DeepSeek ist ein Open-Source-Großmodell und wird unabhängig von DeepSeek, einer Tochtergesellschaft von Magic Square Quantitative, entwickelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Erforschung und Entwicklung zugrunde liegender Modelle und Technologien für allgemeine künstliche Intelligenz (AGI). Es hat mehrere Open-Source-Modelle wie DeepSeek-V3 und DeepSeek-R1 auf den Markt gebracht, die GPT-4o bzw. OpenAI o1 vergleichen und gute Leistungen in den Bereichen Argumentation, Mathematik und Programmierung erbringen. Als erstes Open-Source-Modell, das zu sehr geringen Kosten erstklassige Denkfähigkeiten bietet, decken seine Anwendungen Bereiche wie intelligenten Dialog, Textgenerierung, Codegenerierung, Internetsuche und tiefes Denken ab.

DeepSeek – Deep-Search-Open-Source-Großmodell- und API-Plattform

Kernparameter und Statistiken

Die neueste V4-Serie von DeepSeek bietet zwei Produktlinien mit derselben Architektur: die leistungsorientierte Pro-Version und die auf Kosteneffizienz ausgerichtete Flash-Version. Die beiden teilen sich das 1-M-Token-Kontextfenster und die maximale Ausgabe von 384 K-Token, aber der Gradient ist in Parameterskala, Aktivierungsdichte und Trainingsdatenvolumen verteilt und bildet eine komplementäre Abdeckungsstrategie.

Projekt	Spezifikationen
Modell-/API-Name	DeepSeek V4-Serie
Entwickler	Hangzhou Deep Search Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd.
Produkttyp	KI-Modell/API
Lieferform	API / Web-Konversation (chat.deepseek.com) / iOS- und Android-App / Gewicht des Open-Source-Modells
Kontextlänge	1 Mio. Token
Maximale Leistung	384.000 Token
Parameterskala	Pro: 1,6T Gesamtparameter (aktiviert ~49B) / Flash: 284B Gesamtparameter (aktiviert ~13B)
Architektur	Hybrides Expertenmodell (MoE) + Hybride Aufmerksamkeit (Hybride Aufmerksamkeit)
Unterstützung modal	Text, Code, Bild (Basis-VLM), Datei (PDF/Word/Excel/PPT/TXT)
Unterstützte Sprachen	Chinesisch, Englisch
Sicherheitsrahmen	Open Source + Inhaltsfilterung
Preismodell	Die C-Seite ist völlig kostenlos; API hat einen sehr niedrigen Preis, basierend auf dem Volumen
Open-Source-Lizenz	MIT
TTFT (Referenz)	V4-Flash ~200–400 ms / V4-Pro ~400–800 ms (Sampling von Drittanbietern)

Tatsächliche Bedeutung der Effizienzverbesserung: Bei der Verarbeitung von 1M-Kontext betragen die Rechenleistungsanforderungen (FLOPs) von V4-Pro nur 27 % der vorherigen Generation V3.2 und die KV-Cache-Belegung beträgt nur 10 %; Die beiden Indikatoren für V4-Flash liegen bei nur 10 % und 7 %. Dies bedeutet, dass die V4-Serie unter denselben Hardwarebedingungen längere Gespräche und umfangreichere Dokumentenanalysen durchführen kann, ohne die Obergrenze des Videospeichers zu erreichen. Für Hochfrequenz-API-Aufrufer führt dies direkt zu geringeren Kosten pro Einheit und weniger Wiederholungsversuchen aufgrund von Zeitüberschreitungen.

Drei Ebenen des Argumentationsintensitätsdesigns: Bietet drei Ebenen von Argumentationsmodi: Nicht-Denken (direkter Modus), Think High (normales, tiefgründiges Denken) und Think Max (maximales, tiefgründiges Denken). Der Straight-Out-Modus eignet sich für verzögerungsempfindliche Aufgaben wie das Abrufen und Übersetzen von Informationen. Der Deep-Thinking-Modus gibt die Obergrenze der Fähigkeiten in Szenarien wie mathematischen Beweisen, Wettbewerbsprogrammierung und logischem Denken frei, die ein schrittweises Kettendenken erfordern. Die Ausgabetokenmenge von Think Max beträgt etwa das 3- bis 8-fache der von Non-think. Die Kostenauswirkungen müssen beim API-Aufruf vorab bewertet werden.

