DeepSeek ohne Anmeldung

DeepSeek ist bekannt für die Entwicklung fortschrittlicher groß angelegter Sprachmodelle (LLMs) wie DeepSeek-R1 und der DeepSeek-Math-Serie, die sich modernster Architekturen und innovativer Trainingsmethoden bedienen. Hier können Sie die Inferenzmodelle von DeepSeek auf Deutsch völlig kostenlos und ohne Anmeldung nutzen.

Was ist DeepSeek?

DeepSeek, ein chinesisches KI-Forschungslabor, das vom Hedgefonds High-Flyer unterstützt wird, hat sich zu einem leistungsstarken Akteur in der KI-Entwicklung entwickelt, der sich auf Open-Source-Modelle und innovative Trainingsmethoden konzentriert. Im Gegensatz zu vielen KI-Startups verfügt das Unternehmen über ausreichende Finanzmittel und arbeitet ohne kommerziellen Druck. Zwischen Ende 2024 und Anfang 2025 veröffentlichte DeepSeek die R1-Modellreihe, darunter DeepSeek-R1 und DeepSeek-R1-Zero, die außergewöhnliche logische Schlussfolgerungs- und Problemlösungsfähigkeiten demonstrieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die auf überwachter Feinabstimmung basieren, wurde DeepSeek-R1-Zero ausschließlich mit Reinforcement Learning (RL) trainiert, um das regelbasierte, belohnungsgesteuerte Schlussfolgern zu verbessern. DeepSeek-R1 hingegen durchlief einen mehrstufigen Trainingsprozess, der einen kuratierten Datensatz, RL-Verbesserungen und ein Mixture of Experts (MoE)-Framework umfasste. Das MoE-Framework optimiert die Recheneffizienz, indem pro Durchlauf nur 37 Milliarden der 671 Milliarden Parameter aktiviert werden. Dieses Modell hat bei Benchmarks wie AIME, Codeforces und GPQA hervorragende Ergebnisse erzielt und ermöglicht eine kostengünstige, leistungsstarke KI-Entwicklung mit deutlich geringeren Trainingskosten als die großen US-Technologieunternehmen.

R1, das unter der MIT-Lizenz als Open Source verfügbar ist, treibt gemeinschaftsorientierte Innovationen voran, aber es wurden auch Bedenken geäußert, dass es zu stark an die politische Narrative Pekings gebunden sein könnte. Obwohl es mit OpenAI’s GPT-4 verglichen wurde, liegen die Stärken von R1 in seiner Effizienz und seinen fortschrittlichen Schlussfolgerungsfähigkeiten, was branchenweite Diskussionen über den KI-Wettbewerb, kosteneffizientes Training und den wachsenden Einfluss von Open-Source-Modellen auf die Zukunft der künstlichen Intelligenz ausgelöst hat.

DeepSeek-Modell

DeepSeek ist ein chinesisches KI-Unternehmen, das eine breite Palette fortschrittlicher KI-Modelle entwickelt, die auf spezifische Anwendungen zugeschnitten sind.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 wurde für komplexe Denkaufgaben entwickelt, insbesondere in den Bereichen Mathematik und Programmierung. Es nutzt Technologien des verstärkenden Lernens, um seine Denkfähigkeiten zu verbessern, sodass es komplexe Problemlösungsszenarien effektiv bewältigen kann. Dieses Modell wird für seine Fähigkeit gelobt, komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen, und wurde mit dem Ansatz von DeepMind bei der Entwicklung von AlphaGo verglichen.

DeepSeek V2

Im Mai 2024 veröffentlichte DeepSeek die DeepSeek-V2-Serie, die aus zwei Basismodellen (DeepSeek-V2 und DeepSeek-V2-Lite) und zwei Chatbots besteht. Die Modelle wurden mit einem 8,1-T-Token-Datensatz (12 % mehr chinesische Token) vorab trainiert und die Kontextlänge mit YaRN von 4K auf 128K erweitert. Durch überwachtes Fine-Tuning (SFT) mit 1,2 Millionen Utility- und 300.000 Sicherheitsinstanzen wurde DeepSeek-V2-Chat (SFT) (nicht öffentlich verfügbar) entwickelt.

