DeepSeek R1 vs. OpenAI-o1: Welches Reasoning-Modell ist besser?

Die Fähigkeiten und die Nutzungsvielfalt eines KI-Tools hängen eng mit dem LLM (Large Language Model) zusammen, das das KI-Tool verwendet. Wenn das LLM des KI-Werkzeugs bei Aufgaben wie Codierung, natürlicher Sprache und logischem Denken gut abschneidet, können Sie komplexe Aufgaben mit diesem KI-Werkzeug präziser erledigen. Wenn es um die fortschrittlichsten LLMs geht, ist OpenAI-o1 eine beliebte Option mit hoher Leistung, die von allen akzeptiert wird. DeepSeek R1, das am 2025/01/20 eingeführt wurde und über eine Leistung verfügt, die mit dem OpenAI-o1-Modell konkurriert, hat jedoch begonnen, sich abzuheben, indem es ähnliche Leistung zu einem niedrigeren Preis bietet. Wenn Sie neugierig auf das Modell DeepSeek R1 sind und seine Ähnlichkeiten und Unterschiede zu OpenAI-o1 kennenlernen möchten, haben wir für Sie das Richtige!

In diesem Artikel werden wir die Modelle OpenAI-o1 und DeepSeek R1 untersuchen und die beiden Modelle vergleichen.

Sind Sie bereit? Lasst uns eintauchen!

TL; DR

• Das DeepSeek R1 ist ein großes Sprachmodell, das am 20. Januar 2025 veröffentlicht wurde und eine ähnliche Leistung wie OpenAI-o1 aufweist.
• DeepSeek R1 gibt es in zwei Versionen, 70b und 32b, um den spezifischen Bedürfnissen der Nutzer gerecht zu werden.
• Sie können die DeepSeek AI Chatbot-Schnittstelle nutzen, um auf das DeepSeek R1-Modell zuzugreifen, es als API zu verwenden oder es über TextCortex direkt in Ihren Workflow zu integrieren.
• Die Modelle DeepSeek R1 und OpenAI o1 sind zwei verschiedene große Sprachmodelle, die eine hohe Leistung bieten.
• Obwohl DeepSeek R1 und OpenAI-o1 in Benchmarks ähnlich abschneiden, ist das Modell DeepSeek R1 budgetfreundlich.
• Wenn Sie nach einer Methode suchen, mit der Sie DeepSeek- und OpenAI-o1-Modelle gleichzeitig verwenden und beide in den Arbeitsablauf Ihres Unternehmens integrieren können, ist TextCortex der richtige Weg für Sie.

Was ist DeepSeek R1?

DeepSeek R1 ist ein LLM, der am 20. Januar 2025 veröffentlicht wurde und sich durch seine hohe Leistung in Benchmarks auszeichnet. DeepSeek R1 bietet seinen Nutzern die gleiche Leistung wie das OpenAI-o1-Modell zu wesentlich günstigeren Preisen. DeepSeek R1 nutzt einen einzigartigen mehrstufigen Trainingsprozess, um fortgeschrittene Denkfähigkeiten zu erreichen. Es verwendet ein Mixture of Experts (MoE) Design mit 671 Milliarden Parametern, wobei 37 Milliarden pro Vorwärtsdurchlauf aktiviert werden. Diese Architektur zeichnet sich durch ihre Skalierbarkeit und Effizienz aus.

DeepSeek R1 Merkmale

DeepSeek R1 bietet seinen Nutzern eine LLM-Schnittstelle mit 671 Milliarden Parametern und einem 128K-Kontextfenster. Das Modell DeepSeek R1 wurde in zwei Versionen, 70b und 32b, veröffentlicht, um den spezifischen Bedürfnissen seiner Nutzer gerecht zu werden. Wenn Sie eine hohe Rechenleistung für komplexere Aufgaben benötigen, ist es sinnvoll, die 70b-Version von DeepSeek R1 zu verwenden, und die 32b-Version für Aufgaben, die weniger Rechenleistung erfordern.

DeepSeek R1 kann alle Aufgaben zur Erzeugung von Textausgaben und zur Analyse von Eingaben ausführen, die ein großes Sprachmodell ausführen kann. Mit anderen Worten: Sie können DeepSeek R1 verwenden, um Inhalte von Grund auf zu generieren oder Ihre bestehenden Inhalte zu bearbeiten. Obwohl DeepSeek R1 Aufgaben in natürlicher Sprache mit hoher Leistung ausführen kann, zeichnen sich die Funktionen durch fortgeschrittenes Reasoning, Mathematik und Kodierung aus. DeepSeek R1 kann dank der MoE- und Multi-Head Latent Attention (MLA)-Technologien komplexe Denkaufgaben erfolgreich bewältigen.

