-Modell von DeepSeek ab: AIME 2024, Codeforces, MATH-500, MMLU, und SWE-bench Verified. Tatsächlich war der einzige Test, bei dem der Unterschied mehr als 1 Punkt betrug, GPQA Diamond, bei dem OpenAI mit 75,7 Punkten im Vergleich zu DeepSeek mit 71,5 Punkten den ersten Platz belegte (siehe Grafik unten).

Ich konnte zwar keinen direkten Vergleich zwischen den neuesten Modellen (GPT-5 und DeepSeek V3.1) finden, aber hier ist, wie sie Anfang des Jahres gegeneinander abgeschnitten haben.

Quelle: AllAboutAI.com

Was sind die Hauptunterschiede zwischen ChatGPT und DeepSeek?

Während es in Bezug auf die Leistung eindeutig viele Ähnlichkeiten zwischen ChatGPT und DeepSeek gibt, was ist mit den Unterschieden?

Laut Wadi Zaatours persönlichen Tests ist DeepSeek in Sachen Codierung weit überlegen. Er fasst es wie folgt zusammen: "Spoiler: DeepSeeks Fokus auf Codequalität, TypeScript-Beherrschung und Testabdeckung macht es zu dem Frontend-Verbündeten, nach dem man sich sehnt."

Er geht auch auf die Ergebnisse von Codierungs-Benchmarks ein: "Bei 50 TypeScript-React-Herausforderungen (z. B. Generika in Hooks) erzielte DeepSeek eine Genauigkeit von 94 %; ChatGPT erreichte 82 %. Bei komplexen Typen (z.B. discriminated unions) war DeepSeek 20% zuverlässiger."

Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass DeepSeek nur mit Text und Code funktioniert. ChatGPT hingegen kann sowohl Bilder lesen als auch erstellen! Das gibt ihm einen einzigartigen Vorteil, mit dem DeepSeek (noch) nicht konkurrieren kann.

Weitere Vergleiche finden Sie in Toms Leitfaden, in dem er die beiden Tools genau denselben Aufforderungen unterzieht, um die Ergebnisse zu vergleichen. Nach neun Herausforderungen geht DeepSeek mit einem überraschenden 7:2-Sieg vom Platz, wobei es vor allem in den Bereichen Logik, Schritt-für-Schritt-Mathematik, Projektplanung, Budget-Coaching und sogar Social Media Writing gewinnt. Kurz gesagt, DeepSeek scheint die Aufgaben besser zu verstehen, auch wenn sie nicht ausführlich erklärt werden.

Hier sind einige weitere Unterschiede zwischen ChatGPT und DeepSeek:

  • Handhabung komplexer Probleme: Wie bereits erwähnt, schneidet DeepSeek mit 91,6 % beim DROP-Benchmark besser bei strukturierten logischen Aufgaben ab. Dies deutet darauf hin, dass DeepSeek bei der Beantwortung mehrstufiger logikbasierter Abfragen stärker ist. ChatGPT hingegen ist bei komplexen Problemlösungen möglicherweise nicht immer genau genug.
  • Technischer Schwerpunkt: Einige behaupten, dass DeepSeek zuverlässiger für Codierung, Mathematik und strukturierte Datenverarbeitung ist, wodurch es sich besser für Aufgaben eignet, die Präzision erfordern. ChatGPT ist zwar immer noch fähig, liefert aber manchmal Antworten, die einer weiteren Validierung bedürfen.
  • Ansatz der Verarbeitung: DeepSeek verwendet ein MoE-Modell, bei dem für jede Anfrage nur die notwendigen Teile des Systems aktiviert werden, und kann so angeblich gezieltere Antworten geben. ChatGPT wendet eine breitere Verarbeitungsmethode an, die zu allgemeineren Antworten führen kann.
  • Verlässlichkeit der Informationen: Einigen Quellen zufolge ist die Wahrscheinlichkeit, dass DeepSeek irreführende oder falsche Informationen liefert, geringer. ChatGPT ist zwar in der Lage, Diskussionen zu führen, gibt aber gelegentlich selbstbewusste, aber ungenaue Antworten, insbesondere in technischen Nischenbereichen.

Wo ChatGPT im Vergleich zu DeepSeek versagen kann

In mehreren Berichten wird auf einige Schwächen von ChatGPT bei technischen Anwendungen hingewiesen:

Laut Forbes ist ChatGPT dafür bekannt, dass es falsche oder irreführende Antworten generiert und manchmal Lücken mit plausiblen, aber falschen Details ausfüllt.

DeepSeek eignet sich eher für Entwickler, Forscher und diejenigen, die mit strukturierten Daten arbeiten, da es in diesen Bereichen angeblich klarere und zuverlässigere Ergebnisse liefert. Für Fachleute, die sich bei zwischenmenschlichen Aufgaben, Brainstorming und Kundeninteraktionen auf KI verlassen, bleibt ChatGPT aufgrund seiner Konversationsfähigkeiten und seiner breiten Wissensbasis eine gute Wahl.

