Shownotes
💡 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.
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.
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.
4️⃣ Fazit
- DeepSeek: Kosteneffizienter, ressourcenschonender und ideal für komplexe Aufgaben.
- GPT: Breiter aufgestellt, besonders in kreativen und multimedialen Anwendungen.
🔗 Wichtige Links und Erwähnungen:
💡 Kontaktmöglichkeiten und Kostenfreie Ressourcen:
💡 Rechtliches:
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