Deepseek AI

DeepSeek ist ein bahnbrechendes KI-Tool aus China, das mit beeindruckender Leistung in Bereichen wie Reasoning, Mathematik und Coding punktet. Es gilt als ernstzunehmende Alternative zu ChatGPT und bietet eine kostenlose, open-source Lösung für Nutzer weltweit. In diesem Artikel erfährst du, was DeepSeek ist, wie es funktioniert, wie du es auf Deutsch nutzen kannst und warum es 2025 die Tech-Welt aufmischt.

🔎 Was ist DeepSeek?

DeepSeek ist ein chinesisches KI-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung leistungsstarker Sprachmodelle spezialisiert hat. Besonders bekannt wurde es durch das Modell DeepSeek V3.1, das im August 2025 veröffentlicht wurde. Dieses Modell vereint Chat-, Schlussfolgerungs- und Codierungsfunktionen in einem einzigen System und verfügt über 685 Milliarden Parameter. Damit stellt es eine direkte Konkurrenz zu den führenden westlichen KI-Systemen wie denen von OpenAI oder Anthropic dar.

Besonderheiten und Innovationen

Hybride Architektur
DeepSeek V3.1 kann in zwei Betriebsmodi arbeiten: Im „Thinking Mode“ analysiert es komplexe Probleme Schritt für Schritt und liefert durchdachte Antworten. Im „Non-Thinking Mode“ arbeitet es schneller und direkter, was besonders für einfache Aufgaben oder Standardanfragen geeignet ist.
Effizienz und Kosteneffektivität
Das Modell ist nicht nur leistungsstark, sondern auch kostengünstiger als viele westliche Alternativen. Die Nutzung der Input-API kostet beispielsweise nur 0,07 US-Dollar pro Million Tokens bei Cache-Treffer, was es besonders für Entwickler, KMUs und Forschungseinrichtungen attraktiv macht.
Open-Source-Ansatz
Im Gegensatz zu vielen proprietären Modellen ist DeepSeek V3.1 open-source und damit frei zugänglich. Dies fördert nicht nur die globale Innovation, sondern ermöglicht auch eine breitere Nutzung und Anpassung durch die Community

Einfluss auf den Aktienmarkt

Die Veröffentlichung von DeepSeek R1 im Januar 2025 löste einen Schock an den Börsen aus. Besonders betroffen war der Chiphersteller NVIDIA, dessen Aktienkurse nach der Bekanntgabe des neuen Modells massiv einbrachen. An nur einem Tag verlor NVIDIA bis zu 17 % seines Börsenwerts – ein Rekordverlust in der Geschichte des Unternehmens. Der Grund: DeepSeek zeigte, dass hochleistungsfähige KI-Modelle möglicherweise mit weniger leistungsstarker Hardware trainiert werden können, als bisher angenommen. Dies stellte die bisherige Dominanz von NVIDIA-Chips im KI-Bereich infrage und führte zu einer Neuorientierung der Investoren.

💡 Wie funktioniert DeepSeek?

DeepSeek nutzt ein Mixture-of-Experts-Modell, bei dem nicht das gesamte neuronale Netzwerk für jede Aufgabe aktiviert wird, sondern nur diejenigen „Experten“ (spezialisierte Submodelle), die für die jeweilige Anfrage am besten geeignet sind. Das spart Rechenleistung, erhöht die Geschwindigkeit und ermöglicht es, mit weniger Ressourcen bessere Ergebnisse zu erzielen als bei herkömmlichen, „dichten“ Modellen.

Kernmerkmale der Architektur

Spezialisierte Experten
Das Modell besteht aus einer großen Anzahl von Experten (z. B. 671 Milliarden Parameter bei DeepSeek V3), von denen jedoch nur ein kleiner Teil (z. B. 37 Milliarden) pro Anfrage aktiviert wird. Jeder Experte ist auf bestimmte Aufgaben spezialisiert, etwa auf logisches Schlussfolgern, Codierung oder mathematische Problemlösung.
Dynamische Aktivierung
Durch die MoE-Architektur wird nur der relevante Teil des Modells genutzt, was die Inferenzgeschwindigkeit massiv erhöht. DeepSeek R1 erreicht so eine bis zu 25-mal schnellere Verarbeitung als herkömmliche Modelle, ohne an Qualität einzubüßen.
Multi-Head Latent Attention (MLA)
Diese Technologie optimiert die Verarbeitung langer Texte und reduziert den Speicherbedarf, indem sie den „Key-Value-Cache“ in einen komprimierten Vektor umwandelt. Das macht das Modell besonders effizient für komplexe Aufgaben wie Code-Generierung oder mehrstufiges Reasoning.