Benutzer- und Markterkennung

Das Marktvolumen von DeepSeek weist ein zweigleisiges Muster auf: „C-Seiten-Themen schwanken und B-Seiten-Themen dringen weiter vor“.

C-Side-Markt: Während des Frühlingsfestes 2025 überstieg die Zahl der täglich aktiven Nutzer von DeepSeek einst die 30-Millionen-Marke und war damit die schnellste KI-Anwendung in der Geschichte, die diesen Meilenstein erreichte, und ihre Downloads übertrafen Doubao und führten die kostenlose Liste an. Doch dann ließ die APP-Aktivität nach und einige Benutzer berichteten, dass das Modell Probleme mit „halluzinatorischer“ Ausgabe und übermäßigem „KI-Geschmack“ habe. Das Kernnutzerprofil ist auf Erwerbstätige im Alter von 25 bis 44 Jahren in hochrangigen Städten ausgerichtet.

B-Side-Markt: Nach öffentlichen Angaben haben sich mehr als 30.000 Unternehmen dem DeepSeek-Modell angeschlossen und decken 12 Branchenbereiche wie Finanzen, medizinische Versorgung, Industrie und Regierungsangelegenheiten ab. Staatliche Unternehmen wie China UnionPay und die National Pipeline Network Group haben Modelle in Kerngeschäftsprozesse wie Marketing, intelligente Regulierung und Pipeline-Sicherheitsaudits eingeführt. Die Hauptantriebskraft für die Einführung auf der B-Seite ist der Kostenvorteil der API-Preise, die 10–100 Mal niedriger sind als bei Konkurrenzprodukten, und die Compliance-Flexibilität des Open-Source-Selbsthostings.

Branchen-Benchmark-Leistung: Bewertungen von Drittanbietern zeigen, dass V4-Pro das beste Niveau der Open-Source-Modelle in der Dimension der Agentenfähigkeit erreicht hat. Das Erlebnis ist besser als bei Claude Sonnet 4.5 und die Lieferqualität kommt dem Nicht-Denkmodus von Claude Opus 4.6 nahe. Die Argumentationsleistung übertrifft alle öffentlich bewerteten Open-Source-Modelle und ist bei Aufgaben wie Mathematik, MINT und Wettbewerbscode mit den weltweit besten Closed-Source-Modellen vergleichbar. In Bezug auf die weltweite Wissensabdeckung ist es Gemini-3.1-Pro jedoch immer noch etwas unterlegen.

Kostenvorteil

Der Kostenvorteil von DeepSeek besteht nicht in einer regelmäßigen Werbung, sondern in einer systematischen Kostensenkung, die durch architektonische Innovation und technische Ingenieurskunst erreicht wird. Es erhöht den Call-Preis großer Modelle von „zig Dollar pro Million Token“ auf die Größenordnung von „einigen Yuan pro Million Token“.

C-Seite: völlig kostenlos und unbegrenzt. Die Webversion und die offizielle App sind kostenlos und stehen allen Nutzern offen, ohne Begrenzung der Nutzungshäufigkeit oder Gesprächsrunden.

Ausführlicher API-Preisvergleich:

Servicetyp	Komponenten	DeepSeek-V4-Flash	DeepSeek-V4-Pro (25 % Rabatt)	GPT-5.5 Pro (Referenzpreis)
Eingabe	Cache-Treffer	0,02 Yuan/Million Token	0,025 Yuan/Million Token	~3,4 Yuan/Million Token
	Cache-Fehler	1 Yuan/Million Token	3 Yuan/Million Token	~210 Yuan/Million Token (30 $)
Ausgabe	—	2 Yuan/Million Token	6 Yuan/Million Token	~1.260 Yuan/Million Token (180 $)

Kettenauswirkung des Kostenvorteils: Die frühen V2-Schulungskosten betrugen nur 4,6 Millionen US-Dollar, was einen Vorteil von zwei Größenordnungen im Vergleich zu GPT-4 (ca. 78 Millionen) und GPT-4o (ca. 120 Millionen) darstellt. Aufgrund der geringen Schulungskosten kann DeepSeek alle zwei bis drei Monate größere Versionsaktualisierungen veröffentlichen.

