DeepSeek vs. GPT: Welches KI-Modell ist besser?

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:

  • Benchmark-Chart – Vergleich der Leistung von DeepSeek zu anderen LLMs.
  • DeepSeek R1 – Offizielle Website von DeepSeek.
  • GPT O1 – Offizielle Website von GPT.

💡 Kontaktmöglichkeiten und Kostenfreie Ressourcen:


💡 Rechtliches:

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