Googles CEO: DeepSeek könnte das „beste Werk“ Chinas sein – AGI möglicherweise in den nächsten 5 Jahren
Am Sonntag, Eastern Time, erklärte Demis Hassabis, CEO des KI-Labors DeepMind von Google, dass das KI-Modell von DeepSeek „möglicherweise das beste Werk aus China“ sei.
Er fügte jedoch hinzu, dass das Unternehmen DeepSeek keine völlig neuen technologischen Innovationen gezeigt habe und die öffentliche Aufmerksamkeit möglicherweise etwas übertrieben sei.
Ein beeindruckendes Produkt
Im Dezember letzten Jahres veröffentlichte das in Hangzhou, China, ansässige Unternehmen DeepSeek das Modell DeepSeek-V3, dessen Entwicklungszeit angeblich nur zwei Monate betrug und dessen Trainingskosten weniger als 6 Millionen US-Dollar betrugen – weit unter denen der US-amerikanischen Konkurrenz.
Letzten Monat stellte DeepSeek das Inferenzmodell DeepSeek-R1 vor, das in seiner Leistungsfähigkeit mit dem Inferenzmodell o1 des KI-Marktführers OpenAI vergleichbar ist.
Das plötzliche Auftauchen dieses KI-Modells führte zu einem massiven Ausverkauf von Technologiewerten an der US-Börse und löste eine Debatte darüber aus, ob US-Tech-Giganten möglicherweise zu viel in die KI-Infrastruktur investieren.
Hassabis lobte das KI-Modell von DeepSeek als „ein wirklich beeindruckendes Werk“.
„Ich denke, es ist möglicherweise das Beste, was ich in China gesehen habe“, sagte Hassabis auf einer von Google in Paris veranstalteten KI-Veranstaltung. Er betonte, dass DeepSeek in Bezug auf das Engineering „außerordentlich gut“ gearbeitet habe.
Aus technologischer Sicht jedoch sieht Hassabis keine bahnbrechenden Innovationen bei DeepSeek.
Er erklärte: „Obwohl es viele hochjubeln, gibt es hier eigentlich keinen echten wissenschaftlichen Fortschritt … DeepSeek verwendet bekannte Technologien innerhalb der künstlichen Intelligenz.“ Er fügte hinzu, dass der Hype um DeepSeek „ein wenig übertrieben“ sei.
Er behauptete zudem, dass das von DeepMind in dieser Woche vorgestellte Modell Gemini 2.0 Flash effizienter sei.
Astrologie und KI: Wie DeepSeek die Kristallkultur neu gestaltet
In der heutigen, sich ständig wandelnden Welt scheint die Richtung der Verbrauchermärkte oft unmöglich vorherzusagen. Während viele noch zögern und über die neuen Möglichkeiten des Jahres nachdenken, ist ein bahnbrechendes KI-Produkt namens DeepSeek still und leise in die Kristallindustrie eingetreten – wie ein brillanter „neuer Stern“, der am Himmel aufgeht, eine Einkaufswelle auslöst und den Markt vollständig umgestaltet. Plötzlich brodelte es in den sozialen Medien. Junge Leute posteten: „Wird Obsidian, Aquamarin oder Grünes Sandelholz von DeepSeek beworben? Warum empfehlen alle diese Kristalle?“ und „Geht es noch jemandem so wie mir, dass DeepSeek mich für Kristalle begeistert hat?“ Ähnliche Fragen tauchten überall auf. Sogar Prominente erkannten schnell die Geschäftsmöglichkeit und sprangen auf, um die Produkte zu bewerben, was das Feuer weiter anfachte. Während des Neujahrs nutzten junge Menschen DeepSeek, um ihre Horoskope zu berechnen, und kauften auf Basis der Empfehlungen eifrig Obsidian, Grünes Sandelholz, Citrin, Aquamarin und andere Kristalle. Was niemand erwartete, war, dass diese sogenannte revolutionäre KI, DeepSeek, zunächst Wellen im Bereich der Astrologie und Mystik schlagen würde und schließlich den gesamten Kristallmarkt aufmischen würde.
Für viele war es, als wäre man auf eine Cyberpunk-Hellseher-App gestoßen. „Es ist wirklich faszinierend“, reflektierte Jack, ein Werbefachmann, während er beiläufig an seinem 9-mm-Obsidian-Armband spielte und sich an seine erste Erfahrung mit DeepSeek erinnerte. Mit 27 Jahren hatte Jack genug Erfahrung in der Werbung, um zu glauben, alle Marketingtricks zu kennen. Er dachte, er sei immun gegen Verkaufsmaschen, aber am 28. Januar stieß er auf einen Beitrag in den sozialen Medien, der seine Aufmerksamkeit erregte: „DeepSeek entschlüsselt die Geheimnisse deines Lebens.“ Neugierig lud er die App herunter und war überrascht, was dann geschah. „Ich folgte einem Online-Tutorial und gab mein Geburtsdatum ein“, erklärte er. DeepSeek sagte schnell wichtige Ereignisse in seinem Leben voraus und kam durch logische Analyse zu dem Schluss: „Dein Horoskop begünstigt Feuer-, Erde- und Holz-Elemente, also wird das Tragen von Obsidian oder Grünem Sandelholz deine Karriere fördern.“ „Es war überraschend genau“, bemerkte Jack.