Überlegungen zu den Bereitstellungskosten für Unternehmen/Privatunternehmen: Open Source (MIT) auf Lizenzebene, Infrastrukturkosten müssen von Ihnen selbst getragen werden. V4-Flash kann Inferenz auf einer einzelnen A100-80G-Karte ausführen, Szenarios mit hoher Parallelität erfordern jedoch weiterhin einen Cluster mit mehreren Karten. Die Gesamtkosten des Unternehmens sollten umfassend mit der „API-Jahresgebühr im Vergleich zu den dreijährigen TCO der privatisierten Bereitstellung“ verglichen werden, und die Aktualisierungskosten, die durch die Iteration der Modellversion verursacht werden, sollten berücksichtigt werden.

Detailliertes Szenario des Kostenabzugs: Am Beispiel einer SaaS-Anwendung, die 2 Millionen Eingabe-Tokens + 800.000 Ausgabe-Tokens pro Tag verarbeitet (z. B. KI-Kundenservice, Content-Generierungsplattform), sieht der monatliche Kostenvergleich unter Verwendung verschiedener Modelle wie folgt aus:

Szene	DeepSeek V4-Flash	DeepSeek V4-Pro	GPT-5.5 Pro	Claude Sonett 4.5
Monatlicher Eingabe-Token-Betrag	60 Millionen	60 Millionen	60 Millionen	60 Millionen
Monatlicher Ausgabe-Token-Betrag	24 Millionen	24 Millionen	24 Millionen	24 Millionen
Monatliche API-Gebühr (geschätzt)	~84 Yuan	~252 Yuan	~7.200 $ (ungefähr 50.000 Yuan)	~1.200 $ (ca. 8.400 Yuan)
Jährliche Kosten	~1.008 Yuan	~3.024 Yuan	~600.000 Yuan	~100.000 Yuan
Relatives DeepSeek-Vielfaches	1x	3x	~600x	~100x

Bei den oben genannten Angaben handelt es sich um Schätzungen, die auf öffentlichen Preisen basieren. Die tatsächlichen Kosten variieren je nach Cache-Trefferquote, Mengenrabatten und regionalen Unterschieden. Bei diesem Vergleich werden Unterschiede in der Ausgabequalität nicht berücksichtigt. Wenn das Anwendungsszenario Kreativqualität auf GPT-5.5 Pro-Niveau erfordert, kann die alleinige Verwendung des Kostenvergleichs zur Auswahlentscheidung irreführend sein.

Risikooffenlegung: Die Nachhaltigkeit des C-seitigen kostenlosen Modells hängt von der Fähigkeit zur Quersubventionierung von Werbung, Unternehmensdiensten und API-Einnahmen ab. Eine Anpassung der Förderstrategie kann Auswirkungen auf die Verfügbarkeit und Antwortqualität von C-seitigen Diensten haben. API-Frequenzkontrolle und SLA sind nicht transparent genug, was Risiken für wichtige Geschäftsszenarien darstellen kann. Beschränkungen der Frequenzkontrolle und gestaffelte Preise in Hochfrequenzszenarien müssen im Voraus mit dem Unternehmen kommuniziert werden. Darüber hinaus können die API-Dienste von DeepSeek als chinesisches Unternehmen durch grenzüberschreitende Netzwerkverzögerungen und Compliance-Anforderungen eingeschränkt sein, und ausländische Entwickler müssen die Verfügbarkeit regionaler Beschleunigungsknoten bewerten.

Hauptfunktionen

• Extra langer Kontext (1 Mio. Token): Die differenzierteste Funktion der V4-Serie. Es kann so große Texte wie die „Three-Body“-Trilogie gleichzeitig verarbeiten und eignet sich für die Analyse extrem langer Dokumente, umfangreiche Codebasisprüfungen und das allgemeine Verständnis komplexer Konversationsverläufe. Eingeschränkte Offenlegung: Je länger der Kontext, desto größer die Inferenzlatenz und der KV-Cache-Overhead. Es wird empfohlen, für tägliche Aufgaben ein Kontextfenster innerhalb von 128 KB zu verwenden und den 1M-Modus für Szenen zu aktivieren, die wirklich eine kapitelübergreifende Korrelation erfordern. In extremen Szenarien mit 1M-Kontext kann die Verzögerung des ersten Wortes 3–5 Sekunden erreichen.

• Online-Suche: Durchbrechen Sie die Wissensgrenze statischer Trainingsdaten und erhalten Sie die neuesten Informationen in Echtzeit. Suchergebnisse werden als Kontext in den Modellinferenzprozess eingefügt. Die Zitiergenauigkeit der V4-Serie ist im Vergleich zur V3-Serie verbessert, es wird jedoch weiterhin empfohlen, eine sekundäre Überprüfung der wichtigsten Fakten durchzuführen.

