DeepSeek V4 soll laut Gerüchten bei langkontextbasiertem Coding besser abschneiden als ChatGPT und Claude
Collins J. Okoth
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- DeepSeek V4, das für die Mitte Februar geplante Veröffentlichung vorgesehen ist, soll laut Gerüchten bei langkontextbasiertem Coding besser abschneiden als ChatGPT und Claude und sich auf anspruchsvolle Codierungsaufgaben spezialisieren.
- Insider behaupten, dass die KI-Landschaft in Silicon Valley besorgt sein sollte, falls interne Tests auf die erwartete Leistung nach dem Start in wenigen Wochen hindeuten.
- Eine Umfrage von Microsoft hat ergeben, dass DeepSeek den Entwicklungsraum dominiert und 89 % des chinesischen KI-Marktes kontrolliert.
DeepSeek V4 soll laut Gerüchten bei langkontextbasiertem Coding besser abschneiden als ChatGPT und Claude und sich auf anspruchsvolle Codierungsaufgaben spezialisieren. Insider behaupten, dass die KI-Landschaft in Silicon Valley besorgt sein sollte, falls interne Tests auf die erwartete Leistung nach dem Start in der Mitte Februar hindeuten.
Das in China ansässige KI-Start-up DeepSeek plant reportedly die Veröffentlichung von DeepSeek V4, sein neuestes großes Sprachmodell, am 17. Februar. Personen, die mit der Angelegenheit vertraut sind, behaupten, dass das Modell im Umgang mit Code-Prompts und Aufgaben mit langem Kontext einen Schatten auf bestehende große Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropic werfen wird.
Entwickler äußern große Vorfreude auf die Veröffentlichung von DeepSeek V4
Das chinesische Unternehmen hat zum Zeitpunkt des Schreibens keine Informationen über die bevorstehende Veröffentlichung öffentlich bekannt gegeben und die Gerüchte nicht bestätigt. Entwickler in verschiedenen sozialen Netzwerken haben ihre große Vorfreude auf die Veröffentlichung geäußert. Yuchen Jin, ein KI-Entwickler und Mitbegründer von Hyperbolic Labs, schrieb auf X, dass „DeepSeek V4 demnächst erscheinen soll und über eine stärkere Codierfähigkeit als Claude und GPT verfügt.“
Auch im Subreddit r/DeepSeek heftig diskutiert wurde, wobei ein Nutzer erklärte, dass seine Besessenheit vom bevorstehenden V4-Modell von DeepSeek nicht normal sei. Der Nutzer sagte, er prüfe häufig „Nachrichten, mögliche Gerüchte und lese sogar die Docs auf der DS-Website, um nach Änderungen oder Anzeichen für ein Update zu suchen.“
Die bisherigen Veröffentlichungen von DeepSeek hatten erhebliche Auswirkungen auf die globalen Märkte. Das chinesische KI-Start-up veröffentlichte Sein R1-Reasoning-Modell führte im Januar 2025 zu einem Trillionen-Dollar-Verkaufsrückgang. Die Veröffentlichung entsprach dem OpenAI-01-Modell bei Mathematik- und Reasoning-Benchmarks, obwohl sie deutlich weniger kostete als das US-KI-Startup für sein 01-Modell ausgab.
Das chinesische Unternehmen gab reportedly nur 6 Millionen Dollar für die Modellveröffentlichung aus. Gleichzeitig geben globale Wettbewerber fast das 70-fache für dieselbe Ausgabe aus. Sein V3-Modell erzielte zudem eine Punktzahl von 90,2 % auf dem MATH-500-Benchmark, verglichen mit 78,3 % bei Claude. Das neuere V3-Upgrade (V3.2 Speciale) von DeepSeek verbesserte seine Produktivität weiter.
Das Verkaufsargument des V4-Modells hat sich vom Fokus des V3 auf reines Reasoning, formale Beweise und logische Mathematik entwickelt. Die neue Veröffentlichung wird voraussichtlich ein Hybridmodell sein, das sowohl Reasoning- als auch Non-Reasoning-Aufgaben kombiniert. Das Modell zielt darauf ab, den Entwicklermarkt zu erobern, indem es eine bestehende Lücke schließt, die hohe Genauigkeit und Code-Generierung mit langem Kontext erfordert.
Claude Opus 4.5 beansprucht derzeit die Dominanz im SWE-Benchmark und erzielt eine Genauigkeit von 80,9 %. Das V4 muss dies übertreffen, um Claude Opus 4.5 zu verdrängen. Basierend auf früheren Erfolgen könnte das kommende Modell diese Schwelle überschreiten und die Dominanz im Benchmark beanspruchen.
DeepSeek führt mHC für das Training von LLMs ein
Der Erfolg von DeepSeek hat viele in professionellen Schock versetzt. Wie konnte ein so kleines Unternehmen solche Meilensteine erreichen? Das Geheimnis könnte tief in seinem Forschungsbericht verborgen sein. veröffentlicht am 1. Januar. Das Unternehmen identifizierte eine neue Trainingsmethode, die es Entwicklern ermöglicht, große Sprachmodelle einfach zu skalieren. Liang Wenfeng, Gründer und CEO von DeepSeek, schrieb in der Forschung, dass das Unternehmen Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) zur Schulung seiner KI-Modelle einsetzt.
Der Executive schlug vor, mHC einzusetzen, um die Probleme zu lösen, denen Entwickler beim Training großer Sprachmodelle begegnen. Laut Wenfeng ist mHC eine Weiterentwicklung von Hyper-Connections (HC), einem Framework, das andere KI-Entwickler zum Training ihrer großen Sprachmodelle nutzen. Er erklärte, dass HC und andere traditionelle KI-Architekturen alle Daten durch einen einzigen, engen Kanal leiten. Gleichzeitig erweitert mHC diesen Pfad zu mehreren Kanälen und erleichtert so den Transfer von Daten und Informationen, ohne dass es zu einem Trainingskollaps kommt.
Lian Jye Su, leitender Analyst bei Omdia, lobte CEO Wenfeng für die Veröffentlichung ihrer Forschung. Su betonte, dass DeepSeeks Entscheidung, seine Trainingsmethoden zu veröffentlichen, das erneute Vertrauen in den chinesischen KI-Sektor stärkt. DeepSeek hat dominiert den Entwicklungsraum. Microsoft veröffentlichte am Donnerstag einen Bericht, der zeigt, dass DeepSeek 89 % des chinesischen KI-Marktes beherrscht und in Entwicklungsländern an Dynamik gewinnt.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth ist Journalist und Marktanalyst mit acht Jahren Erfahrung in der Berichterstattung über Kryptowährungen und Technologie. Er ist zertifizierter Finanzanalyst (CFA) und besitzt einen Abschluss in Aktuarmathematik. Collins war zuvor als Autor und Redakteur bei Geek Computer und CoinRabbit tätig.