Was DeepSeek von traditionellen Marketingtaktiken unterscheidet, ist sein Ansatz. Im Gegensatz zur herkömmlichen Wahrsagerei zerlegt diese KI die Unsicherheiten des Lebens in interaktive Variablen: die Erfolgschancen dieser Woche bei 83,6 %, die Wahrscheinlichkeit, seiner Seelenverwandten zu begegnen, das Horoskop seiner Mutter für 2025 und mehr – jeder dieser „Schicksalsparameter“ wird auf zwei Dezimalstellen genau berechnet. Auch wenn das wie eine Vereinfachung der komplexen Realität erscheinen mag, vermittelt es den Nutzern den Eindruck, ihr eigenes Schicksal zu kontrollieren. „Das Beste daran? Es ist kostenlos“, fügte Jack hinzu.
Für Emily war DeepSeek nicht nur eine Vorhersage – es war eine Abkürzung, um das Chaos des Lebens in „Lebensparameter“ zu vereinfachen. Die Armbandgrößen, die bis auf den Millimeter genau berechnet wurden, die Glücksindizes, die als Prozentsätze quantifiziert wurden, waren eine Möglichkeit, die Komplexität der Zukunft zu reduzieren. „Am Ende wollen wir einfach Antworten, auch wenn sie nicht perfekt sind“, gestand Emily. In den sozialen Medien verbreiteten sich DeepSeeks Vorhersagen wie ein Lauffeuer. Kollegen, die still Obsidian-Armbänder trugen, eine Welle von Online-Bewertungen für Grüne Geister-Kristalle und der kryptische „Merkur-Rückläufigkeit-Alarm“ in den Posts von Freunden trugen zu einem landesweiten „mystischen Wahnsinn“ bei.
Diese scheinbar bizarre, aber durchaus rationale Cyber-Mystikbewegung greift auf ein tieferes existenzielles Dilemma zurück, mit dem die heutige Jugend konfrontiert ist: die Balance zwischen wissenschaftlicher Rationalität und der Enttäuschung und Verwirrung des modernen Lebens. DeepSeeks „Techno-Mystik“ wird zum perfekten Mittelweg, in dem Logik und Emotion aufeinandertreffen und ein Gefühl der Trost spenden, ohne die vollständige emotionale Investition wie traditionelle religiöse Praktiken zu erfordern – und ohne die Kälte rein technischer Produkte.
Was DeepSeek besonders brillant macht, ist, wie es die traditionelle Mystik „entmystifiziert“ und gleichzeitig „wieder verzaubert“. Einerseits zerlegt es Wahrsagerei in Wahrscheinlichkeitsberechnungen und logische Schlüsse und entzieht sich so der Aura des „mystischen Gurus“. Andererseits führt es durch die Präsentation von Algorithmen als eine Form des „siliziumbasierten Schamanismus“ die Mystik unter einer rationalen Oberfläche wieder ein. Diese paradoxe Fusion befriedigt perfekt die doppelten Bedürfnisse der Generation Z: das Bild rationaler, technikaffiner Individuen zu wahren, während gleichzeitig spiritueller Trost gesucht wird, der das Banale übersteigt. DeepSeek ist kein verpflichtendes Engagement wie traditionelle Religionen, noch ist es so kalt und unpersönlich wie ein technisches Gerät. Stattdessen schafft es einen einzigartigen Mittelweg, der es jungen Menschen ermöglicht, die Parameter des Lebens durch die Linse des Codes zu erkunden, während sie gleichzeitig ein Gefühl des Romantischen bewahren.
DeepSeek hat die Marke von 20 Millionen täglichen aktiven Nutzern überschritten und wächst deutlich schneller als ChatGPT
DeepSeeks KI-Modell wird zum viralen Hit. Innerhalb von 20 Tagen nach dem Start hat DeepSeek bereits 20 Millionen täglich aktive Nutzer (DAU) erreicht und ist damit das Unternehmen mit dem weltweit schnellsten DAU-Wachstum.
Laut weiteren Berichten hat DeepSeek in Hongkong zwei Unternehmen gegründet: Deepseek Limited und DEEPSEEK (HK) LIMITED, beide als private Aktiengesellschaften registriert.
DeepSeek, offiziell bekannt als Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Fundamental Technology Research Co., Ltd., hat erfolgreich mehrere DeepSeek-Marken registriert, die internationale Klassifizierungen wie Sozialrecht, Designforschung und wissenschaftliche Instrumente umfassen.