• Datei-Upload und multimodale Verarbeitung: Unterstützt PDF, Word, Excel, PPT, TXT und Bilder. Tabellarische PDFs und gescannte Dokumente basieren hauptsächlich auf dem Textverständnis nach OCR, und es gibt noch Raum für Verbesserungen bei der Fähigkeit, komplexe Tabellenstrukturen wiederherzustellen. Das Bildverständnis eignet sich für die Diagramminterpretation und Objekterkennung, ist jedoch nicht für die Wiederherstellung feiner Layouts geeignet.

• Intelligente Agentenfunktionen: Agentenfunktionen auf SOTA-Ebene im Open-Source-Modell, die Funktionsaufrufe, mehrstufige Aufgabenplanung und Workflow-Orchestrierung unterstützen. In Agentenszenarien wird empfohlen, den Think High-Modus zu verwenden, um Planungsqualität und Reaktionsgeschwindigkeit in Einklang zu bringen.

• Denkmodus: Drei Stufen einstellbarer Denktiefe. Nicht-Denken eignet sich für deterministische Aufgaben; Think High eignet sich zum täglichen Nachdenken; Think Max eignet sich für Szenarien wie mathematische Beweise und Wettbewerbsprogrammierung, die umfassende Argumentationspfade erfordern.

• Kontext-Caching: Die V4-Serie unterstützt serverseitiges Caching, was die Latenz und die Kosten bei der Wiederholung desselben Präfixinhalts erheblich reduziert. Es eignet sich für Produktionsszenarien, in denen die Systemeingabeaufforderung festgelegt ist. Die Trefferquote sinkt, wenn sich dynamische Inhalte häufig ändern.

Modell- und Versionsentwicklung

V2-Serie: Grundsteinlegung der MoE-Architektur (2024-05 bis 2024-12)

• DeepSeek-V2 (2024-05): Offizielle Einführung der MoE-Architektur
• DeepSeek-V2.5 (2024-09): Integration von Chat- und Coder-Funktionen
• DeepSeek-V2.5-1210 (2024-12): Verbesserte Stabilität und Aufgabenvielseitigkeit

V3- und R1-Serie: Inferenzverbesserung und Skalensprung (2024-12 bis 2025-12)

• DeepSeek-V3 (26.12.2024): 671B MoE-Basismodell, Multi-Token-Vorhersage (MTP)
• DeepSeek-R1 (20.01.2025): Auf Inferenz spezialisiertes Flaggschiff, RL-Treiber, der Diskussionen über reine RL-Inferenzrouten auslöst
• DeepSeek-V3-0324 (24.03.2025): Allgemeine Optimierung von Argumentation, Code und chinesischer Schrift
• DeepSeek-R1-0528 (28.05.2025): AIME 2025 deutlich verbesserte, effizientere RL-Pipeline – DeepSeek-V3.1 (21.08.2025): Hybride Inferenzarchitektur, 128K-Kontext
• DeepSeek-V3.1-Terminus (22.09.2025): Sprachkonsistenz + Optimierung der Agentenfähigkeit
• DeepSeek-V3.2-Exp (29.09.2025): Experimentelle Version mit geringer Aufmerksamkeit
• DeepSeek-V3.2 (01.12.2025): Wissensdatenbank auf Mai 2025 aktualisiert

V4-Serie: Architekturrekonstruktion und ultralanger Kontext (2026-04 bis heute)

• DeepSeek-V4-Pro-Vorschau (24.04.2026): 1,6T Gesamtparameter (Aktivierung 49B), hybride Aufmerksamkeitsarchitektur
• DeepSeek-V4-Flash-Vorschau (24.04.2026): 284B Gesamtparameter (aktiviert 13B), einzelne Karte A100 kann ausgeführt werden

API-Endpunktzuordnung

Zeit	Deepseek-Chat	Deepseek-Resonator
Ab 24.04.2026	Zeigen Sie auf V4-Flash, nicht denkend	Verweisen Sie auf V4-Flash-Denken

DeepSeek wurde 2023–07 gegründet und veröffentlichte 2024–01 sein erstes großes Modell, DeepSeek LLM.

