Was sind DeepSeek-AI Modelle?
DeepSeek-AI Modelle sind fortschrittliche große Sprachmodelle, die sich auf Reasoning, Codierung, Mathematik und multimodales Verständnis spezialisiert haben. Mithilfe modernster Mixture-of-Experts (MoE)-Architekturen und Reinforcement-Learning-Techniken liefern sie außergewöhnliche Leistungen bei verschiedenen KI-Aufgaben. Diese Modelle demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken KI-Fähigkeiten und ermöglichen es Entwicklern und Forschern, anspruchsvolle Anwendungen mit beispiellosen Reasoning-Fähigkeiten zu erstellen, von komplexer mathematischer Problemlösung bis hin zu fortgeschrittener Codegenerierung und visuellem Verständnis.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 ist ein Reasoning-Modell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme von Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor dem RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Reasoning-Leistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert.
DeepSeek-R1: Fortschrittliches Reasoning-Kraftpaket
DeepSeek-R1-0528 ist ein Reasoning-Modell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme von Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor dem RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Reasoning-Leistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert. Mit insgesamt 671 Milliarden Parametern in einer MoE-Architektur und einer Kontextlänge von 164K stellt es den Höhepunkt der Reasoning-KI-Fähigkeiten dar.
Vorteile
- Leistung vergleichbar mit OpenAI-o1 bei Reasoning-Aufgaben.
- Massive MoE-Architektur mit 671 Milliarden Parametern für überragende Fähigkeiten.
- 164K Kontextlänge für die Bearbeitung komplexer, langer Probleme.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund der großen Parameteranzahl.
- Premium-Preise von 2,18 $/M Ausgabetokens auf SiliconFlow.
Warum wir es lieben
- Es liefert Reasoning-Leistung auf OpenAI-o1-Niveau mit modernster Reinforcement-Learning-Optimierung, was es zur ultimativen Wahl für komplexe mathematische und logische Problemlösungen macht.
DeepSeek-V3
Die neue Version von DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) verwendet dasselbe Basismodell wie das vorherige DeepSeek-V3-1226, wobei Verbesserungen nur an den Post-Training-Methoden vorgenommen wurden. Das neue V3-Modell integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem Trainingsprozess des DeepSeek-R1-Modells, wodurch seine Leistung bei Reasoning-Aufgaben erheblich verbessert wird.
DeepSeek-V3: Verbesserte Allzweck-KI
Die neue Version von DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) verwendet dasselbe Basismodell wie das vorherige DeepSeek-V3-1226, wobei Verbesserungen nur an den Post-Training-Methoden vorgenommen wurden. Das neue V3-Modell integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem Trainingsprozess des DeepSeek-R1-Modells, wodurch seine Leistung bei Reasoning-Aufgaben erheblich verbessert wird. Es hat bei Evaluierungssets in Bezug auf Mathematik und Codierung Ergebnisse erzielt, die GPT-4.5 übertreffen. Darüber hinaus wurden beim Modell bemerkenswerte Verbesserungen bei der Tool-Aufrufung, dem Rollenspiel und den Fähigkeiten zur zwanglosen Konversation festgestellt.
Vorteile
- Übertrifft die GPT-4.5-Leistung in Mathematik und Codierung.
- Verbesserte Tool-Aufrufung und Rollenspielfähigkeiten.
- MoE-Architektur mit 671 Milliarden Parametern und 131K Kontextlänge.
Nachteile
- Hohe Rechenanforderungen für optimale Leistung.
- Premium-Preisstruktur auf der SiliconFlow-Plattform.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert die Leistung einer massiven MoE-Architektur mit fortschrittlichen Reasoning-Fähigkeiten und liefert GPT-4.5+-Leistung bei verschiedenen Aufgaben, von der Codierung bis zur Konversation.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 ist ein Mixed-Expert (MoE) Vision-Language-Modell, das auf DeepSeekMoE-27B basiert und eine spärlich aktivierte MoE-Architektur verwendet, um überragende Leistung mit nur 4,5 Milliarden aktiven Parametern zu erzielen. Das Modell zeichnet sich durch verschiedene Aufgaben aus, darunter visuelle Fragebeantwortung, optische Zeichenerkennung, Dokumenten-/Tabellen-/Diagrammverständnis und visuelle Verankerung.
DeepSeek-VL2: Effiziente multimodale Intelligenz
DeepSeek-VL2 ist ein Mixed-Expert (MoE) Vision-Language-Modell, das auf DeepSeekMoE-27B basiert und eine spärlich aktivierte MoE-Architektur verwendet, um überragende Leistung mit nur 4,5 Milliarden aktiven Parametern zu erzielen. Das Modell zeichnet sich durch verschiedene Aufgaben aus, darunter visuelle Fragebeantwortung, optische Zeichenerkennung, Dokumenten-/Tabellen-/Diagrammverständnis und visuelle Verankerung. Im Vergleich zu bestehenden Open-Source-Dense-Modellen und MoE-basierten Modellen zeigt es eine wettbewerbsfähige oder hochmoderne Leistung mit der gleichen oder weniger aktiven Parametern.
Vorteile
- Überragende Leistung mit nur 4,5 Milliarden aktiven Parametern.
- Hervorragend in OCR, Dokumenten- und Diagrammverständnis.
- Effiziente MoE-Architektur für kostengünstige Bereitstellung.
Nachteile
- Begrenzte 4K Kontextlänge im Vergleich zu anderen Modellen.
- Primär auf Vision-Language-Aufgaben fokussiert.
Warum wir es lieben
- Es erreicht eine bemerkenswerte multimodale Leistung mit außergewöhnlicher Effizienz, was es perfekt für Vision-Language-Anwendungen macht, die sowohl Qualität als auch Kosteneffizienz erfordern.
DeepSeek-AI Modellvergleich
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden DeepSeek-AI Modelle des Jahres 2025, jedes mit einer einzigartigen Stärke. Für fortgeschrittene Reasoning-Aufgaben bietet DeepSeek-R1 eine Leistung auf OpenAI-o1-Niveau. Für allgemeine KI-Anwendungen bietet DeepSeek-V3 überlegene Codierungs- und Konversationsfähigkeiten, während DeepSeek-VL2 sich durch effizientes multimodales Verständnis auszeichnet. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige DeepSeek-Modell für Ihre spezifischen KI-Entwicklungsziele auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | Reasoning-Modell | 2,18 $/M Tokens | Reasoning auf OpenAI-o1-Niveau |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | Großes Sprachmodell | 1,13 $/M Tokens | GPT-4.5+-Leistung |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | Vision-Language-Modell | 0,15 $/M Tokens | Effiziente multimodale KI |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und DeepSeek-VL2. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch Innovation, Leistung und einen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen in den Bereichen Reasoning, allgemeines Sprachverständnis und multimodale KI-Anwendungen aus.
Für komplexe Reasoning- und mathematische Probleme ist DeepSeek-R1 mit seiner Reinforcement-Learning-Optimierung die erste Wahl. Für allgemeine Codierung, Konversation und Tool-Nutzung zeichnet sich DeepSeek-V3 durch seine erweiterten Fähigkeiten aus. Für Vision-Language-Aufgaben, die Effizienz erfordern, bietet DeepSeek-VL2 die beste Balance aus Leistung und Ressourcennutzung.