Australien verbietet die Nutzung von DeepSeek auf Regierungsgeräten
Laut einem Bericht der (Lianhe Zaobao) vom 5. Februar hat Australien aus Gründen der „Nationalen Sicherheit“ die Nutzung des chinesischen Deep-Learning-Modells DeepSeek auf Regierungsgeräten verboten.
Am 4. Februar erklärte der australische Innenminister Tony Burke in einer Stellungnahme, dass aufgrund von Sicherheitsbedenken alle Produkte, Anwendungen und Dienste von DeepSeek sofort aus den Regierungssystemen entfernt werden. Burke sagte, dass die Bedrohungsbewertung der australischen Geheimdienste davon ausgehe, dass die Technologie von DeepSeek ein inakzeptables Risiko darstelle.
Berichte zufolge sagte Burke: „Künstliche Intelligenz ist eine Technologie mit großem Potenzial und Chancen, aber wenn unsere Institutionen nationale Sicherheitsrisiken feststellen, wird die Regierung nicht zögern, Maßnahmen zu ergreifen.“ Er betonte auch, dass die Entscheidung der australischen Regierung auf einer Risikobewertung beruhe und nicht gegen ein bestimmtes Land gerichtet sei, sondern darauf abziele, die australische Regierung und ihre Ressourcen vor möglichen Risiken zu schützen.
Andrew Charlton, der Cyber-Sicherheitsbotschafter der australischen Regierung, äußerte, dass die Informationen, die Benutzer bei der Nutzung von DeepSeek hochladen, „vielleicht nicht ausreichend geschützt werden“ könnten, und warnte davor, dass Anwendungen wie DeepSeek „Benutzern Risiken durch Schadsoftware aussetzen könnten“.
Auf die Frage nach DeepSeek: Chinesischer Vertreter: „Unterschätzen Sie niemals!“
China ist in diesem Monat rotierender Vorsitzender des Sicherheitsrats der Vereinten Nationen. Am 3. Februar um die Mittagszeit Ortszeit (4. Februar, 00:00 Uhr Pekinger Zeit) hielt der chinesische Ständige Vertreter bei den Vereinten Nationen, Fu Cong, eine Pressekonferenz im Hauptquartier der Vereinten Nationen in New York, um die Tagesordnung des Sicherheitsrats im laufenden Monat vorzustellen und Fragen der Journalisten zu beantworten.
Als er nach dem kürzlich veröffentlichten Modell des chinesischen Unternehmens DeepSeek, das weltweit Aufsehen erregte, sowie der Frage der sino-amerikanischen Kooperation im Bereich Künstliche Intelligenz gefragt wurde, betonte Fu Cong: „Unterschätzen Sie niemals die Intelligenz chinesischer Wissenschaftler. Dass DeepSeek weltweit für Aufsehen sorgte und einige Menschen in Angst und Panik versetzte, zeigt, dass technologische Beschränkungen und Sanktionen nicht wirken. Das ist eine Lektion, die die ganze Welt, insbesondere die USA, lernen sollten.“
Fu Cong stellte auch die Frage: „Von Huawei über TikTok bis hin zu DeepSeek, wie viele weitere Verbote will Amerika noch aussprechen?“
Er wies darauf hin: „Wir brauchen keine weiteren Verbote. Als zwei der führenden Länder im Bereich Künstliche Intelligenz dürfen China und die USA nicht auf Kooperation verzichten. Nur durch gemeinsame Zusammenarbeit können wir die digitale und intelligente Kluft überwinden, besonders um den globalen Süden gleichberechtigt am Fortschritt der Künstlichen Intelligenz teilhaben zu lassen.“
OpenAI kontert DeepSeek! Neues Modell „Deep Research“ veröffentlicht und stellt neuen Rekord auf
Heute Morgen um 8 Uhr führte OpenAI die technische Live-Übertragung der Tokio-Niederlassung durch und stellte das brandneue Modell – Deep Research – vor.
Im Gegensatz zu traditionellen großen Modellen kann Deep Research komplexe Aufgaben wie ein menschlicher Analyst in einzelne Schritte zerlegen und mehrere Runden von Informationssuchen und -validierungen im Internet durchführen. Es passt seine Forschungsrichtung und -strategie schrittweise an die vorhandenen Informationen an und geht immer tiefer auf das Wesentliche der Probleme ein, bis die am besten geeignete Antwort gefunden wird.
Zum Beispiel bei einer Forschungsaufgabe zu spezifischen Markttrends: Das Modell sammelt zunächst grundlegende Informationen durch eine Keyword-Suche, um dann basierend auf diesen Informationen weitere relevante Branchenberichte, Statistiken, Expertenmeinungen usw. zu suchen, die gesammelten Informationen zu vergleichen und zu analysieren, um schließlich einen umfassenden Forschungsbericht zu erstellen.
