DeepSeek und GPT sind zwei der bekanntesten KI-Modelle auf dem Markt. In dieser Folge vergleichen wir die beiden Modelle in Bezug auf Leistung, Kosten und Anwendungsfälle.

💡 Detaillierte Inhaltsangabe:

1️⃣ Unterschiede in Leistung und Kosten

• Leistung:


• DeepSeeg R1 schneidet in mathematischen Fähigkeiten und Textanalyse besser ab als GPT, insbesondere bei großen Datenmengen und komplexen Interpretationen.


• GPT O1 ist jedoch bei komplexen Problemlösungen leicht überlegen.


• Kosten:


• DeepSeek ist deutlich günstiger: Die Trainingskosten liegen bei ca. 5-10 Millionen, während GPT bei 70-80 Millionen liegt.


• API-Kosten sind bei DeepSeek 20-30 mal günstiger als bei GPT.

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2️⃣ Technische Spezifikationen

• DeepSeek R1:


• 671 Milliarden Parameter trainiert.


• Kontextfenster von bis zu 128.000 Tokens.


• Mixture of Experts (MOE)-Architektur, die nur bestimmte Teile des Modells aktiviert, um Effizienz zu steigern.


• GPT O1:


• Anzahl der Parameter nicht öffentlich bekannt.


• Breitere Anwendungsmöglichkeiten, einschließlich Sprachverarbeitung, Bildgenerierung und Audioanalyse.

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3️⃣ Praktische Anwendungen

• DeepSeek:


• Ideal für komplexe mathematische Probleme, wissenschaftliche Forschung und Softwareentwicklung.


• Lokale Nutzung möglich, insbesondere auf Apple M2-Chips.


• GPT:


• Stärken in kreativen Aufgaben, Content-Generierung und Kundenservice.


• Unterstützt Sprach-, Bild- und Audioverarbeitung.


• Bessere Integration und Personalisierung durch eigene GPTs.

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4️⃣ Fazit

• DeepSeek: Kosteneffizienter, ressourcenschonender und ideal für komplexe Aufgaben.


• GPT: Breiter aufgestellt, besonders in kreativen und multimedialen Anwendungen.

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🔗 Wichtige Links und Erwähnungen:

• Benchmark-Chart – Vergleich der Leistung von DeepSeek zu anderen LLMs.


• DeepSeek R1 – Offizielle Website von DeepSeek.


• GPT O1 – Offizielle Website von GPT.

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💡 Kontaktmöglichkeiten und Kostenfreie Ressourcen:

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• LinkedIn: Jan Hönes


• Website: JHS-Tech


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