Natürlich gibt es auch die Tatsache, dass DeepSeek quelloffen und frei verwendbar ist, was ChatGPT in mehrfacher Hinsicht auf einen Schlag übertrumpft.

Wer hat DeepSeek entwickelt und was ist sein Zweck?

DeepSeek wurde 2023 von Liang Wenfeng, einem ehemaligen Mathe-Wunderkind und Hedgefonds-Manager, gegründet. Das Unternehmen mit Sitz in Hangzhou, Provinz Zhejiang, ist eine Tochtergesellschaft von High-Flyer, einem von Liang mitbegründeten Hedgefonds.

Liangs Vision für DeepSeek war es, fortschrittliche KI-Modelle zu entwickeln, die mit denen führender westlicher Unternehmen mithalten können, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten. Dieser Ehrgeiz wurde von dem Wunsch angetrieben, die KI-Technologie zu demokratisieren und sie zugänglicher und effizienter zu machen. Durch den Einsatz innovativer Techniken und die Optimierung verfügbarer Ressourcen wollte DeepSeek die Beschränkungen überwinden, die durch internationale Handelsbeschränkungen und die hohen Kosten entstehen, die normalerweise mit der KI-Entwicklung verbunden sind.

Nach dem, was wir aus den Medien erfahren haben, besteht das Hauptziel von DeepSeek darin, große Open-Source-Sprachmodelle zu erstellen, die eine hohe Leistung erbringen, ohne dass umfangreiche Rechenressourcen benötigt werden. Mit diesem Ansatz werden mehrere Herausforderungen in der KI-Branche angegangen, darunter die erheblichen finanziellen und umweltbedingten Kosten für das Training großer Modelle und die Einstiegshürden für kleinere Organisationen, die nicht über umfangreiche finanzielle Mittel verfügen. Durch die Fokussierung auf Effizienz und Zugänglichkeit will DeepSeek die Akzeptanz von KI-Technologien in verschiedenen Sektoren ausweiten.

Es können Vergleiche mit dezentralen Blockchain-KI-Technologien wie der Artificial Superintelligence Alliance gezogen werden, jedoch unterscheiden sich ihre Methoden und ihre Ergebnisse sprechen für sich selbst. Während DeepSeek derzeit heruntergeladen werden kann und nutzbar ist, ist es auf ein LLM beschränkt. ASI beabsichtigt, ein viel größeres Ökosystem zu sein, aber es hat derzeit wenig vorzuweisen, was die tatsächliche Annahme und die Nutzerbasis angeht.

Wie funktioniert DeepSeek?

DeepSeek verwendet eine innovative Technik namens Mixture of Experts (MoE), die es von vielen anderen KI-Modellen wie GPT-5 oder Llama 3 unterscheidet. Googles eigener Switch Transformer (2021) leistete Pionierarbeit mit MoE in großem Maßstab. Die Architektur von DeepSeek baut auf dieser Tradition auf, optimiert das Routing aber weitaus aggressiver.

Das bedeutet, dass DeepSeek nicht alle Teile des Modells für jede Frage oder Aufgabe aktiviert, sondern nur die spezifischen Teile seines Gehirns verwendet, die für die Aufgabe benötigt werden. Dadurch kann es schneller und effizienter arbeiten und dennoch hochpräzise Antworten liefern. In der einfachsten Form ist es so, als hätte man ein Team von Spezialisten, bei dem nur der richtige Experte einspringt, um ein Problem zu lösen.

DeepSeek V3.1, die neueste Version (Stand: November 2025), verwendet 37 Milliarden aktive Parameter (z. B. entscheidungsrelevante Teile) von insgesamt 671 Milliarden Parametern, was es zu einem der fortschrittlichsten Modelle auf dem Markt machen könnte. Dank dieses Konzepts kann es komplexe Aufgaben ausführen, ohne unnötige Ressourcen zu verschwenden.

Um DeepSeek zu trainieren, haben seine Schöpfer offenbar eine riesige Menge an Daten aus verschiedenen Bereichen wie Sprache, Codierung und Mathematik verwendet. Dieses breit gefächerte Training hilft ihm, alle Arten von Anfragen zu verstehen und zu beantworten. In Tests wie DROP (der misst, wie gut es mit kniffligen logischen Fragen umgehen kann) erreichte DeepSeek beispielsweise beeindruckende 91,6 %, den höchsten Wert aller KI-Modelle, was zeigt, dass es sehr gut in der Lage ist, schwierige Fragen zu verstehen und zu beantworten. Claude 3.5 Sonnet erreichte 87,1 %, während GPT-4 turbo 86 % erreichte. Einige Konkurrenten, wie Grok, haben keine Punktzahl für DROP angegeben.

Durch den Einsatz intelligenter Technologie und die Konzentration auf Effizienz hat DeepSeek das Potenzial, ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, Forscher und Einzelpersonen zu werden, die in vielen Bereichen zuverlässige und schnelle KI-Hilfe benötigen. DeepSeek wurde entwickelt, um reale Herausforderungen mit Präzision und Geschwindigkeit zu bewältigen, was es zu einem herausragenden Tool im Bereich der KI macht.

deepseeks Schnittstelle

Was sind die Hauptmerkmale von DeepSeek?