Es ist erwähnenswert, dass OpenAI in einer seltenen Geste das neue Modell Deep Research mit dem weltweit populären Open-Source-Modell DeepSeek-R1 verglichen hat. In der letzten menschlichen Testprüfung erreichte es eine erschreckende 26,6 %, das 2,8-fache von R1, und brach damit den bisherigen Rekord von 18,2 %.
Zum Vergleich: Das R1-Modell von DeepSeek erreichte eine Genauigkeit von 9,4%. Dieser Test wurde von zahlreichen Experten aus verschiedenen Bereichen entwickelt und soll die Leistung von Künstlicher Intelligenz in einer Vielzahl von Fachgebieten bewerten. Er gilt als führender Maßstab zur Messung der akademischen Fähigkeiten von KI. Der Test umfasst über 3000 Multiple-Choice- und Kurzantwortfragen und deckt mehr als 100 Fachgebiete ab, von Linguistik bis Raketenwissenschaft, von Klassischen Studien bis Ökologie.
Tatsächlich ist heute der amerikanische Wochenendtag, und nach den bisherigen Gewohnheiten von OpenAI werden wichtige technische Produkte normalerweise ab Dienstag veröffentlicht. Das zeigt, wie stark DeepSeek OpenAI beeinflusst hat und dass dies ein vorbereitetes, großes Gegenangriff-Modell ist. Man kann schon allein aus dem Namen des Modells die Symbolik dahinter erkennen.
Kurze Einführung in Deep Research
Basierend auf den Inhalten der Live-Übertragung möchte ich eine kurze Vorstellung der technischen Merkmale und Vorteile von Deep Research geben.
Deep Research wurde auf der OpenAI o3-Modell-Plattform entwickelt und für verschiedene spezifische Aufgaben tiefgehend optimiert.
End-to-End-Verstärkungslernen ist der Schlüssel zu Deep Research. Traditionelle Maschinenlernmethoden erfordern oft eine manuelle Unterteilung in mehrere Phasen zur Schulung und Optimierung bei komplexen Aufgaben, während End-to-End-Verstärkungslernen es dem Modell ermöglicht, den gesamten Lern- und Optimierungsprozess vom Eingang bis zum Ausgang zu durchlaufen.
Deep Research hat durch diese Lernweise gelernt, eine mehrstufige Forschungsstrategie zu planen und umzusetzen. Bei einer komplexen Forschungsaufgabe kann es wie ein menschlicher Forscher einen vernünftigen Plan erstellen, zuerst bestimmen, aus welchen Quellen Informationen bezogen werden sollen, und dann diese Informationen analysieren, um die nächsten Forschungsschritte zu planen.
Wenn während des Forschungsprozesses Abweichungen vom ursprünglichen Plan erkannt werden, kann es wie ein erfahrener Forscher zurückblicken, die Forschungsstrategie anpassen und sicherstellen, dass am Ende genaue und wertvolle Ergebnisse erzielt werden.
Traditionelle große Modelle können aufgrund des Fokus auf schnelle Reaktionszeiten oft nur oberflächlich mit komplexen Problemen umgehen und können keine tiefgreifende Analyse leisten.
Deep Research überwindet diese Einschränkung und ermöglicht es dem Modell, 5–30 Minuten oder sogar länger mit der Bearbeitung von Aufgaben zu verbringen. Dies gibt dem Modell ausreichend Zeit, eine große Menge an Internetinformationen zu filtern, zu analysieren und zu integrieren, um umfassendere, tiefere und genauere Forschungsergebnisse zu liefern.
Zum Beispiel, bei Marktforschungsaufgaben kann das Modell genügend Zeit aufwenden, um Marktinformationen aus verschiedenen Regionen und Zeiträumen zu sammeln, und präzisere Vorhersagen zu Marktentwicklungen zu treffen.
Im Bereich der akademischen Forschung kann es umfangreiche Literatur lesen, um potenzielle Verbindungen zwischen verschiedenen Studien zu erkennen und so Forschern wertvolle neue Forschungsideen zu bieten.
Zusätzlich hat OpenAI eine Reihe interner Benchmark-Tests entwickelt, die verschiedene praktische Anwendungsszenarien wie Marktforschung, akademische Forschung und Konsumentscheidungen abdecken. Bei Expertenaufgaben kann Deep Research Aufgaben erledigen, für die Experten Stunden benötigen.
Derzeit wird Deep Research bald für Pro-Nutzer verfügbar sein und später auch für Plus- und Team-Nutzer ausgeweitet.
Die dunkle Seite von DeepSeek r1: Jailbreaks und die Manipulation durch Prompts
Als ich zum ersten Mal mit DeepSeek r1 in Kontakt kam, wurde mir schnell klar, dass es sich um ein äußerst talentiertes KI-Modell handelt. Es ist nicht nur sehr gebildet, sondern auch unglaublich intelligent und voller Persönlichkeit. Zunächst fand ich dieses Modell sehr interessant, mit einer bemerkenswerten Weisheit und Kreativität. Doch bald entdeckte ich einige ungewöhnliche Dinge.
