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Die chinesische ChatGPT-Alternative DeepSeek hat das Netz im Sturm erobert. Warum? Die KI ist leistungsstark, deutlich günstiger in der Entwicklung als die Konkurrenz aus den USA und dazu noch Open Source: Das heißt, jeder hat Zugriff auf den Programmcode und kann ihn für seine Zwecke verwenden oder anpassen. Uns interessiert aber vor allem, was DeepSeek so draufhat. Ohne zu sehr ins Detail zu gehen, haben wir die KI einem ersten Test unterzogen.
Ein gewohnter Anblick.
Wenn man DeepSeek startet, fühlt man sich gleich zuhause. Die Optik der Benutzeroberfläche ähnelt stark der des Konkurrenten ChatGPT:
DeepThink R1 macht den Unterschied.
Wenn man die KI dann benutzt, wird schnell klar, dass auch die Ergebnisse ähnlich überzeugend sind wie die von ChatGPT. Wäre da nicht dieser kleine Button mit der Aufschrift „DeepThink R1“, der den Unterschied macht. Dahinter verbirgt sich nämlich die Besonderheit von DeepSeek: Der DeepThink-Modus erlaubt es der KI, komplexe Probleme durch das Aufstellen langer Denkketten (Chain of Thought) zu lösen. Diese Methode arbeitet äußerst effektiv und bietet vor allem in den Bereichen Mathematik und Programmierung ganz neue Möglichkeiten.
Wie kann man sich das vorstellen?
Natürlich wollen wir jetzt hier keine komplexen mathematischen Aufgaben lösen. Aber um mal zu schauen, wie DeepSeek im DeepThink-Modus arbeitet, beschäftigen wir die KI mit der Frage „Sollte ein neues Fitness-Unternehmen sein Werbebudget von 10.000 € lieber in Social Media Ads oder Fitness-Influencer stecken?“
Schritt 1: DeepSeek sammelt relevante Daten und wertet sie aus.
ChatGPT würde uns in diesem Fall ein umfassendes Ergebnis mit Pros und Cons ausspucken. Eine konkrete Antwort würden wir hier nicht ohne weiteres bekommen. DeepSeek hingegen beginnt damit, sich selbst die wichtigsten Daten zur Lösung der Aufgabe aus dem Netz zu besorgen:
Schritt 2: DeepSeek clustert das Problem in Teilfragen.
DeepSeek erkennt, dass es für eine zielführende Antwort noch weitere Fragen zu klären gibt und stellt diese selbst auf:
Schritt 3: DeepSeek führt zu allen Teilfragen Berechnungen durch.
Um dem Nutzer eine wirklich brauchbare Antwort auf seine Frage zu liefern, führt DeepSeek im nächsten Step alle nötigen Berechnungen zu den zuvor ermittelten Teilfragen durch:
Schritt 4: DeepSeek wägt die Qualitätsfaktoren beider Optionen ab
Bevor wir jetzt ein finales Ergebnis samt Empfehlung erhalten, schaut DeepSeek sich auch noch die Qualitätsfaktoren der Optionen „Social Media Ads“ und „Influencer-Kampagne an“:
Schritt 5: DeepSeek liefert das Ergebnis inklusive einer Empfehlung.
Abschließend liefert DeepSeek uns ein Ergebnis, das sämtliche Teilüberlegungen und Berechnungen berücksichtigt:
Fazit:
Auch, wenn es sich hier um ein extrem vereinfachtes Beispiel handelt, so wird doch schnell klar, dass DeepSeek neben den geringeren Kosten und dem Open Source-Gedanken auch im Ergebnis einen echten Mehrwert zu anderen KIs bieten könnte. Vor allem wenn es darum geht, komplexe Aufgabenstellungen zu lösen. Jetzt bleibt abzuwarten, wie die Konkurrenz aus den USA auf die innovative Entwicklung aus China reagiert. Open AIs CEO Sam Altman jedenfalls scheint bereit zu sein:
Wenn du noch Fragen zum Thema KI oder DeepSeek im Speziellen hast: Als erfahrene Online Marketing-Agentur helfen wir dir gerne weiter. Schreib uns einfach!