DeepSeek wurde als leistungsstarkes KI-Modell positioniert, das für eine Vielzahl von Aufgaben entwickelt wurde. Doch wie schlägt es sich tatsächlich in realen Anwendungen? Im Folgenden werden die wichtigsten Funktionen aufgeschlüsselt, um seine Stärken und potenziellen Grenzen zu verstehen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Kann es komplexe Abfragen verarbeiten?

DeepSeek ist für die Verarbeitung komplexer Sprachaufgaben ausgelegt, einschließlich mehrstufiger Schlussfolgerungen und der Interpretation strukturierter Daten. Wie bereits erwähnt, hat es bei Benchmarks wie DROP, bei denen die Fähigkeit von KI-Modellen zur Bearbeitung komplexer Abfragen getestet wird, gut abgeschnitten.

Dies deutet zwar auf starke Fähigkeiten im Bereich des strukturierten Denkens hin, doch bleibt abzuwarten, wie es sich im Vergleich zu ChatGPT, das für seinen nuancierten und natürlichen Dialog bekannt ist, in realen Konversationen schlägt.

Multimodale Fähigkeiten: Kann es Bilder, Audio oder Video verarbeiten?

Einige KI-Modelle, wie z. B. GPT-5, unterstützen multimodale Eingaben, so dass Benutzer Bilder, Audio und sogar Video verarbeiten können. Derzeit ist DeepSeek selbst in erster Linie textbasiert, aber Sie können auf janus-deepseek.com gehen, um Zugang zu ihrem multimodalen Chatbot zu erhalten, der Bilder verstehen und erstellen kann.

In naher Zukunft will DeepSeek ein multimodales KI-System der nächsten Generation veröffentlichen, das Text-, Bild- und Sprachverarbeitung kombiniert. Dies war für das dritte Quartal 2025 vorgesehen, wurde aber meines Wissens bis November 2025 noch nicht veröffentlicht.

Anpassung: Können Unternehmen DeepSeek auf ihre Bedürfnisse abstimmen?

Für den Einsatz von KI in Unternehmen ist die Anpassung von entscheidender Bedeutung. Während OpenAI einen API-Zugang zu GPT-Modellen bietet, der ein gewisses Maß an Feinabstimmung ermöglicht, verwendet DeepSeek ebenfalls eine API (eigentlich eine modifizierte Version der von OpenAI), so dass es auf ähnliche Weise verwendet werden kann. Und da DeepSeek quelloffen ist, kann man den Code direkt anpassen, wenn man technisch versiert genug ist. Der Nachteil ist, dass die Nutzer ihre Daten in China speichern müssten, was den Empfehlungen westlicher Regierungen zuwiderlaufen könnte.

Geschwindigkeit und Reaktionszeit: Wie schnell ist es im Vergleich zu den Wettbewerbern?

Eines der Verkaufsargumente von DeepSeek ist seine MoE-Architektur, bei der Teile des Modells selektiv aktiviert werden, anstatt alles auf einmal zu verarbeiten. Dadurch sollte es theoretisch schneller sein als vollständig dichte Modelle wie ChatGPT. Einige Benutzer haben jedoch von Serverproblemen und langsamen Antwortzeiten berichtet, was Fragen zur Zuverlässigkeit in Szenarien mit hoher Nachfrage aufwirft.

API und Integration: Wie einfach ist die Verbindung mit anderen Tools?

APIs sind entscheidend für Unternehmen, die KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren wollen. Wie OpenAI und Anthropic kann auch die API von DeepSeek von jedermann genutzt werden. Sie können alle Informationen, die Sie benötigen, in den API-Dokumenten nachlesen.

Die Entwickler müssen beurteilen, ob es dasselbe Maß an Zugänglichkeit und Dokumentation bietet wie seine Konkurrenten, bevor sie es für groß angelegte Anwendungen in Betracht ziehen.

Quelle: DeepSeek

Wofür wird DeepSeek verwendet?

DeepSeek wurde entwickelt, um eine Vielzahl von Aufgaben in verschiedenen Branchen zu bewältigen. Ob für Unternehmen, Forschung, kreative Projekte oder alltägliche Produktivität, seine Fähigkeiten sind dafür gedacht, auf verschiedene Weise genutzt zu werden:

Geschäftsanwendungen: Kundenbetreuung, Automatisierung, Inhaltserstellung

DeepSeek hat das Potenzial, in Kundendienstplattformen integriert zu werden und Unternehmen bei der effizienten Bearbeitung von Anfragen zu helfen. Während Modelle wie ChatGPT in Chatbot-Diensten weit verbreitet sind, könnte der strukturierte Ansatz von DeepSeek für die Bearbeitung präziser, technischer oder datengesteuerter Antworten von Vorteil sein.

