Deepseek veröffentlicht Free Language Model v3, das auf gängigen Hardwarekonfigurationen gut läuft
Das chinesische KI-Startup DeepSeek hat gerade offiziell sein neuestes großes Sprachmodell (LLM), DeepSeek-V3-0324, veröffentlicht.
DeepSeek, das chinesische Unternehmen hinter dem kostenlosen KI-Modell, das die Tech-Welt erschütterte, sieht sich einer Reihe negativer Vorwürfe ausgesetzt, darunter der Verwendung geschmuggelter Nvidia-GPUs zum Trainieren und Ausführen seines gleichnamigen KI-Modells.
Dementsprechend erwägt das US-Handelsministerium zu untersuchen, ob DeepSeek über Zwischenhändler in Singapur illegal auf Nvidia-GPUs zugegriffen und diese erworben hat. In den letzten Jahren haben die Vereinigten Staaten den Export hochentwickelter Chips nach China streng beschränkt, um ihre führende technologische Position zu behaupten und die rasante Entwicklung ihrer Konkurrenten zu bremsen.
DeepSeek machte kürzlich mit der Veröffentlichung seines R1-Inferenzmodells Schlagzeilen. Dessen Leistung soll der des o1-Modells von OpenAI ähneln, das nur im Rahmen des kostenpflichtigen ChatGPT Pro-Abonnements verfügbar ist. Was DeepSeek so attraktiv macht, ist nicht nur die ähnliche Leistung, sondern auch die Open Source-Version, die für alle kostenlos ist. Wer das innovative Inferenzmodell von OpenAI bisher nicht erleben konnte, findet mit DeepSeek R1 nun eine würdige Alternative.
DeepSeek erfreute sich so großer Beliebtheit, dass die App auf Platz 1 der US-App-Store-Charts stieg und damit den US-Aktienmarkt in den Keller trieb. Innerhalb weniger Tage wurden 2 Billionen US-Dollar Marktkapitalisierung vernichtet.
Bemerkenswerterweise behauptet DeepSeek, all dies mit nur 2.000 Nvidia H800-GPUs und geschätzten Investitionskosten von 6 Millionen US-Dollar erreicht zu haben, eine kleine Summe im Vergleich zu den enormen Investitionen, die in OpenAI und viele andere ähnliche KI-Modelle geflossen sind.
Laut Citigroup gaben US-Technologiegiganten wie Microsoft, Meta, Amazon und Alphabet im vergangenen Jahr zusammen 209 Milliarden US-Dollar für ihre Dateninfrastruktur aus, davon 80 % für Rechenzentren. Dies hat viele zu der Frage veranlasst, ob sich DeepSeek wirklich von OpenAI und anderen US-KI-Unternehmen unterscheidet und ob es tatsächlich möglich ist, KI-Modelle mit so viel weniger Ressourcen zu trainieren.
David Sacks, ehemaliger KI-Experte unter Präsident Donald Trump, erklärte kürzlich in einem Interview, es gebe „substanzielle Beweise“ dafür, dass DeepSeek die Ergebnisse von OpenAI analysiert, um seine eigenen Modelle zu trainieren. Bei diesem Analyseprozess ahmt ein „Kindmodell“ (DeepSeek) die Denkweise des „Elternmodells“ (OpenAI) nach, ähnlich wie Menschen lernen, indem es Millionen von Fragen stellt. Microsoft und OpenAI haben ebenfalls eigene Untersuchungen eingeleitet, vor allem um festzustellen, ob DeepSeek unrechtmäßig auf die Daten von OpenAI zugegriffen hat.
DeepSeek verwendet nach eigenen Angaben den H800-Chip – einen KI-Chipsatz, den Nvidia nach der Einführung der Exportkontrollen speziell für den chinesischen Markt entwickelt hat. Es ist unklar, wie DeepSeek an die Nvidia H800-Chips kam, aber das Unternehmen könnte sie Ende 2022 oder 2023 erworben haben.
Es gibt keine Beweise dafür, dass DeepSeek geschmuggelte Chips verwendet hat. Es wird jedoch angenommen, dass viele chinesische KI-Unternehmen dies getan haben. Organisierter Schmuggel von KI-Chips nach China wurde in mehreren Ländern beobachtet, darunter Malaysia, Singapur und die Vereinigten Arabischen Emirate.
Das chinesische KI-Startup DeepSeek hat gerade offiziell sein neuestes großes Sprachmodell (LLM), DeepSeek-V3-0324, veröffentlicht.
Die in China ansässige KI-App DeepSeek führt derzeit die App-Store-Charts an.
Kriminelle erstellen Tausende von DeepSeek-ähnlichen Websites in der Hoffnung, dass ahnungslose Benutzer ihnen ihre persönlichen Daten preisgeben.
DeepSeek ist der Name eines chinesischen Unternehmens für künstliche Intelligenz und seines gleichnamigen Chatbots. Die Flaggschiffmodelle des Unternehmens, DeepSeek-V3 und DeepSeek-R1, haben für Aufsehen gesorgt, weil sie günstiger zu trainieren und zu nutzen sind als vergleichbare Modelle.
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