DeepSeek vs. ChatGPT – technisch einfach erklärt
Daniel Henrich
DeepSeek ist derzeit in der KI-Bubble in aller Munde. Besonders beeindruckend: Das Modell kommt aus China, wurde laut eigenen Angaben mit nur 5,6 Millionen Dollar entwickelt – im Vergleich zu den hunderte Millionen bis Milliarden Dollar, die OpenAI in GPT-Modelle steckt – und liefert trotzdem eine sehr starke Performance. Doch wie schafft es DeepSeek, so effizient zu sein? Die Antwort liegt in seiner Architektur: Mixture-of-Experts (MoE). Und die ist einfacher zu verstehen, als man denkt.
Das Geheimnis: Experten und ein Router
Stell dir ein KI-Modell wie ein Team aus 100 Beratern vor. Wenn du eine Frage stellst, arbeiten in einem klassischen Modell (wie GPT-3.5) alle Berater gleichzeitig an der Antwort – das ist extrem aufwendig. Bei DeepSeek hingegen gibt es einen Router, der entscheidet, welche 2–3 Experten am besten passen und nur diese aktiviert. Das spart enorm viel Rechenleistung und macht DeepSeek effizienter.
So funktioniert es konkret:
- Eingabe der Frage – Du stellst eine Frage an das Modell.
- Router analysiert die Anfrage – Er wählt die besten Experten aus.
- Nur diese Experten arbeiten an der Antwort – Der Rest bleibt inaktiv.
- Antwort wird kombiniert und ausgegeben – Schnell, präzise und effizient.
Ist das nicht clever?
Ein besonders spannender Aspekt bei DeepSeek ist, dass man den Denkprozess der KI sehen kann. Während klassische Modelle wie ChatGPT eine Antwort direkt generieren, zeigt DeepSeek, welche Experten es ausgewählt hat und wie die Antwort zusammengesetzt wird. Das macht es nicht nur transparenter, sondern ermöglicht auch tiefere Einblicke in die Funktionsweise der KI. Diese Offenlegung könnte langfristig helfen, KI-Modelle besser zu verstehen und zu optimieren.
Denkvorgang bei DeepSeek:
Denkvorgang bei GPT o1
Durch dieses System kann DeepSeek mit viel weniger Rechenleistung arbeiten und trotzdem qualitativ hochwertige Antworten liefern. Aber wie schlägt es sich im Vergleich zu ChatGPT?
Antwortqualität: GPT vs. DeepSeek
- GPT-Modelle nutzen immer das gesamte Netzwerk und sind dadurch oft besser bei vernetzten Themen oder längeren, komplexeren Texten.
- DeepSeek ist extrem effizient und liefert schnelle und präzise Antworten, könnte aber bei sehr interdisziplinären Anfragen manchmal die falschen Experten aktivieren.
- In ersten Tests sind die Antworten von DeepSeek jedoch verblüffend gut!
China, Datenschutz & Open Source
Einige sind skeptisch, weil DeepSeek aus China kommt – was bedeutet das für den Datenschutz? Hier gibt es eine spannende Überraschung: DeepSeek ist Open Source!
Das bedeutet:
- Jeder kann das Modell verwenden und selbst hosten.
- Es kann sogar lokal auf eigenen Servern laufen, ganz ohne Cloud-Anbindung.
- Andere Unternehmen integrieren es bereits – z. B. nutzt Perplexity DeepSeek und hostet es in der EU und den USA.
Fazit: Ein spannender neuer Player
DeepSeek zeigt, dass KI nicht zwingend teuer sein muss, um leistungsstark zu sein. Mit seiner cleveren Architektur könnte es ein ernsthafter Konkurrent zu ChatGPT werden – und durch seine Open-Source-Natur sogar neue Standards setzen. Ob es sich langfristig durchsetzt, bleibt abzuwarten, aber eines ist sicher: DeepSeek hat die KI-Welt aufhorchen lassen.
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