Mit DeepSeek kommen die Reasoning-Modelle

David Colwell, VP, AI & Machine Learning bei Tricentis
David Colwell, VP, AI & Machine Learning bei Tricentis – Bild: Tricentis GmbH

Mit der Vorstellung von DeepSeek R1 ist dem Startup aus China ein Coup gelungen. Es es hat die Ära der ‚Reasoning-Modelle‘ eingeläutet, also von KI-Systemen, die logisch schlussfolgern. Zwar lieferte das Modell o1 von OpenAI bereits Ende letztes Jahr beeindruckende Reasoning-Ergebnisse. Doch OpenAI verriet kaum etwas darüber, wie das System funktioniert. Diese Geheimniskrämerei förderte zwar das Interesse von Investoren, ließ aber viele Fragen offen. DeepSeek hingegen veröffentlichte nun detaillierte Studien, Methoden, Experimente und Optimierungstechniken und zeigt, wie DeepSeek seine KI dazu bringt, logisch zu schlussfolgern. Einige Schlüsselelemente dabei sind:

Längere Denkzeit: Das Modell wurde angeregt zu denken, ohne ihm vorzuschreiben, was es denken sollte. So fing es von selbst an, die Phase bis zur Antwort zu verlängern – was zu besseren Lösungen bei komplexen Problemen führte.

Eigene Antworten evaluieren: Ohne Prompting lernte das Modell, seinen Lösungsweg neu zu bewerten und Fehler in der Argumentation zu erkennen und zu korrigieren.

Kaltstartdaten sind erforderlich: Zur ‚Vermenschlichung‘ der Ergebnisse ist nach wie vor Anleitung notwendig, sonst wechselt das System im Lösungsfindungsprozess beliebig zwischen Sprachen und Formaten, was die Ergebnisse für Menschen völlig unlesbar macht.

Preis, Leistung, Datenschutz

Theoretisch können Entwickler nun selbst günstige und leistungsfähige Reasoning-Modelle trainieren, denn die R1-API kostet nur einen Bruchteil des OpenAI-Pendants. All das stellte die Annahme der KI-Branche in Frage, dass es der beste Weg sei, KI-Modelle intelligenter zu machen, indem sie mehr Rechenleistung erhalten. Das war der Grund für den Kursabfall der Nvidia-Aktiee. Allerdings gibt es beim DeepSeek-Modell einen hohen versteckten Preis. Denn über was DeepSeek nicht offen spricht, ist die Verwendung, Speicherung und Verwaltung der Daten. Berichte, dass DeepSeek Eingaben sowie Audio- und Videodaten sammelt, werfen Fragen darüber auf, wie diese Daten verwendet werden, wofür und von wem?

Schlagabtausch ist absehbar

Die Debatten um die Leistungsfähigkeit, Kosten und den Datenschutz des DeepSeek-Modells wird uns noch eine Weile begleiten. Fest steht: Das chinesische Startup hat mit der Vorstellung seines Modells die nächste Ära der KI-Entwicklung eingeläutet. OpenAI hat bereits reagiert und mit o3-Mini ein kosteneffizientes Reasoning-Modell vorgestellt. Wir sollten uns auf einen Schlagabtausch um die beste Reasoning-KI gefasst machen. ereich Softwareentwicklung und Qualitätssicherung ist die Vorstellung, dass Entwickler immer mehr zu Designern werden, die auch komplexe Coding-Aufgaben den KI-Assistenzsystemen überlassen, nun sicherlich keine Zukunftsmusik mehr.

Umsichtig in Stellung bringen

Die Veröffentlichung von DeepSeek R1 wird den Fortschritt beschleunigen. Die Zahl möglicher Anwendungen von logisch denkender KI ist beinahe unbegrenzt. Offen bleibt, welches Unternehmen langfristig technologisch vorne bleibt. Werden Datenschutzfragen die Entwicklungen bremsen? Wie vermitteln Unternehmen zwischen Innovation und Compliance? Zum jetzigen Zeitpunkt gilt: DeepSeek hat ernsthafte Datenschutzprobleme, Firmen sollten hier also besondere Vorsicht walten lassen.



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