DeepSeek R1 Preise

Wenn Sie das DeepSeek R1-Modell nur als KI-Chatbot erleben möchten, können Sie es auf der offiziellen Website von DeepSeek kostenlos testen. Wenn Sie DeepSeek R1 jedoch als API nutzen möchten, müssen Sie die folgenden Preise bezahlen. 

• Eingabe-Cache-Treffer: $0,14 pro Million Token  
• Input Cache Miss: $0,55 pro Million Token  
• Ausgabepreis: 2,19 $ pro Million Token  

Wie erhält man Zugang zu DeepSeek R1?

Um auf das DeepSeek R1-Modell nur als KI-Chatbot-Schnittstelle zuzugreifen, können Sie die offizielle DeepSeek-Website besuchen. Wenn Sie das DeepSeek R1-Modell als API installieren möchten, können Sie es von GitHub oder DeepSeek beziehen.

Wenn Sie das DeepSeek R1-Modell direkt in Ihren Arbeitsablauf integrieren möchten, können Sie es über TextCortex aufrufen.

TextCortex bietet mehrere LLMs, einschließlich des DeepSeek R1-Modells, um Anwendern zu helfen, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren, ihre Arbeitslast zu verringern und Zeit zu sparen. Mit TextCortex können Sie das DeepSeek R1-Modell für Ihre Wissensmanagement-Aufgaben, Dokumentationserstellung, webgesteuerte Rechercheaufgaben, Datenanalyseaufgaben sowie Codierungs- und Mathematikaufgaben nutzen.

DeepSeek R1 vs. OpenAI-o1

Das Modell DeepSeek R1 schneidet in Benchmarks, die zur Messung der Leistung von LLMs entwickelt wurden, ähnlich gut ab wie das fortschrittlichste Modell o1 von OpenAI. Beide großen Sprachmodelle bieten Vor- und Nachteile gegenüber dem jeweils anderen. Wenn Sie sich über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den Modellen DeepSeek R1 und OpenAI-o1 wundern und sich nicht sicher sind, welches Modell Sie verwenden sollen, haben wir für Sie eine Lösung!

Leistung & Benchmarks

Das Modell DeepSeek R1 erzielt in Benchmarks, die die Leistung und die Fähigkeiten großer Sprachmodelle messen sollen, ähnliche Ergebnisse wie OpenAI-o1. Wenn es um die Leistung der beiden LLMs bei der Verarbeitung natürlicher Sprache geht, hat OpenAI-o1 leicht bessere Ergebnisse. Bei den Mathematik- und Codierungsbenchmarks konnte das DeepSeek R1-Modell jedoch OpenAI-o1 leicht übertreffen. Da es nur geringe Unterschiede in der Benchmark-Leistung zwischen den beiden großen Sprachmodellen gibt, können beide Ihnen helfen, komplexe Aufgaben zu lösen.

OpenAI-o1 vs. DeepSeek R1: Preise

Die beiden Modelle OpenAI-o1 und DeepSeek R1 können die Benutzer verwirren, wenn sie sich für eines der beiden Modelle entscheiden sollen, da sie in Benchmarks ähnlich gut abschneiden. Die Eingabe- und Preise , die die beiden großen Sprachmodelle anbieten, können jedoch die Wahl etwas erleichtern. Das OpenAI-o1-Modell kostet zwischen 7,50 und 15 US-Dollar für jede Million Eingabetoken und 60 US-Dollar für jede Million Ausgabetoken.

Das Modell DeepSeek R1 kostet dagegen zwischen 0,14 und 0,55 $ pro 1 Million Eingabetoken und 2,19 $ pro 1 Million Ausgabetoken. In Anbetracht des enormen Preisunterschieds zwischen den beiden großen Sprachmodellen und ihrer fast gleichen Leistung ist das DeepSeek R1-Modell eine budgetfreundliche Option.