Weitere Verbesserungen durch Reinforcement Learning (RL) und GRPO wurden in zwei Stufen umgesetzt: Optimierung der Mathematik und Codierung (unter Verwendung von Compiler-Feedback) sowie Abstimmung von Nützlichkeit, Sicherheit und Regelkonformität (unter Verwendung von drei Belohnungsmodellen). Dies führte zur Veröffentlichung von DeepSeek-V2-Chat und einer kleineren Version, DeepSeek-V2-Lite, die RL überspringt und auf die Forschung zu MLA und DeepSeekMoE zugeschnitten ist. Architektonisch führt DeepSeek-V2 Multi-Head Latent Attention (MLA) und Mixed Expert (MoE) Frameworks ein, wodurch die Effizienz und die Inferenzfähigkeiten erheblich verbessert werden.

DeepSeek-V3

Aufbauend auf den Fortschritten von V2 erzielt DeepSeek-V3 im Vergleich zu früheren Modellen erhebliche Verbesserungen bei der Inferenzgeschwindigkeit. Es erreicht Spitzenleistungen unter den Open-Source-Modellen und zeigt eine hervorragende Performance in verschiedenen Benchmarks. Dieses Modell wurde in erster Linie auf mehrsprachigen Korpora in Englisch und Chinesisch trainiert, wobei der Schwerpunkt auf Mathematik und Programmierung liegt. Es unterstützt Kontextlängen von bis zu 128.000 Tokens und verfügt über einen hybriden Vision-Encoder für die effiziente Verarbeitung hochauflösender Bilder, wodurch seine Anwendbarkeit in realen Szenarien verbessert wird.

DeepSeek-Coder

DeepSeek-Coder ist auf Codierungsaufgaben spezialisiert und bietet Funktionen zur Codegenerierung, Fehlerbehebung und Überprüfung. Durch die Automatisierung des Codierungsprozesses, die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Unterstützung der Datenanalyse ist es ein wertvolles Werkzeug für Entwickler. Dieses Modell wurde auf verschiedenen Datensätzen trainiert, darunter Quellcode und codebezogene englische Inhalte, sodass es Code mit Kontextverständnis vorschlagen und verbessern kann.

DeepSeek-VL

DeepSeek-VL ist ein Bildverarbeitungsmodell, das für reale Anwendungen entwickelt wurde, die sowohl das Verständnis von Text als auch von visuellen Informationen erfordern. Es verarbeitet hochauflösende Bilder mit bis zu 1024 x 1024 Pixeln effizient und mit relativ geringem Rechenaufwand. Dieses Modell wurde mit verschiedenen Datensätzen trainiert, die ein breites Spektrum realer Szenarien abdecken, darunter Web-Screenshots, PDFs, OCR, Diagramme und Inhalte aus Wissensdatenbanken, sodass es praktische Kontexte umfassend darstellen kann.

So greifen Sie auf DeepSeek zu

DeepSeek ist als Webschnittstelle und als App für Android und iOS verfügbar. Der Zugriff auf DeepSeek-R1 von einem Android- oder iOS-Gerät aus ist ganz einfach. Die Schritte sind im Folgenden beschrieben.

Für Android-Geräte

Der Zugriff auf DeepSeek auf einem Android-Smartphone ist ganz einfach und kann mit den folgenden Schritten durchgeführt werden:

• Google Play
  • Öffnen Sie den Google Play Store auf Ihrem Gerät.
  • Suchen Sie nach „DeepSeek-R1“.
  • Wählen Sie die offizielle DeepSeek-R1-App aus den Suchergebnissen aus.
  • Tippen Sie auf „Installieren“, um die App herunterzuladen und zu installieren.
• Direkter Download der APK-Datei
  • Wenn die App in Ihrem Play Store nicht verfügbar ist, können Sie die APK-Datei direkt herunterladen.
  • Rufen Sie die offizielle Website von DeepSeek-R1 auf.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Android APK“.
  • Laden Sie die APK-Datei auf Ihr Gerät herunter.
  • Stellen Sie vor der Installation sicher, dass Ihr Gerät Installationen aus unbekannten Quellen zulässt (dies kann in den Geräteeinstellungen aktiviert werden).
  • Öffnen Sie die heruntergeladene APK-Datei und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, um sie zu installieren.