Automatisierung ist ein weiterer Bereich, in dem KI-Modelle eine entscheidende Rolle spielen. Unternehmen könnten DeepSeek hypothetisch nutzen, um die Erstellung von Berichten, Finanzanalysen oder die Automatisierung von Arbeitsabläufen zu unterstützen, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Darüber hinaus könnten Content-Teams DeepSeek für Produktbeschreibungen und Marketingmaterial nutzen, wobei die Effektivität von DeepSeek bei kreativen Anwendungen im Vergleich zu dialogorientierten KI-Modellen noch abzuwarten ist.

Akademische und Forschungszwecke: Datenanalyse, Zusammenfassung, Sprachübersetzung

Die angeblichen Stärken von DeepSeek beim strukturierten Denken lassen vermuten, dass es für die akademische Forschung und Datenanalyse nützlich sein könnte. Forscher können KI nutzen, um große Mengen an Informationen zusammenzufassen, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren und bei Literaturrecherchen zu helfen.

Im Bildungsbereich könnte DeepSeek die Übersetzung mehrsprachiger Inhalte unterstützen und damit Studenten und Fachleuten helfen, die hochwertige Übersetzungen benötigen. Wenn seine Sprachverarbeitungsfähigkeiten mit denen bestehender Modelle übereinstimmen oder diese sogar übertreffen, könnte es zu einem nützlichen Werkzeug im akademischen Umfeld für Aufgaben wie die Zusammenfassung von Forschungsarbeiten oder die Erstellung von Studienmaterialien werden.

Kreative Anwendungen: Schreiben, Codieren, Brainstorming

Kreativprofis nutzen KI, um ihre Produktivität zu steigern, sei es beim Verfassen von Inhalten, beim Brainstorming oder beim Schreiben von Code. Die strukturierte Verarbeitung von DeepSeek kann besonders nützlich für Codierungsaufgaben sein und Entwicklern helfen, Probleme zu debuggen, Skripte zu erstellen oder Algorithmen zu optimieren.

Für Autoren kann KI bei der Erstellung von Entwürfen, der Verfeinerung von Inhalten oder der Erkundung alternativer Formulierungen helfen. Angesichts des technischen Schwerpunkts von DeepSeek bleibt seine Eignung für kreatives Schreiben und Geschichtenerzählen im Vergleich zu eher konversationellen Modellen wie ChatGPT jedoch ungewiss.

Alltägliche Produktivität: Notizen machen, Termine planen, schnelle Antworten

KI-Tools werden zunehmend für die persönliche Produktivität eingesetzt und helfen Nutzern, Aufgaben zu verwalten, Notizen zu machen und organisiert zu bleiben. DeepSeek könnte in digitale Assistenten integriert werden, um schnell Informationen abzurufen, Zusammenfassungen zu erstellen oder die Terminplanung zu unterstützen.

Für Menschen, die sich auf KI verlassen, um ihre Effizienz zu steigern, könnte DeepSeek eine Alternative für die Strukturierung und Analyse von Informationen sein. Wenn sich seine Reaktionsgeschwindigkeit und Zuverlässigkeit verbessern, könnte es als nützliches Werkzeug für alltägliche Aufgaben positioniert werden und bestehende KI-gestützte Produktivitätstools ergänzen oder mit ihnen konkurrieren.

Erste Reaktionen auf DeepSeek

Als DeepSeek zum ersten Mal auf den Markt kam, löste es lebhafte Diskussionen in beruflichen Netzwerken und auf sozialen Plattformen aus. Auf der einen Seite gab es eine Welle der Begeisterung, da viele es als lang erwarteten Herausforderer etablierter KI-Führer wie OpenAI und Google begrüßten.

Fachleute aus der Branche hoben die Erschwinglichkeit des Systems hervor, wobei die behaupteten Entwicklungskosten von 6 Millionen Dollar sowohl auf Interesse als auch auf Skepsis stießen. Andere zeigten sich von den technischen Benchmarks beeindruckt, die darauf hindeuten, dass das System für strukturiertes Denken und die Effizienz von KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sein könnte.

Es wurden jedoch Bedenken hinsichtlich der Herkunft des Unternehmens und möglicher geopolitischer Auswirkungen laut. Die Tatsache, dass hinter DeepSeek ein chinesischer Hedgefonds steht, hat zu Diskussionen über Datenverwaltung, Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften geführt. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die in den USA und Europa tätig sind. Einige befürchten, dass diese Faktoren die Einführung von DeepSeek erschweren könnten, auch wenn das Unternehmen aufgrund seiner innovativen Architektur und seiner Open-Source-Zugänglichkeit auf großes Interesse stößt.

Das Debüt von DeepSeek spaltete die Meinungen. Während viele es als Symbol des Fortschritts und des Wettbewerbs im Bereich der KI betrachteten, mahnten andere zur Vorsicht und betonten die Notwendigkeit gründlicher Tests und Transparenz, bevor es vollständig als brauchbare Alternative zu etablierten KI-Modellen akzeptiert werden kann.

Seit seiner Markteinführung hat DeepSeek nur langsam Updates veröffentlicht, ein weiteres Modell ist für Ende 2025 geplant. Während DeepSeek in den ersten Wochen die KI-Welt im Sturm zu erobern schien, hat sich seine Wirkung inzwischen abgeschwächt.

