DeepSeek - Newcomer im KI-Sektor
Bisherige KI-Modelle wie GPT-4 oder Gemini verarbeiten große Datenmengen gleichzeitig. Dadurch sind sie leistungsfähig, verbrauchen aber viel Rechenkapazität. DeepSeek nutzt stattdessen eine „Mixture-of-Experts“-Technik (MoE). Das bedeutet, dass nur ein kleiner Teil der insgesamt 671 Milliarden Parameter für eine Aufgabe aktiviert wird. So wird weniger Rechenleistung benötigt.
Dieser Ansatz macht DeepSeek effizienter, bringt aber auch Nachteile. Manchmal können Aufgaben nicht so präzise gelöst werden wie bei den herkömmlichen Modellen. Zudem ist noch nicht ganz klar, wie gut DeepSeek im alltäglichen Gebrauch funktioniert.
Eine große Neuerung bei DeepSeek ist die verbesserte Fähigkeit, logisch zu denken („Reasoning“). Mit dem „DeepThink“-Modus kann das Modell seine Antworten in mehreren logischen Schritten durchgehen. Dies hilft besonders bei komplexen Themen wie Mathematik, Programmierung oder Naturwissenschaften.
Allerdings führt dieser Denkprozess dazu, dass DeepSeek manchmal länger für eine Antwort braucht. Außerdem ist nicht sicher, ob diese Methode in allen Bereichen tatsächlich bessere Ergebnisse liefert.
Trotz der Vorteile gibt es auch Herausforderungen. Da DeepSeek als Open-Source-Modell angeboten wird, besteht weniger Kontrolle über die Qualität und ethische Nutzung. Zudem bleibt abzuwarten, ob es mit den großen westlichen KI-Unternehmen langfristig mithalten kann.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist der Datenschutz. DeepSeek verarbeitet große Mengen an Daten – doch wie sicher ist das im europäischen Raum? Und entspricht es den Datenschutzbestimmungen?
DeepSeek ist eine vielversprechende neue Entwicklung in der KI-Welt. Es arbeitet effizienter und kann logisches Denken besser simulieren als viele ältere Modelle. Doch es gibt auch Unsicherheiten: Wie gut funktioniert es im Alltag? Ist es wirklich besser als GPT-4 oder Gemini? Und welche Datenschutzrisiken gibt es?
Gerade für den Bildungsbereich könnte DeepSeek neue Möglichkeiten bieten. Doch bevor Schulen und Universitäten es breit einsetzen, müssen offene Fragen zu Sicherheit, Zuverlässigkeit und Qualität geklärt werden.