Für iOS-Geräte

Der Zugriff auf DeepSeek auf einem iOS-Gerät ist einfach und kann mit den folgenden Schritten durchgeführt werden:

• App Store
  • Öffnen Sie den App Store auf Ihrem iPhone oder iPad.
  • Suchen Sie nach „DeepSeek-R1“.
  • Wählen Sie die offizielle DeepSeek-R1-App aus den Suchergebnissen aus.
  • Tippen Sie auf „Holen“, um die App herunterzuladen und zu installieren.
• Alternativer Zugriff
  • Wenn Sie die App nicht installieren möchten, können Sie über den Webbrowser Ihres Geräts auf DeepSeek-R1 zugreifen.
• Webbrowser
  • Öffnen Sie Ihren bevorzugten Webbrowser.
  • Navigieren Sie zur DeepSeek-Plattform.
  • Um DeepSeek-R1 zu verwenden, melden Sie sich an oder erstellen Sie ein Konto.

DeepSeek-Benutzeroberfläche

DeepSeek-Funktionen

DeepSeek ist eine fortschrittliche KI-Plattform, die für ihre leistungsstarken Sprachmodelle bekannt ist, insbesondere für Codierungs-, Mathematik- und Schlussfolgerungsaufgaben. Die Flaggschiff-Modelle wie DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 bieten eine Vielzahl von Funktionen zur Unterstützung vielfältiger Anwendungen.

Fortschrittliche Inferenzfähigkeiten

DeepSeek-R1 zeichnet sich durch logisches Denken, mathematische Problemlösung und Echtzeit-Entscheidungsfindung aus und eignet sich daher ideal für komplexe Aufgaben, die schrittweises Denken erfordern.

Hochleistungsfähige Sprachmodelle

Modelle wie DeepSeek-V3 haben erhebliche Fortschritte bei der Inferenzgeschwindigkeit erzielt und gehören zu den leistungsstärksten Open-Source-Modellen.

Kostengünstige Schulung und Bereitstellung

DeepSeek hat innovative KI-Modelle auf kosteneffiziente Weise entwickelt, indem menschliche Eingriffe minimiert und verstärktes Lernen eingesetzt wurde. Dadurch konnten die Entwicklungskosten erheblich gesenkt und die Inferenzfähigkeiten verbessert werden.

Zugänglichkeit durch Open Source

Die Modelle von DeepSeek sind Open Source, sodass Entwickler und Forscher darauf zugreifen, sie modifizieren und in verschiedene Anwendungen integrieren können. Dies fördert Transparenz und Zusammenarbeit.

Multimodale Integration

Janus-Pro von DeepSeek ist ein multimodales KI-Modell, das für Aufgaben entwickelt wurde, die sowohl Text als auch Bilder umfassen, und gegenüber früheren Modellen mehrere Verbesserungen aufweist.

Effiziente Mixed-Expert-Architektur

DeepSeek-V2 nutzt eine Mixed-Expert-Architektur (MoE), die sich durch kostengünstiges Training und effiziente Inferenz auszeichnet. Es unterstützt Kontextlängen von bis zu 128.000 Tokens.

Verbessertes Verständnis von Bild und Sprache

DeepSeek-VL wurde für reale Anwendungen im Bereich des Bild-Sprache-Verstehens entwickelt und verfügt über einen hybriden Bild-Encoder, der hochauflösende Bilder effizient verarbeitet und dabei einen relativ geringen Rechenaufwand erfordert.

DeepSeek-Anwendungen

Die KI-Modelle von DeepSeek werden in verschiedenen Branchen eingesetzt und stellen dort ihre Vielseitigkeit und Effizienz unter Beweis. Nachfolgend finden Sie einige bemerkenswerte Anwendungsfälle.

Verbesserter Kundenservice

Die Fähigkeiten von DeepSeek im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung werden zur Verbesserung des Kundenservice genutzt. Durch die Integration der KI von DeepSeek in Chatbots und virtuelle Assistenten können Unternehmen präzisere und kontextbezogene Antworten auf Kundenanfragen geben, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Effizienz führt.

Unterstützung bei der Softwareentwicklung

DeepSeek-Coder, ein auf Code-Intelligenz spezialisiertes Modell, unterstützt Entwickler durch die Generierung von Code-Schnipseln, Debugging und Code-Empfehlungen. Diese Unterstützung beschleunigt den Entwicklungsprozess und reduziert die Fehlerwahrscheinlichkeit.

Unterstützung im Bildungsbereich

Im Bildungsbereich werden die KI-Modelle von DeepSeek zur Entwicklung intelligenter Tutoring-Systeme eingesetzt. Diese Systeme passen sich an die Bedürfnisse einzelner Schüler an und geben sofortiges Feedback, wodurch eine personalisierte Lernerfahrung ermöglicht und der gesamte Lernprozess verbessert wird. Mit der Suchfunktion von DeepSeek erhalten Schüler und andere Experten Unterstützung beim Schreiben und Recherchieren. Darüber hinaus hilft der „Chain of Reasoning“-Ansatz von DeepSeek bei der Lösung komplexer Probleme.