Technische Vorteile

• MoE Innovative Routing: V4-Pro hat einen Gesamtparameter von 1,6T, aktiviert aber nur etwa 49B pro Inferenz (~3 % Aktivierungsrate). Bei der Argumentation wird nur eine „geringe Anzahl von Expertenkombinationen“ zur Beantwortung von Fragen verwendet, und massive Parameter speichern eine breitere Wissensverteilung. Eingeschränkte Offenlegung: Bei Long-Tail-Problemen, die die Schnittmenge von Multi-Domain-Wissen erfordern, kann es sein, dass bei der Routing-Strategie relevante Experten fehlen, was ein möglicher technischer Grund dafür ist, dass die Dimension „Weltwissen“ dem Closed-Source-Modell etwas unterlegen ist.

• Hybrid Attention Architecture: Ein zentraler Durchbruch in der V4-Serie. Durch die Kombination von CSA (Compressed Sparse Attention) und HCA (Heavy Compression Attention) werden der Berechnungsaufwand und die Speichernutzung in einem 1M-Ultra-Long-Kontext auf 10–27 % der herkömmlichen vollen Aufmerksamkeit reduziert. Sehr lange Dokumente, für die bisher ein 8-Karten-A100 erforderlich war, können jetzt auf einer einzigen Karte verarbeitet werden.

• Innovation bei der Trainingseffizienz: Das Multi-Token-Prediction-Trainingsziel (MTP) erhöht die Trainingssignaldichte; Das FP8-Training mit gemischter Präzision reduziert die Speichernutzung und das Berechnungsvolumen um fast die Hälfte. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vereinfacht die RL-Trainingspipeline und verlässt sich nicht auf das Critic-Modell.

• Umfassende Anpassung der inländischen Rechenleistung: Es wurde eine intensive Zusammenarbeit mit der Ascend NPU von Huawei erreicht, und auf der Ascend-Plattform können Schulungen und Inferenzen für den gesamten Prozess durchgeführt werden. Es ist von großer Bedeutung für Branchen wie Regierungsangelegenheiten, Finanzen und Energie, die einen lokalisierten Substitutionsbedarf haben. Eingeschränkte Offenlegung: Der Inferenzdurchsatz und die Stabilität des Ascend 910B sind immer noch schwächer als die von NVIDIA-GPUs derselben Generation. Unternehmen müssen bei der Modellauswahl Stresstests auf der Grundlage der tatsächlichen Auslastung durchführen.

Anpassungsgrenzen und -beschränkungen

• Empfohlene Nutzungsszenarien: Codegenerierung und -überprüfung (Wettbewerbsprogrammierung, komplexe Algorithmen), Mathematik und MINT-Argumentation, Agentenanwendung (Funktionsaufruf), ultralange Dokumentanalyse (1M-Kontext), allgemeine Fragen und Antworten mit Priorität auf Kosteneffizienz.
• Nicht empfohlene Szenarien: Markentexte, die eine extrem hohe Originalität im Ausgabestil erfordern (die „Natürlichkeit“ des kreativen Schreibens ist schwächer als die der Claude-Serie); Szenarien mit Nachrichtenzusammenfassungen, die eine äußerst strenge Aktualität des Echtzeitwissens erfordern (erfordert die Zusammenarbeit mit der Online-Suche); Long-Tail-Wissensfragen und -antworten, die 100 % sachliche Genauigkeit erfordern (die Genauigkeit der weltweiten Wissensabdeckung ist geringer als bei Gemini-3.1-Pro).
• Bekannte Einschränkungen: Die Aktivität auf der C-Seite ist nach dem Ausbruch zurückgegangen und die Klebrigkeit des Produkts muss überprüft werden. API-Frequenzkontrolle und SLA-Transparenz reichen nicht aus; Verzögerungen bei der Argumentation von Szenen mit langem Kontext müssen noch optimiert werden; Das C-seitige kostenlose Modell hat keine SLA-Garantie und es kann zu Reaktionsverzögerungen während der Spitzenzeiten kommen.

Wie man es benutzt

So verwenden Sie	Geeignet für Menschen	Funktionen	Kosten
Webversion	Alle Benutzer	chat.deepseek.com, keine Registrierung erforderlich, um direkt zu chatten	Völlig kostenlos
Mobile App	Mobile Benutzer	iOS/Android, unterstützt Spracheingabe	Völlig kostenlos
API-Aufrufe	Entwickler und Unternehmen	platform.deepseek.com API-Schlüssel erstellen	Pay-as-you-go
Privater Einsatz	Hohe Anforderungen an die Daten-Compliance	Open-Source-Modell MIT-Lizenz, Selbsthosting	Infrastruktur + Betrieb und Wartung

