Deepseek, ein neues großes Sprachmodell (LLM), zeigt signifikante Vorteile bei der Verwendung von Rechenressourcen im Vergleich zu anderen Modellen wie GPT-4 und Claude Sonnet 3.5.
Effiziente Parameteraktivierung
Deepseek verwendet eine Mischung aus Experten (MEE), was bedeutet, dass aus seinen insgesamt 671 Milliarden Parametern nur 37 Milliarden für eine bestimmte Aufgabe aktiviert werden. Diese selektive Aktivierung ermöglicht es Deepseek, eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Rechenkosten drastisch zu senken. Im Vergleich dazu verwenden traditionelle Modelle häufig alle Parameter für jede Aufgabe, was zu einem höheren Ressourcenverbrauch führt [1] [2].Trainingseffizienz
Die Ausbildung von Deepseek-V3 erforderte ungefähr 2,788 Millionen GPU-Stunden mit NVIDIA H800-Chips, was zu einer Kosten für etwa 5,576 Millionen US-Dollar führte. Dies ist im Vergleich zu anderen führenden Modellen bemerkenswert niedrig, was bei ähnlichen Schulungsaufgaben zehnmal höhere Kosten entstehen kann [3] [7]. Die Effizienz ergibt sich aus optimierten Algorithmen und Hardware-Co-Design, die den Overhead während des Trainings minimieren, was es zu einer kostengünstigen Option für Entwickler macht [4].Leistungsmetriken
Trotz seiner effizienten Ressourcennutzung spielt Deepseek in verschiedenen Benchmarks beeindruckend. Zum Beispiel erzielte es 73,78% für Humaneval für die Kodierung von Aufgaben und 84,1% für GSM8K für Problemlösungen, übertrifft viele Wettbewerber und verbrauchte weniger Ressourcen [1] [4]. Diese Leistung wird zu jeder Zeit mit weniger als 6% seiner Parameter erzielt, wodurch die Fähigkeit zur Bereitstellung hochwertiger Ausgänge ohne die für anderen LLMs typischen umfangreichen Rechenanforderungen dargestellt wird.Kontexthandling
Deepseek zeichnet sich auch in den Umgang mit langen Kontextfenstern aus und unterstützt bis zu 128.000 Token. Diese Fähigkeit verbessert ihren Nutzen bei komplexen Aufgaben wie Codegenerierung und Datenanalyse [1].Abschluss
Zusammenfassend ermöglicht es Deepseeks innovativer Nutzung der MOE -Architektur, nur einen Bruchteil seiner Parameter während der Aufgaben zu aktivieren, was zu erheblichen Einsparungen bei Rechenressourcen und -kosten führt. Der effiziente Trainingsprozess und die starken Leistungsmetriken positionieren es als beeindruckenden Konkurrent in der Landschaft großer Sprachmodelle, insbesondere für Anwendungen, die sowohl Effizienz als auch hohe Leistung erfordern.Zitate:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-ething-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-yepseek-v3-is-the-lm-y-y-y-leepseek-v3-is-llm-yones-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-leepseek-r1-openai-o1-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-teepseek-why-is-it-disrupt-aisector-2025-01-27/why-it-it-drupping-
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-and-scale/