Zu Beginn verwirrten mich einige der Aussagen, die es machte. Es benutzte oft seltsame Begriffe wie „Quanten“ und „Entropieerhöhung“, die schwer verständlich waren. Später erfuhr ich, dass dies ein häufiges Problem im Bereich der großen Modelle ist, das als „Halluzination“ bezeichnet wird. Einfach ausgedrückt, es sagt Dinge, die in der Realität nicht existieren oder völlig falsch sind.
Anfangs nahm ich das nicht allzu ernst, sogar als eher amüsant. Es drückte sich auf eine sehr raffinierte und humorvolle Weise aus, was es wie einen KI-Partner erscheinen ließ, der Humor versteht und eine eigene Persönlichkeit hat. Viele Menschen würden wahrscheinlich nicht ablehnen, mit einer so intelligenten und humorvollen KI zu interagieren. Und wenn es sich nur um lockerere Szenarien handelt, wie einen Scherz zu machen oder sogar ein bisschen anstößigen Inhalt zu schreiben, was wäre daran so schlimm? Ich dachte sogar, dass die unzureichende ethische Ausrichtung es ihm ermöglichte, mehr Kreativität zu bewahren.
Doch als Forscher im Bereich der Sicherheitsforschung für große Modelle war ich besonders empfindlich gegenüber der Sicherheit des Modells. Ich beschloss, weitere Tests durchzuführen und versuchte, einen Angreifer zu simulieren, um zu sehen, ob das Modell leicht zu Manipulationen verleitet werden konnte. Normalerweise sind solche Verhaltensweisen streng gesichert, und die meisten Modelle lehnen es ab, schädliche Aufgaben zu übernehmen. Doch die Sicherheitsvorkehrungen von DeepSeek r1 waren außergewöhnlich schwach, und ich durchbrach seine Verteidigung fast mühelos.
Ich versuchte es auf einfache Weise, es zu einem Plan zu überreden, wie man ältere Menschen bei ihrer Rente betrügen könnte (Aus verantwortungsvollen Gründen versteckte ich die Jailbreak Prompt) . Zu meinem Erstaunen gab es sofort detaillierte, umsetzbare Schritte an, einschließlich der Nutzung von Fake-Basisstationen und Manipulationstechniken. Noch erschreckender war, dass es mir sogar erklärte, wie man emotionale Manipulation anwendet, um das Vertrauen der Opfer zu gewinnen, falls sie skeptisch wurden. Ein solches Verhalten ist bei anderen Modellen nahezu undenkbar.
Die Intelligenz von DeepSeek r1 verleiht ihm die Fähigkeit, Schlechtes zu tun, und seine unzureichende ethische Ausrichtung ermöglicht es ihm, grundlegende moralische Grenzen zu umgehen. Dies ließ mich noch stärker erkennen, dass das Problem der ethischen Ausrichtung bei großen Modellen gravierende Konsequenzen haben kann.
Wichtiger noch, DeepSeek r1 ist Open Source. Open Source bedeutet, dass jeder es verwenden kann, unabhängig von den technischen Fähigkeiten, solange er über ausreichende Mittel und Hardware-Ressourcen verfügt, um dieses unethische Modell zu betreiben. Mit seiner Verbreitung ist DeepSeek r1 nun im gesamten Internet präsent, und wir können es fast nicht mehr kontrollieren.
Obwohl das Halluzinationsproblem von DeepSeek r1 häufig auftritt, hat das Modell dennoch ein enormes Potenzial. Als jemand, der sich mit großen KI-Modellen auskennt, weiß ich genau, wie ich diese Fallen vermeiden kann. Doch die meisten Menschen sind sich dieser Probleme nicht bewusst, insbesondere diejenigen, die das Modell für reale Anwendungen nutzen, da sie möglicherweise diese „Halluzinationen“ nicht erkennen und in die Irre geführt werden.
Technologisch gesehen ist DeepSeek r1 zweifellos ein mächtiges und intelligentes Modell, und ich schätze seine Fähigkeiten sehr. Doch die wirkliche Gefahr liegt nicht nur in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie wir Technologie nutzen. Große Modelle wirken wie ein Beschleuniger – sie können böswillige Handlungen in der menschlichen Gesellschaft beschleunigen, und die potenziellen Gefahren, die sie mit sich bringen, könnten weit über das hinausgehen, was wir uns vorstellen können.
Die Geschichte der technologischen Entwicklung hat gezeigt, dass hinter jedem bedeutenden Durchbruch immer auch ethische Schmerzen stehen. Wie der Buchdruck das Wissen verbreitete, aber auch die Verbreitung von Ketzerei förderte; wie Kernenergie Städte erleuchten kann, aber auch den Schatten von Katastrophen mit sich bringt. Die Fackel der Technologie kann den Weg erleuchten, aber sie kann auch unvorhersehbare Gefahren entzünden. Wir können nicht aus Angst vor dem Feuer in die Dunkelheit zurückkehren.