Anwendungsfälle

Seit seiner Entwicklung wurde das OpenAI-o1-Modell in den Bereichen natürliche Sprache, Kodierung, logisches Denken, Datenanalyse und Mathematik eingesetzt, um verschiedene KI-Tools zu unterstützen. Sie können das OpenAI-o1-Modell wählen, um jede Aufgabe in Ihrem Unternehmen ohne Nachdenken zu erledigen.

Das Modell DeepSeek R1 hingegen ist dank seiner MoE-Technologie und 671 Milliarden Parametern auf eine höhere Leistung bei fortgeschrittenen Denk- und Kodieraufgaben ausgelegt. Obwohl das Modell OpenAI-o1 ebenfalls eine hohe Leistung bei Codierungs- und Denkaufgaben aufweist, zeichnet sich das Modell DeepSeek R1 als kostengünstigere Alternative aus.

Eine bessere Alternative: TextCortex

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen und Ihrer Organisation Bereiche haben, in denen Sie sowohl das OpenAI-o1- als auch das DeepSeek R1-Modell verwenden können, und Sie sich nicht sicher sind, welches Sie wählen sollen, können Sie beide in Ihren Geschäftsablauf integrieren durch TextCortex. TextCortex ist ein KI-Assistent, der entwickelt wurde, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, indem er in den Arbeitsablauf seiner Benutzer integriert wird. Er bietet mehrere LLMs wie OpenAI-o1, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek R1, mehrere KI-Bildgeneratoren, Websuche, Wissensdatenbanken, leistungsstarke RAG (Retrieval-augmented generation) und 30.000+ Website- und integrations.

TextCortex ist die ideale Wahl nicht nur für die Automatisierung komplexer Aufgaben in Ihrem Unternehmen, sondern auch für die Steigerung der individuellen Leistung Ihrer Mitarbeiter. Mit TextCortex können Ihre Mitarbeiter schnell auf das, was sie in Ihren internen Daten suchen, zugreifen und es erledigen, ohne die Konzentration auf die anstehende Aufgabe zu verlieren. Sehen Sie sich die Ergebnisse aus einer unserer Fallstudien:

• TextCortex wurde umgesetzt für Kemény Boehme Consultants als Lösung für diese Herausforderungen implementiert, und heute berichten die Mitarbeiter über eine gesteigerte Effizienz und Produktivität(durchschnittlich 3 Arbeitstage pro Monat und Mitarbeiter eingespart).
• AICX, ein Ökosystempartner von TextCortex, war maßgeblich am Onboarding beteiligt und trug dazu bei, dass das Team innerhalb der ersten Wochen eine Aktivierungsrate von 70 % erreichte.
• Das Vertrauen der Mitarbeiter in den Einsatz und die Arbeit mit KI stieg um 60 %.‍
• Die Implementierung führt zu einem 28-fachen Return on Investment (ROI).

Häufig gestellte Fragen

Ist DeepSeek ein chinesisches Unternehmen?

DeepSeek wurde im Jahr 2023 von Liang Wenfeng in Hangzhou, China, gegründet. Das DeepSeek-Modell wurde unter Verwendung der A100-Chips von Nvidia entwickelt. Auch nach dem Verbot des A100-Chips von Nvidia wurde DeepSeek weiter entwickelt, und am 20. Januar 2025 wurde das Modell DeepSeek R1 angekündigt, das mit der Leistung des Modells OpenAI-o1 konkurriert.

Was macht DeepSeek R1?

DeepSeek R1 kann grundlegende Aufgaben ausführen, die auch ein großes Sprachmodell ausführen kann, wie z. B. Codegenerierung, Problemlösung, Inhaltsgenerierung, Übersetzung, Umschreibung und Datenanalyse. Zu den Aufgaben, bei denen DeepSeek R1 glänzt, gehören Kodierung und logisches Denken. DeepSeek R1 ist in der Lage, genauere Ergebnisse zu generieren, indem es komplexe Denkaufgaben mit MoE und Multi-Head Latent Attention (MLA) Technologien in kleinere Schritte zerlegt.

Was ist so besonders an DeepSeek?

Das DeepSeek R1-Modell bietet seinen Nutzern fortschrittliche Denk-, Mathematik- und Problemlösungsfähigkeiten. Was es so besonders macht, ist, dass es die gleiche Leistung wie das OpenAI-o1-Modell zu einem viel niedrigeren Preis bietet. Die Erzeugung von 1 Million Token Output mit dem DeepSeek R1-Modell kostet 2,19 $.