Mario Nawfal glaubt jedoch, dass das Silicon Valley ungeachtet der Warnungen der Regierungen bereits mit chinesischer KI arbeitet. Er weist darauf hin, dass Airbnb mit Qwen von Alibaba arbeitet und dass es Gerüchte gibt, dass Cursor hinter den Kulissen DeepSeek verwendet. Ironischerweise wurde sein Tweet aber wahrscheinlich von KI geschrieben.

Tweet: Entscheidet sich Silicon Valley für chinesische KI statt für amerikanische?

Wie sicher ist die Verwendung von DeepSeek?

KI-Tools sind leistungsstark, erfordern aber sorgfältige Sicherheitsmaßnahmen, um Datenmissbrauch zu verhindern. Ob ChatGPT, Claude oder DeepSeek - Unternehmen sollten prüfen, wo ihre Daten gespeichert sind, wie sie verarbeitet werden und ob sie den Compliance-Standards entsprechen.

DeepSeek sammelt und verarbeitet wie andere KI-Modelle Benutzereingaben, aber seine Datenrichtlinien und geografischen Bindungen bringen zusätzliche Überlegungen mit sich. Auch wenn DeepSeek fortschrittliche Funktionen bietet, ist es wichtig zu prüfen, ob es mit Ihren Sicherheitsanforderungen übereinstimmt.

Wie geht DeepSeek mit Benutzerdaten um?

DeepSeek sammelt laut seiner Datenschutzrichtlinie Benutzerinteraktionen, einschließlich Texteingaben, hochgeladene Dateien und Feedback. Wie viele KI-Modelle werden diese Daten verwendet, um das System zu verbessern. Ein wesentlicher Unterschied besteht jedoch darin, dass sich die Server von DeepSeek in China befinden, was sich auf den Datenzugang und die Datenverwaltung auswirken kann.

Dies ist jedoch nur der Fall, wenn Sie auf Cloud-Speicher zurückgreifen. Es gibt eine weitere Möglichkeit: Verwenden Sie die API, um Ihr eigenes DeepSeek-Modell selbst zu hosten. Auf diese Weise bleibt die Datenspeicherung lokal und Sie haben die Kontrolle über Ihre Privatsphäre. Der Betrieb eigener Server erfordert zwar mehr technisches Know-how und möglicherweise auch mehr Geld, aber es ist eine clevere Lösung für diejenigen, die dies wünschen.

Wichtige Überlegungen zu Sicherheit und Datenschutz

  • Wo werden die Daten gespeichert? Der Speicherort von DeepSeek ist wichtig, da die Datenschutzgesetze von Land zu Land unterschiedlich sind. Unternehmen, die in Regionen mit strengen Datenschutzbestimmungen tätig sind, sollten sich überlegen, wo ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden. Durch Selbst-Hosting können Sie einige dieser Beschränkungen umgehen.
  • Wer hat Zugriff auf die Daten? DeepSeek gibt zwar an, sich an bewährte Sicherheitspraktiken zu halten, doch die chinesischen Datengesetze erlauben es den Regierungsbehörden, Zugang zu den im Land gespeicherten Daten zu verlangen. Dies kann für Unternehmen, die mit vertraulichen oder regulierten Daten umgehen, Anlass zu Bedenken geben.
  • Wie lange werden die Daten gespeichert? Die Plattform veröffentlicht keine spezifischen Aufbewahrungsrichtlinien, was bedeutet, dass die Nutzer keinen klaren Einblick haben, wie lange ihre Daten gespeichert werden oder wann sie gelöscht werden.
  • Speichert DeepSeek Interaktionen? KI-Modelle speichern oft einige Interaktionen, um ihre Antworten zu verfeinern, aber das Ausmaß der Datenspeicherung von DeepSeek bleibt im Vergleich zu weithin dokumentierten KI-Plattformen wie ChatGPT von OpenAI unklar.
  • Werden bestimmte Themen zensiert? Berichten von Medien, darunter The Guardian, zufolge wurde beobachtet, dass DeepSeek Antworten zu politisch sensiblen Themen zensiert. Zwar gibt es bei allen KI-Modellen eine Inhaltsmoderation, doch sollten sich die Nutzer darüber im Klaren sein, dass DeepSeek je nach Thema eingeschränkte Antworten geben kann. Es ist jedoch erwähnenswert, dass dies kein Problem ist, mit dem DeepSeek allein konfrontiert ist. Wählen Sie Ihr Gift.
  • Was bedeutet dies für internationale Unternehmen? Für Unternehmen, die in Regionen mit komplexen internationalen Beziehungen tätig sind, ist der geopolitische Aspekt der KI-Nutzung eine Überlegung wert. Einige Organisationen könnten sich mit Compliance- oder Sicherheitsfragen konfrontiert sehen, wenn KI-Tools einer externen Aufsicht unterliegen. TechRadar hebt hervor, dass selbst der CEO von OpenAI, Sam Altman, die Fortschritte von DeepSeek anerkannt hat, aber darauf hinweist, dass der künftige KI-Wettbewerb von allgemeineren Sicherheitsbedenken beeinflusst werden könnte.