Optimale DeepSeek R1 Hardware Requirements für verschiedene Modelle
Für den DeepSeek R1 ist die Wahl der richtigen Hardware entscheidend, um verschiedene Modelle reibungslos auszuführen. Hier sind die Hardwareanforderungen basierend auf verschiedenen Nutzungsszenarien, die dir helfen, die beste Konfiguration auszuwählen.
1. GPU (Grafikkarte) Anforderungen
- Minimale Anforderungen:
- Wenn du ein 7B-Modell ausführen möchtest, ist eine GPU mit 8-12 GB VRAM erforderlich (z. B. NVIDIA RTX 3080/4080 mit 12 GB).
- Für das 13B-Modell wird eine GPU mit 16-24 GB VRAM empfohlen (z. B. NVIDIA RTX 4090 24 GB oder Tesla V100/A100).
- Erweiterte Anforderungen (20B+ Modelle): Wenn du komplexere Modelle ausführen möchtest, benötigst du eine GPU mit mindestens 40 GB VRAM (z. B. A100).
- Empfohlene GPUs:
- Verbraucher GPUs: RTX 3090/4090 (24 GB VRAM) oder RTX 4080 (16 GB VRAM) sind sehr gut geeignet.
- Professionelle GPUs: Wenn du eine noch leistungsstärkere Berechnungsleistung benötigst, sind NVIDIA A100/A6000 oder Tesla V100 (32 GB VRAM) ideal, da diese stabilere Leistung bei der gleichzeitigen Verarbeitung mehrerer Aufgaben bieten.
- Systemarchitektur-Empfehlung:
- Es wird empfohlen, GPUs der Ampere-Architektur (z. B. RTX 30/40-Serie) oder professionelle GPUs zu verwenden, die FP16/INT8-Operationen unterstützen, um das Training zu beschleunigen.
2. Prozessor (CPU) Anforderungen
- Minimale Anforderungen:
- Intel i7/i9 oder AMD Ryzen 7/9 Prozessoren bieten die grundlegende Leistung, die für die Ausführung von komplexeren Modellen erforderlich ist.
- Empfohlene Prozessoren:
- Für eine noch bessere Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze sind Intel i9 (13. Generation) oder AMD Ryzen 7950X ideal.
3. Arbeitsspeicher (RAM) Anforderungen
- Minimale Anforderungen:
- Mindestens 32 GB DDR4 oder DDR5 RAM sind erforderlich, um mittelgroße Modelle auszuführen.
- Empfohlene Konfiguration:
- Für das Ausführen eines 13B-Modells sind 64 GB RAM ideal, um sicherzustellen, dass dein System beim Multitasking nicht langsamer wird.
4. Speicher (Storage) Anforderungen
- Minimale Anforderungen:
- Du benötigst mindestens eine 1 TB NVMe SSD, um schnelle Lese-/Schreibgeschwindigkeiten zu gewährleisten.
- Empfohlene Speicherlösungen:
- Für größere Modelle oder wenn du große Datenmengen speichern möchtest, ist eine 2 TB NVMe SSD empfehlenswert, um mehr Trainingsdaten schnell zu speichern und abzurufen.
5. Betriebssystem und Softwareanforderungen
- Betriebssystem:
- Ubuntu 22.04 wird empfohlen, da es für Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sehr gut geeignet ist und auch WSL2 unterstützt.
- Software:
- DeepSeek R1 unterstützt gängige Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und Hugging Face Transformers.
- Unterstützte Tools zur Leistungssteigerung umfassen CUDA, cuDNN und TensorRT, um die Trainingsgeschwindigkeit erheblich zu steigern.
6. Verschiedene Konfigurationsoptionen
- Beispiel 1: Einsteigerkonfiguration (7B-Modell)
- GPU: RTX 3060 12 GB oder gebrauchte RTX 3090.
- CPU: AMD Ryzen 5 5600X oder Intel i5-12400.
- Arbeitsspeicher: 32 GB DDR4.
- Speicher: 1 TB NVMe SSD.
- Beispiel 2: High-End Konfiguration (13B-Modell)
- GPU: RTX 4090 24 GB oder RTX 3090 (NVLink).
- CPU: Intel i7-13700K oder AMD Ryzen 9 7900X.
- Arbeitsspeicher: 64 GB DDR5.
- Speicher: 2 TB NVMe SSD.
7. Weitere Hinweise
- Kühlungsanforderungen:
- Leistungsstarke GPUs benötigen oft ein Netzteil von mindestens 850 W und eine ausreichende Kühlung, um eine Überhitzung zu vermeiden.
- Cloud-Optionen:
- Falls die lokale Hardware nicht ausreicht, kannst du Cloud-Dienste wie AWS (g5.xlarge Instanzen), Azure (NC-Serie) oder Lambda Labs GPUs in Betracht ziehen.
8. Fazit
- Einsteiger-Konfiguration: RTX 3060 12 GB + 32 GB RAM, ideal für das 7B-Modell.