API-Schnellstart (OpenAI-kompatible Schnittstelle): „Python von openai importieren OpenAI

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.deepseek.com") Antwort = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", Nachrichten=[ {"role": "system", "content": "Sie sind ein professioneller Code-Assistent."}, {"role": "user", "content": "Schnelle Sortierung mit Python."} ], Temperatur=0,7, max_tokens=4096, Stream=True ) für chunk als Antwort: wenn chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="") „

Schlüsselparameter: „Temperatur“ 0,0–1,0 (Code 0,1–0,3, kreativ 0,7–0,9); „max_tokens“ bis zu 384 KB; „stream=True“ reduziert die Verzögerung des ersten Wortes; response_format={"type":"json_object"} erzwingt JSON.

Produktpreise

Stufe	Preis	Kontingent/Inhalt
C-Seite frei	¥0	Unbegrenzte Nutzung der Webversion und App
API-freies Kontingent	¥0	100.000 Anrufe pro Monat (ca. 10 Millionen Eingabe-Token)
API nach Volumen (V4-Flash)	Cache-Hit 0,02 Yuan/Ausgabe 2 Yuan	pro Million Token
API nach Volumen (25 % Rabatt für V4-Pro)	Cache-Hit 0,025 Yuan/Ausgabe 6 Yuan	pro Million Token
Unternehmensprivatisierung	Hardware + Betrieb	MIT Open Source, keine Lizenzgebühr

Die monatliche Gebühr für die Nutzung von V4-Flash für leichtgewichtige Anwendungen (durchschnittlicher täglicher Input von 1 Million Tokens/500.000 Output-Tokens) beträgt etwa 60 RMB. Der monatliche Mietpreis für 8×A100-80G-Server beträgt etwa 50.000–80.000 Yuan.

Anwendungsszenarien

• Finanz- und Risikokontrolle: Staatsunternehmen wie China UnionPay haben in Marketingtexte und intelligenten Kundenservice investiert. Die Vorteile der R1-Serie im logischen Denken eignen sich für Compliance-Überprüfungen – Vergleich von Vertragsbedingungen und Identifizierung abnormaler Transaktionsmuster. Implementierungstipps: Finanzszenarien stellen extrem hohe Anforderungen an die Ausgabegenauigkeit. Die Modellausgabe wird als Hilfsreferenz verwendet und für wichtige Beurteilungen sind manuelle Überprüfungspunkte erforderlich.
• Geologische Erkundung und Energie: Die National Pipeline Network Group wird bei der Extraktion geologischer Berichtsinformationen und der Interpretation von Fernerkundungsbildern eingesetzt. Die Genauigkeit der Informationsextraktion erreicht 83 %, und die manuelle Sortierzeit wird um mehr als 60 % reduziert. Implementierungstipps: Geologische Begriffe sind dicht, daher wird empfohlen, ein Domänenvokabular in die Eingabeaufforderung einzufügen.
• Regierungsangelegenheiten und Smart Office: Unterstützung beim Verfassen offizieller Dokumente, automatische Generierung vorgeschlagener Stellungnahmen und vergleichende Analyse politischer Dokumente. Die Anpassung der inländischen Rechenleistung stellt eine zentrale Wettbewerbsfähigkeit in Szenarien für Regierungsangelegenheiten dar – eine vollständige Link-Bereitstellung kann auf der Shengteng-Plattform abgeschlossen werden, um die Compliance-Anforderungen von Xinchuang zu erfüllen.
• Softwareentwicklung und persönliche Produktivität: Codegenerierung, Abschluss von Komponententests, Protokollausnahmeanalyse. Das 1M-Kontextfenster eignet sich für die Prüfung großer Codebasen. Implementierungstipps: Der Think High-Modus wird für Codegenerierungsszenarien empfohlen.

