Stärken auf einen Blick:

• Open-Source mit 671 Mrd. Parametern (37 Mrd. aktiv pro Token durch Mixture-of-Experts)
• DeepSeek-V4 mit 1-Mio-Token-Kontextfenster und hybrider Compressed Sparse Attention
• DeepSeek-R1: Reasoning-Modell auf OpenAI-o1-Niveau mit sichtbarem Chain-of-Thought
• DeepSeek-V3.2 als agentenbasiertes Modell mit integriertem Thinking-in-Tool-Use
• Extrem kostengünstig: API ab ~$0,28/Mio. Input-Token
• Vollständig selbst hostbar mit Ollama, vLLM oder LM Studio
• Trainingskosten nur $5,6 Mio. für R1 – Bruchteil westlicher Modelle
• Kostenlose Web- und Mobile-App verfügbar
• Spezialmodelle: Coder V2, VL2 (Vision-Language), Math

Zusammenfassung: DeepSeek aus China hat die KI-Branche mit einem einfachen Versprechen aufgemischt: Frontier-Qualität zum Bruchteil der Kosten, vollständig quelloffen. DeepSeek-R1 demonstriert Chain-of-Thought-Reasoning auf dem Niveau von OpenAIs o1 – und zeigt dabei den gesamten Denkprozess sichtbar an, was für Bildung und Nachvollziehbarkeit wertvoll ist. Die Trainingskosten von nur rund 5,6 Millionen Dollar machen deutlich, wie effizient die MoE-Architektur arbeitet.

DeepSeek-V4, eingeführt im April 2026, bringt einen Architektursprung: Compressed Sparse Attention komprimiert Token-Blöcke in Zusammenfassungen und wählt per Top-K nur die relevantesten aus. Das macht das 1-Mio-Token-Kontextfenster tatsächlich produktionstauglich. V3.2 integriert erstmals Thinking direkt in die Tool-Nutzung – trainiert auf über 1.800 Umgebungen und 85.000 komplexen Anweisungen.

Für Unternehmen und Entwickler mit Datenschutz-Anforderungen ist die Möglichkeit zum Self-Hosting entscheidend: Kein Token verlässt die eigene Infrastruktur. Mit Ollama lassen sich kleinere Distillationen sogar auf Consumer-Hardware betreiben. Die Einschränkung: Bei politisch sensiblen Themen bezüglich der chinesischen Regierung gibt es bekannte Limitierungen im Output.

Ideal geeignet für: Kostenbewusste Entwickler und Unternehmen, Self-Hosting mit voller Datenkontrolle, Mathematik und Reasoning, Code-Generierung, Nutzer die Open-Source-Transparenz und Reproduzierbarkeit schätzen.

深度求索（DeepSeek），成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，并在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型（DeepSeek-MoE），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。和 DeepSeek AI 对话，轻松接入 API。 🎉 DeepSeek-V4 预览版本发布，具备世界顶级推理性能，Agent 能力大幅提高，已在网页端、APP 和 API 上线，点击查看详情。探索未至之境开始对话与 DeepSeek 免费对话体验全新旗舰模型API 开放平台调用 DeepSeek 最新模型快速集成、流畅体验API 文档获取 AppEnglish© 2026 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 版权所有浙ICP备2023025841号浙B2-20250178浙公网安备33010502011812号研究DeepSeek R1DeepSeek V3DeepSeek Coder V2DeepSeek VLDeepSeek V2DeepSeek CoderDeepSeek MathDeepSeek LLM产品DeepSeek AppDeepSeek 网页版开放平台API 价格服务状态法务 & 安全隐私政策用户协议反馈安全漏洞透明度加入我们岗位详情

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