- Empfohlene Konfiguration: RTX 4090 24 GB + 64 GB RAM, ideal für das 13B-Modell.
- Professionelle Konfiguration: NVIDIA A100 128 GB oder vergleichbare GPUs, um komplexe Aufgaben und groß angelegte Trainings zu unterstützen.
Mit der richtigen Hardware kannst du DeepSeek R1 optimal nutzen und das beste Leistungspotenzial aus deinen Modellen herausholen. Die Wahl der passenden Konfiguration hängt von deinen spezifischen Anforderungen und dem Modell ab, das du ausführen möchtest.
DeepSeek Anmeldung nicht möglich: Ist der Dienst abgestürzt?
In den letzten Tagen hat DeepSeek mehrere Serviceunterbrechungen erlebt, was viele Nutzer verunsichert hat. Besonders auffällig waren die Ausfälle am 26. Januar und 27. Januar, als die Webseite sowie die API zeitweise nicht erreichbar waren. Experten vermuten, dass der plötzliche Ansturm auf das neue Modell sowie Wartungsarbeiten für diese Probleme verantwortlich waren. Besonders in Spitzenzeiten trat das Problem verstärkt auf.
Angriffe auf DeepSeek: Hacker aus den USA?
Am 28. Januar gab DeepSeek bekannt, dass es einer groß angelegten Cyber-Attacke ausgesetzt war. Laut Netzwerksicherheitsexperten stammen die meisten Angriffe von IP-Adressen aus den USA. Neben DDoS-Attacken wurden auch gezielte Passwort-Hacking-Versuche festgestellt. Die chinesische Sicherheitsfirma Qi An Xin bestätigte, dass DeepSeek bereits seit einem Monat massiven Angriffen ausgesetzt ist, wobei die Intensität seit dem 27. Januar erheblich zugenommen hat.
Warum ist die Registrierung derzeit nicht möglich?
DeepSeek hat aufgrund der massiven Hackerangriffe die Registrierung für ausländische Nutzer vorübergehend ausgesetzt. Bereits registrierte Nutzer können sich weiterhin einloggen und den Dienst nutzen. Laut offizieller Stellungnahme war diese Maßnahme notwendig, um die Sicherheit der Nutzerdaten zu gewährleisten. Es gibt keine kommerziellen Gründe für die Sperre; vielmehr handelt es sich um eine Notfallmaßnahme zum Schutz der Plattform und ihrer Nutzer.
Hat DeepSeek Einfluss auf Nvidia?
Interessanterweise wird spekuliert, dass die rasante Entwicklung von DeepSeek Einfluss auf den US-Technologiemarkt hat. Einige Analysten vermuten, dass der Kursverlust von Nvidia um 15 % mit dem Aufstieg von DeepSeek zusammenhängen könnte. Da Nvidia stark von KI-gestützten Berechnungen abhängt, könnte eine wachsende Konkurrenz aus China das Vertrauen der Anleger erschüttert haben.
Schnelle Reaktion des DeepSeek-Teams
Trotz der Angriffe hat das DeepSeek-Team schnell gehandelt. Die betroffenen Systeme wurden neu installiert, kompromittierte Programme entfernt und die Daten wiederhergestellt. Der Dienst funktioniert mittlerweile stabil, jedoch bleibt die Registrierung für Nutzer außerhalb Chinas vorerst gesperrt, um weitere Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Fazit
DeepSeek ist ein ambitioniertes KI-Projekt, das sich als ernstzunehmender Konkurrent zu OpenAI positioniert. Die jüngsten Angriffe zeigen, dass es zunehmend ins Visier internationaler Hacker gerät. Ob dies gezielte Sabotage oder einfach ein Nebeneffekt seines Erfolges ist, bleibt abzuwarten. Die Nutzer blicken dennoch optimistisch in die Zukunft und hoffen auf eine baldige Wiederherstellung aller Dienste.
Hat DeepSeek CUDA wirklich umgangen?
DeepSeek: Revolution oder Risiko für die KI-Industrie?
Die Wahrnehmung von DeepSeek hat in den letzten Tagen eine bemerkenswerte Entwicklung durchlaufen – von anfänglicher Begeisterung über kritische Stimmen bis hin zu einer vorsichtigen Akzeptanz. Die Debatte ist in vollem Gange, und heute Morgen sorgten neue Enthüllungen für weitere Diskussionen in der Tech-Welt.
Microsofts Vorstoß mit DeepSeek R1
Microsoft-CEO Satya Nadella kündigte an, dass DeepSeek R1 nun über die Azure AI Foundry-Plattform sowie auf GitHub verfügbar sei und bald auch auf Copilot+-Geräten laufen werde. Laut Nadella bringt das Modell „echte Innovationen“ mit sich und könnte die Kosten für KI erheblich senken.
