DeepSeeks neues Modell übertrifft Flaggschiff in Sachen KI-Sprung

Das chinesische Startup DeepSeek hat ein neues Update vorgestellt und behauptet, es übertreffe den weithin anerkannten R1 in wichtigen Benchmarks. In einem WeChat-Post vom Donnerstag bestätigte das KI-Unternehmen, dass die neue Modellversion V3.1 schnellere Antworten auf Anfragen liefert und damit den Einstieg in die Entwicklung von KI-Agenten signalisiert.

DeepSeek ergänzte , dass das Modell eine hybride Argumentationsarchitektur unterstützt, die sowohl Denk- als auch Nicht-Denk-Modi, verbesserte Agentenfähigkeiten und einetronLeistung bei der Werkzeugnutzung und Aufgabenausführung bietet.

DeepSeek bietet eine „Deep Thinking“-Taste zum Umschalten zwischen verschiedenen Modi

Bisher die offizielle App und die Website von DeepSeek bereits auf Version 3.1 aktualisiert, sodass Benutzer über die Schaltfläche „Deep Thinking“ zwischen Denk- und Nicht-Denk-Modus umschalten können, ähnlich wie bei den Hybridmodellen von Anthropic wie Opus und Sonnet.

Berichten zufolge schneidet das Modell V3.1 bei Benchmarks wie SWE und Terminal-Bench sowie in der Denkleistung besser ab als R1. Laut Artificial Analysis erreichte 60 Punkte im Intelligenzindex und übertraf damit die 59 Punkte von R1. Die zugrundeliegende Architektur bleibt jedoch unverändert: Sie umfasst insgesamt 671 Milliarden Parameter, davon 37 Milliarden aktive.

Trotz höherer Effizienz benötigt es im Reasoning-Modus etwas weniger Token als R1. Das neue Modell liegt jedoch leistungsmäßig leicht hinter Alibabas neuestem Modell und OpenAIs Open-Source-Reasoning-Modell GPT-OSS zurück. Zudem fehlt ihm der Funktionsaufruf im Reasoning-Modus, was als wesentliche Einschränkung in agentenbasierten Workflows gilt.

Das Startup hatte das neue Modell am Dienstag erstmals angekündigt, es war zu diesem Zeitpunkt jedoch nur auf Hugging Face verfügbar. In einer separaten Mitteilung hieß es, die Version sei für den Betrieb mit KI-Chips der nächsten Generation aus chinesischer Produktion optimiert worden. 

Das Unternehmen hat nun einen neuen Preisplan für seine aktualisierte V3-Version vorgestellt. Der Plan sieht höhere Gebühren, den Wegfall von Abendrabatten und Kostensenkungen bei bestimmten Anwendungen vor und tritt am 6. September in Kraft.

DeepSeek hat die Preise für seine Input-API auf 0,07 US-Dollar pro Million Token für Cache-Treffer und 0,56 US-Dollar für Cache-Fehler festgelegt, während Output-Token 1,68 US-Dollar pro Million kosten. Diese Preise liegen deutlich unter denen der Konkurrenz: Gemini 2.5 Pro kostet 10 US-Dollar pro Million Output-Token (15 US-Dollar für längere Eingabeaufforderungen), OpenAIs GPT-5 ebenfalls 10 US-Dollar und Anthropics Claude Opus 4.1 sogar bis zu 75 US-Dollar.

Analysten hatten erwartet, dass DeepSeek den Nachfolger des R1 Anfang dieses Jahres veröffentlichen würde

DeepSeek sorgte im Januar mit der Einführung seines kostengünstigen und leistungsstarken KI-Modells R1 für Aufsehen im Silicon Valley. Seitdem hat sich das Modell an der Spitze der rasanten KI-Entwicklung in China behauptet und stellt US-amerikanische Unternehmen wie OpenAI vor Herausforderungen.

Marktbeobachter warten jedoch weiterhin auf den Nachfolger des R1, ein mögliches R2-Modell, dessen Markteinführung viele für Anfang des Jahres erwartet hatten. Lokale Berichte deuten darauf hin, dass die Verzögerung auf das Beharren des Gründers Liang Wenfeng auf der Perfektionierung des Modells zurückzuführen ist. Gleichzeitig leitet er auch sein profitables Vermögensverwaltungsunternehmen High-Flyer Asset Management. 

bereits berichtete Cryptopolitan, hat DeepSeek die Markteinführung seines KI-Modells R2 aufgrund anhaltender technischer Probleme mit Huaweis Ascend-Prozessoren verschoben. Nach dem Erfolg des Modells R1 im Januar wurde DeepSeek von den chinesischen Behörden dazu angehalten, Huawei-Chips anstelle der in den USA hergestellten Nvidia-Produkte zu verwenden. Das Unternehmen stieß jedoch während der Trainingsphase seines R2-Modells auf erhebliche Schwierigkeiten.

Quellen, die mit der Angelegenheit vertraut sind, gaben an, dass DeepSeek für das Training auf Nvidia-Chips angewiesen war, während Huaweis Ascend-Prozessoren lediglich für die Inferenz genutzt wurden. Branchenkenner weisen darauf hin, dass chinesische Chips, darunter auch die von Huawei, in Bezug auf Chip-übergreifende Konnektivität, Softwareunterstützung und allgemeine Stabilität oft hinter Nvidia zurückbleiben.

Huawei entsandte Ingenieure zu DeepSeek, um bei der Anpassung des Modells zu helfen. Trotz der Unterstützung vor Ort konnte das Start-up jedoch keinen erfolgreichen Trainingslauf auf der Ascend-Hardware durchführen. Der ursprünglich für Mai geplante Marktstart des R2-Modells wurde aufgrund dieser Hardware-Probleme verschoben.

Während einige chinesische Medien spekulieren, dass das neue Modell in den kommenden Wochen auf den Markt kommen könnte, äußerte DeepSeek-Gründer Liang Wenfeng intern seine Frustration über den Fortschritt und forderte das Team auf, sich die nötige Zeit zu nehmen, um ein Modell zu entwickeln, das den Wettbewerbsvorteil des Unternehmens erhält.

Unterdessen veröffentlichen Branchenriesen wie Alibaba und Tencent weiterhin zügig Updates, wobei Alibabas Qwen-Modelle eine besonderstronAnhängerschafttrac.