DeepSeek senkt die API-Preise außerhalb der Spitzenzeiten um bis zu 75 %

DeepSeek hat vergünstigte Preise außerhalb der Spitzenzeiten für Entwickler eingeführt, die seine KI-Modelle zur Entwicklung ihrer Produkte nutzen.

Laut einer Preistabelle auf der Website die API- Nutzungskosten für das R1-Modell um 75 % sinken, während das V3-Modell in diesem Zeitraum 50 % günstiger sein wird.

Das in Hangzhou ansässige KI-Startup reagiert damit auf die stark steigende Nachfrage von Nutzern und Entwicklern, die seine Technologie rasch adaptieren.

DeepSeek revolutioniert den KI-Markt mit aggressiven Preissenkungen

Die erschwinglichen KI-Modelle von DeepSeek lösten im letzten Monat einen massiven Ausverkauf an den globalen Aktienmärkten aus, da Anleger befürchteten, sie könnten die etablierten Marktführer im Bereich KI beeinträchtigen.

Laut dem in Hangzhou ansässigen Unternehmen werden die Kosten für die Nutzung seiner API – die es Entwicklern ermöglicht, die KI-Modelle des Unternehmens in ihre Anwendungen und Webprodukte zu integrieren – zwischen 16:30 Uhr GMT und 00:30 Uhr GMT um bis zu 75 % gesenkt. Dieser Schritt könnte Wettbewerber in China und im Ausland unter Druck setzen, ihre Preise ebenfalls zu senken.

Obwohl DeepSeek diesen Zeitraum als „Nebensaison“ bezeichnet, da er von 00:30 bis 08:30 Uhr Pekinger Zeit läuft, fällt er mit den Tagesstunden in Europa und den Vereinigten Staaten zusammen, wo die kostengünstigen, aber leistungsstarken KI-Modelle des Unternehmens kürzlich einen Ausverkauf von Technologieaktien auslösten.

Die jüngsten Preissenkungen von DeepSeek am Mittwoch markieren einen weiteren mutigen Schritt, der die KI-Branche in China und weltweit revolutioniert. Laut unternehmensnahen QuellentracDeepSeek nun die Markteinführung eines Nachfolgers seines im Januar vorgestellten Modells R1.

Konkurrenten wie Tencent Holdings Ltd. und Perplexity AI haben begonnen, die Modelle von DeepSeek zu nutzen und schließen sich damit staatlichen Einrichtungen in ganz China an, darunter auch Abteilungen der Regierung von Hongkong.

Am Dienstag DeepSeek die Möglichkeit zum Aufladen von Guthaben für den Zugriff auf seine API wieder, warnte jedoch davor, dass die Kapazität während der Hauptverkehrszeiten am Tag begrenzt sein würde.

DeepSeek löst mit seinem kostengünstigen Modell einen Preiskampf im KI-Bereich aus

Seit seinem Start am 20. Januar hat der logische Chatbot von DeepSeek die gängigen Annahmen über die Entwicklungskosten fortschrittlicher KI-Modelle infrage gestellt. Er wird als potenzieller Konkurrent von OpenAIund bietet hohe Leistung zu einem Bruchteil der Kosten.

Der Erfolg des Modells hat einen Aufschwung bei chinesischen Technologie- und Internetaktien ausgelöst, da die Anleger trotz der anhaltenden Handelsbeschränkungen für Chips seitens Washingtons mit weiteren Kursgewinnen rechnen.

Das Engagement des Unternehmens für Open-Source-Entwicklung und aggressive Preisgestaltung löste im vergangenen Mai mit der Veröffentlichung des V2-Modells, dem Vorgänger der KI, die den weit verbreiteten Assistenten antreibt, einen Preiskampf im Bereich der künstlichen Intelligenz im Inland aus.

Seit DeepSeek im letzten Monat seinen KI-Assistenten auf den Markt gebracht hat, hat OpenAI, der Hersteller von ChatGPT, die Preise gesenkt, während Googles Gemini vergünstigte Zugangsstufen eingeführt hat.

DeepSeek senkt die KI-Kosten und hält gleichzeitig mit Branchenriesen mit

DeepSeek entwickelte eines der weltweit leistungsstärksten KI-Systeme und benötigte dabei deutlich weniger Ressourcen als die Konkurrenz. Im Gegensatz zu führenden KI-Unternehmen, die auf Supercomputer mit über 16.000 GPUs setzen, erzielte DeepSeek vergleichbare Ergebnisse mit nur 2.000 GPUs und senkte so die reinen Rechenkosten auf 6 Millionen US-Dollar – etwa ein Zehntel dessen, was Meta für sein neuestes KI-Modell ausgab.

Das Unternehmen erreichte diese Kosteneffizienz durch einen Mix innovativer Techniken. Eine seiner wichtigsten Taktiken war die „Expertenmischung“, bei der das KI-System in mehrere spezialisierte neuronale Netze unterteilt wird, von denen sich jedes auf eine bestimmte Fähigkeit konzentriert, wie beispielsweise Poesie, Programmierung, Physik oder Biologie. 

Anstatt alle Daten über ein einziges großes Modell zu verarbeiten, arbeiteten diese kleineren Expertensysteme unabhängigdent, während ein „generalistisches“ Netzwerk ihre Interaktion koordinierte. Dies senkte den Rechenaufwand erheblich und vermied teure Datentransfers zwischen GPUs.

Das chinesische KI-Start-up optimierte anschließend sein KI-Training durch Reduzierung der numerischen Präzision. Anstatt Zahlen im üblichen 16-Bit-Speicherformat zu speichern, komprimierte das Unternehmen sie auf 8 Bit und halbierte so den Speicherbedarf. Dies verringerte zwar die Präzision einzelner Berechnungen geringfügig, hatte aber kaum Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Modells.

Die abschließenden Berechnungen des Unternehmens erfolgten im 32-Bit-Format, wodurch Effizienz und Genauigkeit in den entscheidenden Bereichen gewährleistet werden konnten.

DeepSeek hatte zudem den Vorteil, eine äußerst effiziente Teamsoftware zu entwickeln, die die GPU optimal nutzte. Obwohl viele KI-Labore qualifizierte Ingenieure beschäftigen, haben nur wenige diese kostensparenden Techniken erfolgreich in großem Umfang implementiert. Während einige führende KI-Unternehmen möglicherweise andere Varianten solcher Methoden eingesetzt haben, zeigt DeepSeeks rasanter Erfolg das Potenzial auf, wie Front-End-KI mit deutlich weniger Ressourcen als bisher angenommen entwickelt werden kann.

Mit der Veröffentlichung als Open Source hat DeepSeek den Grundstein für eine kostengünstigere KI-Entwicklung gelegt und möglicherweise den Kurs der Branche verändert, indem es seine Methoden der übrigen KI-Forschungswelt bekannt gemacht hat.

Dieser Erfolg untermauert die Annahme, dass nur Unternehmen mit Milliardenbudgets im Wettbewerb um die Entwicklung hochentwickelter KI-Systeme bestehen können.