Anwendbare Personen

• Einzelbenutzer und Technikbegeisterte: Kostenlose Webversion oder App. Ungeeignete Grenze: Benutzer, die starke personalisierte Anforderungen an Antwortstile haben, oder Benutzer, die extrem hohe Datenschutzanforderungen haben, müssen kostenpflichtige APIs oder eine Selbstbereitstellung in Betracht ziehen.
• Studenten und Forscher: 1M Kontext, geeignet für lange Literaturrecherchen. Unpassende Grenze: Das Zitierformat wissenschaftlicher Arbeiten muss Punkt für Punkt manuell überprüft werden, und die Modellausgabezitate können ungenau sein.
• Entwickler und Startup-Teams: APIs und Open-Source-Gewichte können kostengünstig integriert werden. V4-Flash kann auf einer einzelnen Karte ausgeführt werden, um den Hardware-Schwellenwert zu senken. Empfehlung: Überprüfen Sie zunächst das Produktkonzept mit der API und entscheiden Sie dann anhand des Kostenmodells, ob Sie auf Selbsthosting umsteigen möchten. Beachten Sie die Einschränkungen bei der Frequenzsteuerung und die Kompatibilität beim Wechsel der Modellversion.
• Unternehmen sowie mittlere und große Organisationen: Die private Bereitstellung erfüllt Datensouveränitäts- und Compliance-Anforderungen. Kaufvoraussetzungen: Es sollte eine klare KI-Implementierungsrichtung und quantifizierbare Effizienzindikatoren geben. Überprüfen Sie vor dem Kauf die kommerziellen Lizenzbedingungen, die GPU-Unterstützungsfunktionen und die Abwärtskompatibilität der Modellversionen.

Vergleich von Konkurrenzprodukten

Vergleichsmaße	DeepSeek V4 Pro	GPT-5.5 Pro	Claude Sonett 4.5	Gemini 3.1 Pro
Entwickler	Tiefensuche	OpenAI	Anthropisch	Google
Kontextlänge	1M	256K	200K	2M
Parameterskala (Aktivierung)	1,6T (49B)	Nicht bekannt gegeben	Nicht bekannt gegeben	Nicht bekannt gegeben
Multimodal	✅ Grundlegendes VLM	✅	❌	✅
Agentenfunktionen (Open-Source-Modell)	SOTA	N/A (geschlossene Quelle)	N/A (geschlossene Quelle)	N/A (geschlossene Quelle)
Tiefe des Denkens (Mathe/Code)	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Kreative Schreibqualität	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
Weltweite Wissensberichterstattung	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
API-Preise	⭐⭐⭐⭐⭐ (Sehr niedrig)	⭐⭐ (Hoch)	⭐⭐⭐ (Mittel)	⭐⭐⭐⭐ (Niedrig)
Open Source	✅ MIT	❌	❌	❌
Anpassung der heimischen Rechenleistung	✅ Shengteng	❌	❌	❌

Auswahlvorschläge: Für Szenarien, in denen das Budget äußerst sensibel ist oder selbst gehostete/inländische Rechenleistung erforderlich ist, ist DeepSeek die beste Wahl; Für eine äußerst kreative Schreibqualität geben Sie der Bewertung von Claude Vorrang. für das größte Kontextfenster (2M) ist Gemini die einzige Wahl; Für die ausgereifteste Ökologie und Werkzeugkette ist die GPT-Serie immer noch eine sichere Marke.

Zusammenfassung und Ausblick

DeepSeek hat sich eine einzigartige Wettbewerbsposition im Bereich großer KI-Modelle in China durch eine Kombinationsstrategie aus „architektonischer Innovation zur Kostenreduzierung, Open-Source-Strategie zur Erweiterung der ökologischen Abdeckung und Doppelversionen zur Erfüllung hierarchischer Anforderungen“ erarbeitet – es ist nicht das Modell mit den meisten Parametern, aber wahrscheinlich das Modell mit der höchsten Leistung pro Rechenleistungseinheit.

Hauptvorteile: Die V4-Serie hat das beste Niveau von Open-Source-Modellen in Bezug auf Argumentation, Codierung und Agentenfähigkeiten erreicht; der API-Preis ist 10-100-mal niedriger als bei internationalen Konkurrenzprodukten; Die All-Free-Strategie auf der C-Seite reduziert die Kosten für die Markterziehung. Mehr als 30.000 Unternehmen auf der B-Seite haben darauf zugegriffen, um die Produktionsverfügbarkeit zu überprüfen. Die Anpassung der inländischen Rechenleistung bietet einen unersetzlichen Compliance-Wert für die Marktdurchdringung von Regierungen und Unternehmen.

Aktuelle Einschränkungen: Die Genauigkeit der weltweiten Wissensabdeckung ist immer noch geringer als beim Top-Closed-Source-Modell; Die C-seitige Aktivität ist nach dem Ausbruch zurückgegangen und die Produktklebrigkeit muss überprüft werden; API-Frequenzkontrolle und SLA-Transparenz reichen nicht aus; Die Verzögerung der Szenenbegründung mit langem Kontext muss noch optimiert werden.