Effizienz und Inferenzgeschwindigkeit

Schnellere Antworten
DeepSeek R1 ist darauf optimiert, Antworten in Echtzeit zu generieren – ideal für Anwendungen, die schnelle Interaktion erfordern, wie Chatbots oder Programmierassistenten.
Geringerer Ressourcenverbrauch
Dank der MoE-Architektur und Techniken wie Reinforcement Learning (RL) und Supervised Fine-Tuning (SFT) benötigt DeepSeek deutlich weniger Rechenleistung und Energie als vergleichbare Modelle. Das Training von DeepSeek V3 erforderte beispielsweise nur 2,788 Millionen GPU-Stunden – ein Bruchteil dessen, was andere Großmodelle benötigen.
Open-Source und anpassbar
Alle Modelle sind über GitHub frei zugänglich und können von Entwicklern an spezifische Anforderungen angepasst werden. Das fördert nicht nur die Innovation, sondern ermöglicht auch den Einsatz auf Standard-Hardware, sogar auf einzelnen GPUs.

Anwendungsbereiche und Stärken

Reasoning und Mathematik
DeepSeek R1 glänzt besonders bei logischen Aufgaben, mathematischen Problemen und der Generierung von Programmiercode. Es nutzt Techniken wie Chain-of-Thought (CoT), um komplexe Probleme Schritt für Schritt zu lösen – ähnlich wie ein menschlicher Experte.
Echtzeit-Datenintegration
Das Modell kann aktuelle Informationen aus dem Internet einbeziehen, was es besonders nützlich für Anwendungen macht, die auf dem neuesten Stand bleiben müssen.
Kompakte Varianten
Neben den Großmodellen gibt es auch kleinere, „destillierte“ Versionen (z. B. DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B), die auf einer einzigen GPU laufen und trotzdem Spitzenleistung bieten.

🌐 DeepSeek auf Deutsch nutzen – So geht’s

Obwohl DeepSeek ursprünglich auf Englisch und Chinesisch entwickelt wurde, kannst du es problemlos auf Deutsch nutzen. Die KI versteht deutsche Eingaben und liefert passende Antworten – ideal für Nutzer in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.

Schritte, um DeepSeek auf Deutsch zu nutzen:

Zugriff über die Website: Besuche deepseek.com oder nutze die API (kostenlos verfügbar).
Fragen auf Deutsch stellen: Zum Beispiel „Was ist DeepSeek?“ oder „Wie unterscheidet sich DeepSeek von ChatGPT?“
Download-Option: Lade das Modell über GitHub herunter, falls du es lokal nutzen möchtest.

Tipp: Für technische Fragen oder Coding-Probleme sind die englischen Antworten oft detaillierter, aber deutsche Anfragen werden solide verarbeitet.

🤖 DeepSeek vs. ChatGPT

Welches Tool ist besser – DeepSeek oder ChatGPT? Hier ein Vergleich basierend auf deinen Bedürfnissen:

Eigenschaft	DeepSeek	ChatGPT
Kosten	✅ Kostenlos	❌ Teilweise kostenpflichtig
Open-Source	✅ Ja	❌ Nein
Reasoning & Coding	✅ Herausragend	🧩 Gut, aber weniger spezialisiert
Sprachen	📌 Englisch, Deutsch	🌍 Multilingual
Kreativität	🧩 Solide	✅ Hervorragend

DeepSeek: Perfekt für technische Aufgaben, Coding und kostenlose Nutzung.

ChatGPT: Besser für kreative Texte und umfangreiche Dialoge.

👨‍💻 Wer hat DeepSeek entwickelt?

DeepSeek stammt von einem chinesischen Forschungslabor, das sich auf KI-Entwicklung spezialisiert hat. Das Team besteht aus Elite-Wissenschaftlern, die mit einem kleinen, aber hochqualifizierten Team eine Alternative zu westlichen KI-Giganten wie OpenAI geschaffen haben. Ihr Ziel: leistungsstarke, zugängliche KI für alle – ohne die hohen Kosten.