Für Anwender in bestimmten Branchen, wie z. B. im Finanz-, Rechts- oder Gesundheitswesen, ist es ratsam, die Datenrichtlinien von DeepSeek vor der Einführung sorgfältig zu prüfen. Wenn Unternehmen wissen, wo und wie KI Informationen verarbeitet, können sie fundierte Entscheidungen treffen, die mit ihren Sicherheits- und Compliance-Anforderungen übereinstimmen.

Was ist Janus und Janus-Pro-7B?

Am 27. Januar 2025 gab DeepSeek die Veröffentlichung von Janus-Pro-7B bekannt, einem fortschrittlichen Open-Source-KI-Modell, das für die Text-zu-Bild-Erzeugung entwickelt wurde. Laut der Pressemitteilung von DeepSeek übertrifft Janus-Pro in Benchmark-Tests andere führende Modelle wie DALL-E 3 von OpenAI und Stable Diffusion von Stability AI.

Im August 2025 wurde dies durch Tests von Dritten bestätigt. Sie stellten fest, dass die Text-Bild-Aufgaben von Janus-Pro-7B eine Gesamtgenauigkeit von 80 % aufwiesen, verglichen mit 67 % bei DALL-E. Außerdem setzte Janus mit 99 % Einzelobjektgenauigkeit einen neuen Maßstab.

AI-Modellvergleichstabelle für die Bilderzeugung.
Quelle: Prompthub

Die Einführung von Janus-Pro folgt auf die frühere Veröffentlichung von R1, einem KI-Modell, das für logische Schlussfolgerungen und Problemlösungen entwickelt wurde. Gemeinsam signalisieren diese Entwicklungen das Bestreben von DeepSeek, in verschiedenen KI-Disziplinen, von Sprachmodellen über visuelle Generierung bis hin zu schlussfolgernder KI, direkt mit Branchenführern zu konkurrieren.

Kann DeepSeek Meetings zusammenfassen?

Einige der Konkurrenten von DeepSeek, darunter ChatGPT, ermöglichen es den Nutzern, Besprechungsnotizen während Live-Anrufen aufzuzeichnen, zusammenzufassen und sogar zu notieren. ChatGPT Record ist ein großartiges Beispiel, obwohl es im Vergleich zu spezialisierten Tools, die speziell für die Aufnahme von Notizen entwickelt wurden, viele Probleme hat.

Kann DeepSeek dasselbe tun?

Nicht ganz. DeepSeek ist in der Lage, ein Sitzungsprotokoll zusammenzufassen, wenn Sie bereits über ein solches Protokoll aus einer anderen Software verfügen. Wenn Sie z. B. ein Google Meet führen, können Sie Google bitten, ein Protokoll für Sie zu erstellen, dieses in DeepSeek hochzuladen und dann eine Zusammenfassung zu erstellen, Notizen zu machen, Aktionspunkte zu markieren und vieles mehr. 

Hier ein Beispiel dafür, wie es funktionieren könnte:

Diese Methode ist jedoch zeitaufwändig und arbeitsintensiv. Eine noch bessere Option ist die Verwendung eines speziellen KI-Notizspezialisten. Ein virtuelles Meeting-Tool, wie z. B. tl;dv , kann automatisch an Ihren Gesprächen teilnehmen, sie aufzeichnen und transkribieren, Notizen machen, zusammenfassen, Aktionspunkte und nächste Schritte hervorheben und vieles mehr. Es kann Ihnen Tipps für das Vertriebscoaching geben, damit Sie mehr Geschäfte abschließen können; es bietet Intelligenz für mehrere Meetings, sodass Sie Muster in mehreren Gesprächen gleichzeitig erkennen können; und es ermöglicht Ihnen sogar, wiederkehrende Berichte zu bestimmten Themen Ihrer Wahl zu planen, sodass Sie Updates direkt in Ihren Posteingang erhalten.

Was unternimmt tl;dv , um die KI-Sicherheit zu gewährleisten?

tl;dv verpflichtet sich, die Sicherheit und den Schutz der Nutzerdaten zu gewährleisten, insbesondere bei der Integration von KI-Technologien in seine Plattform. Hier finden Sie einen Überblick über die Maßnahmen, die tl;dv umgesetzt hat:

Datenverschlüsselung und Compliance

tl;dv setzt Verschlüsselungsprotokolle ein, um Sitzungsaufzeichnungen und -abschriften sowohl während der Übertragung als auch während der Speicherung zu schützen. Dieser Ansatz gewährleistet, dass die Daten vertraulich und sicher vor unbefugtem Zugriff bleiben. Darüber hinaus hält sich tl;dv an die GDPR-Vorschriften und unterstreicht damit sein Engagement für den Datenschutz und die Privatsphäre der Nutzer.

Integration mit Anthropic's Claude

In Zusammenarbeit mit Anthropic hat tl;dv Claude integriert, ein KI-System, bei dessen Entwicklung der Schwerpunkt auf Sicherheit und Datenschutz lag. Insbesondere stellttl;dv sicher, dass keine Kundendaten verwendet werden, um die KI zu trainieren. Es wurden Mechanismen hinzugefügt, um die Daten der Nutzer während der KI-Verarbeitung zu schützen und zu sichern.