Folgebeobachtungspunkte: Kann die offizielle Version von V4 nach der Veröffentlichung in Bezug auf Wissensgenauigkeit und kreative Fähigkeiten näher an Closed-Source-Konkurrenzprodukte herankommen? ob der API-Dienst eine detailliertere Klassifizierung der Frequenzsteuerung und regionale Beschleunigungsknoten einführen wird; ob das Open-Source-Community-Ökosystem (Feinabstimmungs-Framework, Bereitstellungstools und Agent-Framework-Integration) ein positives Schwungrad bilden kann.

Beschaffungs-/Einführungsrisikobewertung: Einzelpersonen und Entwickler können kostenlos und ohne erhebliches Risiko versuchen, Fehler zu machen. Unternehmen empfehlen, die Fähigkeiten zunächst in unkritischen Prozessen zu überprüfen und diese dann schrittweise zu erweitern. Vor der Einführung der Privatisierung in Compliance-empfindlichen Branchen sollte der Leistungsbenchmarking-Test der Shengteng-Plattform abgeschlossen und die Klausel zur Aktualisierung der Modellversion in den Beschaffungsvertrag aufgenommen werden, um das Risiko einer Betriebsunterbrechung durch einen API-Modellwechsel zu vermeiden.

Verwandte Tools: DeepSeek, ChatGPT

Versionsinfo

• DeepSeek-V4-Pro-Vorschau ：Das V4-Preview-Flaggschiffmodell mit 1,6T Gesamtparametern (ca. 49B aktiviert) stellt die Obergrenze der Fähigkeiten des Basismodells der neuen Generation dar. （2026-04-24）
• DeepSeek-V4-Flash-Vorschau ：Die V4-Vorschauversion ist ein kostengünstiges Modell mit insgesamt 284 Milliarden Parametern (ca. 13 Milliarden aktiviert), bei dem Kosteneffizienz und Durchsatz im Vordergrund stehen. （2026-04-24）
• DeepSeek-V3.2 ：Die allgemeinen Funktionen werden weiter verbessert, die Leistung wird mit modernsten Modellen verglichen und die Wissensdatenbank wird auf Mai 2025 aktualisiert. （2025-12-01）
• DeepSeek-V3.2-Exp ：Experimentelle Iteration mit Schwerpunkt auf der Überprüfung des neuen Mechanismus für spärliche Aufmerksamkeit. （2025-09-29）
• DeepSeek-V3.1-Terminus ：Konzentrieren Sie sich auf die Optimierung der Sprachkonsistenz (Vermeidung der Verwechslung von Chinesisch und Englisch) und der Agentenfunktionen. （2025-09-22）
• DeepSeek-V3.1 ：Einführung einer hybriden Argumentationsarchitektur zur Unterstützung schneller Reaktionen und des Wechsels des Deep-Thinking-Modus. Der Kontext wird auf 128 KB erweitert. （2025-08-21）
• DeepSeek-R1-0528 ：R1 wurde erheblich verbessert, seine Argumentationsfähigkeiten wurden erheblich verbessert und seine Leistung bei mathematischen Benchmarks (wie AIME 2025) wurde erheblich verbessert. （2025-05-28）
• DeepSeek-V3-0324 ：V3 ist eine leicht verbesserte Version, die das Denken, die Codegenerierung und die chinesischen Schreibfähigkeiten verbessert. （2025-03-24）
• DeepSeek-R1 ：Die Flaggschiffversion der Spezialisierung auf logisches Denken, die auf verstärktem Lernen basiert, verfügt über herausragende Fähigkeiten in den Bereichen Mathematik, Programmierung und logisches Denken. （2025-01-20）
• DeepSeek-V3 ：Die Generierungsgeschwindigkeit des 671B MoE-Basismodells ist im Vergleich zu V2 deutlich verbessert und legt den Grundstein für nachfolgende Serien. （2024-12-26）
• DeepSeek-V2.5-1210 ：Die nachfolgende verbesserte Version der V2.5-Serie integriert Chat- und Coder-Funktionen und optimiert weiter. （2024-12-10）
• DeepSeek-V2.5 ：Die Fusionsversion der V2-Serie integriert V2-Chat- und Coder-V2-Funktionen. （2024-09-01）
• DeepSeek-V2 ：Ein erster wichtiger Meilenstein ist die formelle Einführung der MoE-Architektur, die eine technische Roadmap für nachfolgende Versionsentwicklungen vorgibt. （2024-05-01）