Analyse medizinischer Daten

Die KI von DeepSeek wird zur Analyse komplexer Gesundheitsdaten eingesetzt, um die Diagnose und Behandlungsplanung von Patienten zu unterstützen. Durch die Verarbeitung großer Datensätze kann die KI Muster und Erkenntnisse identifizieren, die für menschliche Experten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.

Finanzmarktanalyse

Die KI-Modelle von DeepSeek nutzen ihre Stärken aus dem quantitativen Handel, um Finanzmärkte zu analysieren, Trends vorherzusagen und Anlagestrategien zu formulieren. Diese Anwendung unterstützt datengestützte Entscheidungen im Finanzsektor.

Prompt-Engineering

Prompt-Engineering ist die Praxis, effektive Eingaben zu schreiben, um genaue, relevante und konsistente Antworten von Sprachmodellen (wie DeepSeek) zu erhalten. Die Beherrschung der Kunst, effektive Prompts zu schreiben, spielt eine entscheidende Rolle für die Modellleistung. Unabhängig davon, ob DeepSeek-V3 für allgemeine Aufgaben oder DeepSeek-R1 für Inferenzaufgaben verwendet wird, spielt das Prompt-Design eine entscheidende Rolle.

DeepSeek-R1-Prompting

Im Vergleich zu Modellen, die keine Inferenzmodelle sind, unterscheidet sich das Prompting für DeepSeek-R1 und andere Inferenzmodelle erheblich. Im Folgenden finden Sie Möglichkeiten, um DeepSeek-R1 optimal zu nutzen:

• Verwenden Sie eine klare und spezifische Sprache: Halten Sie Anweisungen einfach und klar und vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten. Zu komplexe oder lange Prompts können die Ausgabequalität beeinträchtigen.
• Legen Sie geeignete Sampling-Parameter fest: Um optimale Ergebnisse zu erzielen, setzen Sie die Temperatur auf 0,5–0,7 (empfohlener Wert ist 0,6) und den top-p-Wert auf 0,95, um Konsistenz und Vielfalt der Antworten zu gewährleisten.
• Vermeiden Sie System-Prompts: Platzieren Sie alle Anweisungen innerhalb des Benutzer-Prompts und fügen Sie keine separaten System-Prompts hinzu.
• Vermeiden Sie Eingabeaufforderungen mit wenigen Beispielen: Die Angabe von Beispielen in der Eingabeaufforderung kann die Modellleistung beeinträchtigen. Beschreiben Sie stattdessen klar den Inhalt der Aufgabe, die Anforderungen und das gewünschte Ausgabeformat. Wenn Beispiele erforderlich sind, stellen Sie sicher, dass sie mit den Hauptaufgaben übereinstimmen.
• Strukturieren Sie Ihre Eingabeaufforderungen: Organisieren Sie Eingabeaufforderungen mit Hilfe von klaren Formatierungswerkzeugen wie XML-Tags, Markdown oder beschrifteten Abschnitten. Dies verbessert das Verständnis und die Genauigkeit der Antworten.
• Beschreiben Sie Einschränkungen klar: Beschreiben Sie Einschränkungen wie Zeit, Budget und Format klar in der Eingabeaufforderung, um das Modell effektiv zu steuern.
• Beschreiben Sie das gewünschte Ergebnis: Geben Sie ein konkretes Bild einer erfolgreichen Antwort, einschließlich der wichtigsten Merkmale und Formatdetails.
• Verwenden Sie Mehrheitsentscheidungen zur Bewertung: Generieren Sie mehrere Antworten und wählen Sie die häufigste oder konsistenteste aus, um die Zuverlässigkeit des Modells zu bewerten.
• Keine Notwendigkeit, die Gedankengänge vorzugeben: Diese Modelle denken vor der Antwort auf natürliche Weise nach, sodass es nicht notwendig ist, ihnen „schrittweises Denken“ vorzugeben.
• Für mathematische Aufgaben: Fügen Sie Anweisungen wie „Denke Schritt für Schritt und setze die endgültige Antwort in eine Box { }“ hinzu.
• Verwenden Sie Tags nach Bedarf: DeepSeek-R1 kann beabsichtigte Denkmuster auslassen. Fordern Sie das Modell in solchen Fällen auf, mit dem Tag <think> zu beginnen, um die Qualität der Argumentation aufrechtzuerhalten.