Datenanonymisierung und Zugriffskontrolle

Um die Privatsphäre der Nutzer weiter zu schützen, anonymisiert tl;dv die mit Anthropic geteilten Daten. Persönliche Identifikatoren wie E-Mail-Adressen, Firmennamen und Benutzernamen werden vor der Verarbeitung entfernt. Darüber hinaus ist der Zugriff auf die Aufzeichnungen und Abschriften von Besprechungen nur für autorisierte Mitarbeiter möglich, um sicherzustellen, dass sensible Informationen vertraulich bleiben.

Warum tl;dv Claude anderen KI-Modellen vorzog

Während einige KI-Modelle weniger transparente Sicherheitsrichtlinien haben, integriert tl;dv Claude, das von Anthropic entwickelt wurde, aufgrund seiner starken Datenschutzgarantien und seines ethischen KI-Rahmens. Dadurch wird sichergestellt, dass die Nutzerdaten unter Berücksichtigung von Sicherheit und Compliance gehandhabt werden, was Unternehmen eine datenschutzfreundlichere KI-Lösung bietet.

Wie Sie DeepSeek am besten nutzen

DeepSeek steht den Nutzern zur Verfügung, aber wie Sie darauf zugreifen, hängt von der aktuellen Veröffentlichungsphase ab und davon, ob Sie es für private oder geschäftliche Zwecke benötigen.

Zugang zu DeepSeek

DeepSeek bietet über seine Website und seine mobilen Apps einen kostenlosen Zugang, bei dem sich die Nutzer mit einem Google-Konto anmelden können. Entwickler können auch mit der Open-Source-API von DeepSeek interagieren, die dem API-Format von OpenAI folgt, was die Integration für diejenigen erleichtert, die bereits mit KI-Tools arbeiten.

Wie man DeepSeek in Arbeitsabläufe integriert

Für Entwickler und Unternehmen stellt DeepSeek über die DeepSeek Open Platform einen API-Schlüssel zur Verfügung, der es Unternehmen ermöglicht, die Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Ressourcen, einschließlich Dokumentation und Community-Diskussionen, sind auf DeepSeeks GitHub verfügbar, wo Benutzer Anleitungen für die Einrichtung des Modells finden können.

Überlegungen vor der Verwendung von DeepSeek

Auch wenn DeepSeek sich als wettbewerbsfähiges KI-Modell präsentiert, sollten sich die Nutzer der Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bewusst sein. Wie bereits erwähnt, können sich die Datenspeicherungsrichtlinien von DeepSeek und der Standort seiner Server auf die Einhaltung von Vorschriften auswirken, insbesondere für Unternehmen, die in den USA und Europa tätig sind.

Im Gegensatz zu KI-Unternehmen mit Sitz in den USA oder der EU, wo Datenschutzgesetze wie GDPR klare Richtlinien vorgeben, sollten Unternehmen, die DeepSeek einsetzen, sorgfältig prüfen, wie es mit Nutzerdaten umgeht. Dies ist zwar bei jedem KI-Modell zu bedenken, aber verschiedene Regionen haben unterschiedliche Erwartungen, und Unternehmen sollten die Risiken abwägen, bevor sie DeepSeek in sensible Arbeitsabläufe integrieren.

Wie gut ist DeepSeek? Ist es das wert?

DeepSeek ist gut, um damit herumzuspielen, und obwohl es bei der überwiegenden Mehrheit der Benchmarks und Tests besser abschneidet als OpenAIs GPT-5, scheint es immer noch mit längeren Gesprächen zu kämpfen. Da es kostenlos und quelloffen ist, lohnt es sich auf jeden Fall, es ein wenig genauer zu betrachten. 

Das Hauptproblem ist der Datenschutz. Die chinesische Regierung könnte auf Ihre Daten zugreifen. Ob Sie damit einverstanden sind, hängt von Ihnen und Ihrem Unternehmen ab.

DeepSeek ist ein aufstrebendes KI-Modell, das aufgrund seiner Effizienz, seines strukturierten Denkens und seiner potenziell niedrigeren Entwicklungskosten im Vergleich zu Konkurrenten wie ChatGPT und Claude auf Interesse gestoßen ist. Es zeichnet sich durch seine "Mixture of Experts"-Architektur aus, bei der verschiedene Teile des Modells selektiv aktiviert werden, um eine bessere Leistung bei technischen und strukturierten Aufgaben wie Codierung, Datenanalyse und Problemlösung zu erzielen. Allerdings ist es in breiteren realen Anwendungen, insbesondere bei der Unternehmensintegration, noch relativ unerprobt.