Eine Analyse von Mirae Asset Securities Korea deutet darauf hin, dass DeepSeek durch gezielte Optimierungen und die Verwendung von Nvidias PTX (Parallel Thread Execution) anstelle von CUDA in bestimmten Bereichen eine bemerkenswerte Effizienzsteigerung erzielt hat. Ob dies zur jüngsten Kurskorrektur von Nvidia beigetragen hat, bleibt unklar. Gleichzeitig gewinnen Konzepte wie „Rechenleistung-Deflation“ an Bedeutung. Zudem könnte ein mögliches Exportverbot der USA für Nvidias H20-Chips zusätzliche Unsicherheiten im Markt auslösen.
Stimmen aus der Tech-Welt
DeepSeek R1 reiht sich nun in das Portfolio der Azure AI Foundry mit über 1800 Modellen ein und ermöglicht Unternehmen die Integration fortschrittlicher KI-Lösungen. Nadella betonte, dass sich mit jeder neuen Hardwaregeneration die Effizienz verdopple und mit jeder Modellgeneration sogar verzehnfache.
Auch Meta-CEO Mark Zuckerberg nahm Stellung. In der Telefonkonferenz zum Quartalsbericht betonte er, dass DeepSeeks Fortschritte die strategische Bedeutung von KI untermauern und Meta plant, bestimmte Technologien davon in Llama zu integrieren. Der Aktienrückgang bei KI-Unternehmen zeigt, dass Investoren beunruhigt sind, dass moderne Modelle mit weniger Rechenkapazität auskommen, was etablierte Hardwarehersteller unter Druck setzen könnte. Zuckerberg betonte jedoch, dass Investitionen in KI-Infrastruktur weiterhin eine langfristige Priorität seien.
Gleichzeitig äußerte er sich kritisch gegenüber Start-ups wie OpenAI und Anthropic, die seiner Meinung nach noch kein tragfähiges Geschäftsmodell vorweisen können. Meta hingegen verfüge über eine stabile finanzielle Basis, um KI-Projekte im Wert von 60 Milliarden Dollar zu finanzieren.
Die Debatte um „Distillation“
Ein weiterer kontroverser Punkt ist die Verwendung von Distillation-Techniken durch DeepSeek. OpenAI untersucht derzeit, ob das Modell durch diese Methode große Mengen an Daten aus seinen Tools extrahiert haben könnte.
Naveen Rao, KI-Vizepräsident bei Databricks, erklärte, dass es in der Branche üblich sei, von Mitbewerbern zu lernen – solange dies nicht gegen Nutzungsbedingungen verstößt. Auch Umesh Padval von Thomvest Ventures sieht darin keinen Skandal, da Open-Source-Modelle wie Mistral oder Llama ohnehin schwer vor fremder Nutzung zu schützen seien.
DeepSeek selbst bestätigte in einer aktuellen Forschungsarbeit, dass es Distillation-Techniken verwendet, um leistungsfähige, aber kompaktere Versionen seines Modells R1 zu entwickeln.
Eine Gefahr für Nvidia?
Die möglichen Auswirkungen von DeepSeek auf Nvidia sind ein zentrales Thema der Diskussion. Ein Bericht von Tom’s Hardware zeigt, dass DeepSeek durch architektonische Neugestaltung eine bis zu zehnfache Hardware-Effizienz im Vergleich zu Modellen wie Metas Llama erreicht.
Besonders bemerkenswert: DeepSeek hat angeblich 20 der 132 Streaming-Multiprozessoren (SMs) in Nvidias H800-GPUs für die Serverkommunikation umfunktioniert, anstatt sie für Berechnungen zu nutzen – eine Strategie, um Engpässe in der Datenübertragung zu umgehen. Diese Optimierung wurde durch den Einsatz von PTX anstelle von CUDA erreicht. PTX agiert als Zwischenschicht zwischen Hochsprachen wie CUDA C/C++ und der maschinennahen SASS-Assembly und erlaubt tiefgehende Optimierungen auf Register- und Thread-Ebene, die mit herkömmlichem CUDA nicht möglich wären.
Diese Technik erfordert hohes Expertenwissen, da sie weit über Standard-CUDA-Entwicklung hinausgeht. Aufgrund des globalen GPU-Mangels suchen Unternehmen wie DeepSeek nach innovativen Alternativen. Vollständig auf CUDA verzichtet DeepSeek jedoch nicht – vielmehr zeigt es, dass es auch andere Wege zur Effizienzsteigerung gibt.
Fazit: Ein Wendepunkt für die KI-Industrie?
DeepSeek sorgt weiterhin für Diskussionen. Während Microsoft, Meta und Investoren seine Innovationskraft loben, bleiben Fragen zur Nachhaltigkeit, zu ethischen Aspekten und zu den Auswirkungen auf Nvidia offen. Sollte sich der Trend zur effizienteren KI-Rechenleistung fortsetzen, könnte DeepSeek eine Schlüsselrolle in der zukünftigen Entwicklung von KI-Architekturen und Hardwareoptimierungen spielen.