Über DeepSeek

DeepSeek wurde 2023 von Liang Wenfeng gegründet und wird vom Hedgefonds High-Flyer unterstützt. Das Unternehmen mit Sitz in Hangzhou in der chinesischen Provinz Zhejiang ist auf Open-Source-Sprachmodelle (LLMs) spezialisiert. Im Januar 2025 veröffentlichte DeepSeek seine erste kostenlose Chatbot-App „DeepSeek-R1“ für iOS und Android. Die App wurde schnell zur meist heruntergeladenen kostenlosen App im US-amerikanischen iOS App Store, überholte ChatGPT und löste einen Kursverlust von 18 % bei Nvidia aus.

Dieser Erfolg wurde als „KI-Revolution“ bezeichnet und markierte den Beginn eines „globalen KI-Wettlaufs“, der erhebliche Auswirkungen auf die Branche haben sollte. Das Engagement von DeepSeek für Effizienz und Zugänglichkeit spiegelt sich in seinem Open-Source-Ansatz wider, der freien Zugang zu KI-Modellen, Trainingsdetails und Generierungsalgorithmen ermöglicht und so Zusammenarbeit und Innovation fördert. Das schnelle Wachstum des Unternehmens hat die Dominanz bestehender KI-Unternehmen erschüttert, eine erhebliche Marktreaktion ausgelöst und Diskussionen über KI-Regulierung, Datenschutz und geopolitische Auswirkungen entfacht. Das Auftauchen von DeepSeek unterstreicht das Potenzial innovativer KI-Strategien, die Struktur der Branche neu zu gestalten und die Entwicklung und Nutzung von KI zu demokratisieren.

Häufig gestellte Fragen

Wie schneidet die KI von DeepSeek im Vergleich zu anderen Modellen ab?

Die neuesten Modelle von DeepSeek, wie DeepSeek-V3 und R1, erreichen eine Leistung, die mit der von branchenführenden Unternehmen vergleichbar ist, und das zu einem Bruchteil der Kosten. Das R1-Modell kann beispielsweise komplexe Denkaufgaben lösen und liefert in wichtigen Tests Ergebnisse, die denen von OpenAI o1 nahezu entsprechen. Die tatsächliche Leistung kann jedoch variieren.

Ist DeepSeek kostenlos nutzbar?

Ja, für Verbraucher ist die Nutzung kostenlos. Der Chatbot von DeepSeek ist kostenlos auf Websites und in mobilen Apps (iOS und Android) verfügbar. Für Entwickler und Organisationen sind die Kernmodelle von DeepSeek unter der MIT-Lizenz als Open Source verfügbar, sodass jeder die Technologie herunterladen und modifizieren kann. Der API-Zugang ist zu wettbewerbsfähigen Preisen erhältlich.

Ist DeepSeek sicher in der Anwendung?

Die Nutzungsbedingungen von DeepSeek erlauben die Übertragung von Daten nach China zur Verwendung für zukünftige Modelltrainings. Darüber hinaus haben Tests gezeigt, dass die Modelle von DeepSeek eine Form der Selbstzensur bei politisch sensiblen Themen durchführen, die mit der offiziellen Haltung der chinesischen Regierung übereinstimmt. Nutzer sollten ihre eigene Toleranz gegenüber diesen Richtlinien berücksichtigen.

Wie hat DeepSeek kostengünstige KI-Modelle entwickelt?

DeepSeek hat eine kostengünstige Entwicklung durch technologische Innovationen wie DeepSeekMoE (Mixture of Experts) und DeepSeekMLA (Multi-head Latent Attention) erreicht. Diese Technologien verbessern die Effizienz des Trainings und der Inferenz. Durch die Aktivierung nur der für eine bestimmte Aufgabe erforderlichen Komponenten komprimieren diese Ansätze den Speicherverbrauch und reduzieren die Rechenkosten.

Was bedeutet das Aufkommen von DeepSeek in der KI-Branche?

Der Erfolg von DeepSeek stellt die Annahme in Frage, dass der Aufbau modernster KI-Systeme massive Investitionen erfordert. Seine effizienten Entwicklungsmethoden lösen Diskussionen über die Zukunft der KI-Forschung und das Potenzial für Fortschritte in leichter zugänglichen Bereichen aus.