Für Entwickler und Forscher könnte DeepSeek eine nützliche Alternative für die Bearbeitung komplexer Schlussfolgerungen und strukturierter Daten sein. Unternehmen, die auf der Suche nach KI-Lösungen jenseits von OpenAI und Google sind, könnten die Fähigkeiten von DeepSeek erkunden, doch sollten bei der Entscheidung Überlegungen zu Sicherheit, Datenschutz und regulatorischen Unterschieden berücksichtigt werden. DeepSeek hat zwar das Potenzial, die etablierten KI-Führer herauszufordern, seine langfristigen Auswirkungen und seine Zuverlässigkeit müssen sich jedoch erst noch zeigen.

Eines ist sicher: tl;dvEngagement für Sicherheit und Datenschutz ist eindeutig. Starten Sie noch heute kostenlos.

FAQs über DeepSeek (2025)

DeepSeek ist ein großes Sprachmodell (LLM), das von High-Flyer AI, einem chinesischen Unternehmen, entwickelt wurde. Es verwendet eine Mixture of Experts (MoE)-Architektur, um Teile seines neuronalen Netzes selektiv zu aktivieren, was ihm Intelligenz auf GPT-Niveau verleiht und gleichzeitig wesentlich effizienter und kostengünstiger ist.

Ja, die Modellgewichte von DeepSeek sind offen und frei verwendbar, mit Kontrollpunkten, die auf Plattformen wie Hugging Face verfügbar sind. Es ist jedoch zutreffender, es als Open-Weight zu bezeichnen und nicht als vollständig quelloffen: Die vollständigen Trainingsdaten, der Pre-Training-Code und einige Infrastrukturen für die Feinabstimmung sind nicht öffentlich zugänglich.

Ja, zum größten Teil. Sie können DeepSeek herunterladen und lokal oder über Plattformen von Drittanbietern ausführen, ohne Lizenzgebühren zu zahlen. Die Nutzung von DeepSeek über die offizielle API von High-Flyer kann jedoch je nach Umfang und Integrationsbedarf zu Nutzungskosten führen, ähnlich wie bei offenen Modellen wie Llama 3, für die es noch gehostete, kostenpflichtige Optionen gibt.

Die Sicherheit ist eines der meist diskutierten Themen rund um DeepSeek. Da DeepSeek in China entwickelt wird, äußern einige Experten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und potenzieller Compliance-Risiken, insbesondere für Nutzer, die strengen Rahmenwerken wie GDPR oder SOC 2 unterliegen.

Wenn Sie DeepSeek selbst hosten, bleiben Ihre Daten auf Ihren Servern, was die meisten dieser Risiken ausschließt. Wenn Sie jedoch die gehostete API von High-Flyer nutzen, bleibt die Transparenz der Datenverarbeitung im Vergleich zu westlichen Wettbewerbern wie OpenAI oder Anthropic begrenzt.

Die Stärken von DeepSeek liegen in der Effizienz, den Kosten und der Offenheit, während GPT-5 bei der Multimodalität, der Argumentationstiefe und der Unternehmensunterstützung führend ist.

Merkmal DeepSeek-V3 GPT-5 (ChatGPT)
Architektur Gemischte Experten (671B insgesamt, ~37B aktiv) Dichter Transformator
Offene Quelle ✅ Offene Gewichte (Gesicht umarmen) ❌ Geschlossen
Kosten ~$6 Millionen Ausbildung (≈99% weniger als GPT-4) $500M-$1B geschätzt.
Geschwindigkeit ~50 Token/Sek. ~48 Token/Sek.
Begründung Sehr stark (Mathe/Code) Insgesamt stärker (insbesondere mit Werkzeugen)
Multimodalität ❌ Nur Text (Janus ist separat) ✅ Text, Bild, Stimme
Datenschutz Abhängig von der Selbstbewirtschaftung Vollständig von OpenAI verwaltet
Anwendungsfälle Entwickler, Forscher, Datenwissenschaft Unternehmen, Kreative, Unternehmens-KI

DeepSeek ist perfekt für Entwickler, Forscher und kleine KI-Startups, die ohne hohe API-Kosten basteln, selbst hosten oder benutzerdefinierte KI-Workflows erstellen möchten. Es ist auch ideal für alle, die ein transparentes, modifizierbares Modell suchen, das sie mit privaten Daten feinabstimmen können.

  • Begrenzte Dokumentation im Vergleich zu GPT oder Claude

  • Keine integrierte multimodale Unterstützung (nur Text)

  • Bedenken hinsichtlich der Sicherheitstransparenz (bei gehosteter Nutzung)

  • Kleineres Ökosystem und weniger Integrationen

  • Infrastruktur im Anfangsstadium (gelegentliche API-Instabilität)

Nicht in absehbarer Zeit, aber es könnte eine leistungsstarke offene Alternative werden. GPT-5 dominiert immer noch für kreatives Schreiben, multimodale Interaktion und KI in Unternehmen. Das Versprechen von DeepSeek besteht darin, den Zugang zu fortschrittlicher KI zu demokratisieren, mit weniger mehr zu erreichen und Entwicklern echte Kontrolle über ihre Werkzeuge zu geben.

DeepSeek sagte sogar in seiner eigenen Roadmap, dass es sich in erster Linie auf Unternehmen konzentriert und erst ab 2028 auf den privaten Gebrauch.