DeepSeeks neues Modell übertrifft Flaggschiff im KI-Sprung

Das chinesische Startup DeepSeek stellte ein neues Update vor und behauptet, es übertrifft das weit verbreitete R1 in den Kernbenchmarks. In einem Donnerstag-Post auf WeChat bestätigte das KI-Unternehmen, dass die neue Modellversion V3.1 schnellere Antworten auf Anfragen liefert und ihren Eintritt in die Entwicklung von KI-Agenten signalisiert.

DeepSeek fügte dass das Modell eine hybride Reasoning-Architektur unterstützt, sowohl Denk- als auch Nicht-Denk-Modi hat, verbesserte Agenten-Fähigkeiten und eine stärkere Leistung bei der Werkzeugnutzung und Aufgabenausführung.

DeepSeek bietet eine „Deep Thinking“-Schaltfläche zum Umschalten zwischen den Modi

Bisher Die offizielle App von DeepSeek und die Website wurden bereits auf V3.1 aktualisiert, sodass Nutzer über die „Deep Thinking“-Schaltfläche zwischen Denk- und Nicht-Denk-Modi umschalten können, ähnlich wie bei den hybriden Modellen von Anthropic wie Opus und Sonnet.

Berichten zufolge performt das V3.1-Modell auch besser in Benchmarks wie SWE und Terminal-Bench sowie in der Denkeffizienz als R1. Darüber hinaus zeigt das Modell laut Artificial Analysis erreichte 60 Punkte auf seiner Intelligenzindex im Reasoning-Modus, knapp über den von R1 erzielten 59 Punkten. Die zugrunde liegende Architektur bleibt jedoch gleich, mit insgesamt 671 Milliarden Parametern und 37 Milliarden aktiven.

Trotz der höheren Effizienz verwendet es im Reasoning-Modus auch etwas weniger Tokens als R1. Das neue Modell liegt jedoch in der Leistung leicht hinter Alibabas neuestem Modell und OpenAIs Open-Source-Reasoning-Modell GPT-OSS zurück. Es fehlt auch die Funktionsaufruf-Funktion im Reasoning-Modus, was als große Einschränkung in agentic Workflows gilt.

Das Startup hatte das neue Modell erstmals am Dienstag angekündigt, war jedoch zu diesem Zeitpunkt nur auf Hugging Face verfügbar. Eine separate Erklärung fügte hinzu, dass die Version für die Ausführung auf KI-Chips der nächsten Generation aus chinesischer Produktion zugeschnitten wurde. 

Jetzt hat das Unternehmen einen neuen Preisplan für sein upgradedes V3 vorgestellt. Der Plan erhöht einige Gebühren, eliminiert Rabatte für die Abendstunden und senkt die Kosten in bestimmten Anwendungen, wirksam ab dem 6. September.

DeepSeek hat die Preise für seine Input API auf 0,07 US-Dollar pro Million Tokens für Cache-Treffer und 0,56 US-Dollar für Cache-Misses festgelegt, mit Ausgabentokens zu 1,68 US-Dollar pro Million. Die Raten unterbieten die Konkurrenten deutlich: Gemini 2.5 Pro kostet 10 US-Dollar pro Million Ausgabentokens (15 US-Dollar für längere Prompts), OpenAIs GPT-5 kostet ebenfalls 10 US-Dollar und Anthropics Claude Opus 4.1 geht bis zu 75 US-Dollar.

Analysten erwarteten, dass DeepSeek den Nachfolger von R1 bereits früher in diesem Jahr veröffentlicht

DeepSeek brachte Silicon Valley im Januar mit dem Launch seines kostengünstigen und leistungsstarken R1-KI-Modells ins Wanken. Das Modell hat sich seitdem an der Spitze des beschleunigten KI-Vorstoßes Chinas gehalten und US-Unternehmen wie OpenAI herausgefordert.

Marktbeobachter warten jedoch immer noch auf die Fortsetzung von R1, ein mögliches R2-Modell, von dem viele erwartet hatten, dass es früher in diesem Jahr erscheint. Lokale Berichte deuten darauf hin, dass die Verzögerung des Launches auf dem Beharren des Gründers Liang Wenfeng beruht, das Modell zu perfektionieren. Gleichzeitig verwaltet er auch sein profitables High-Flyer Asset Management Geschäft. 

Wie zuvor von Cryptopolitan berichtet, hat DeepSeek den Launch seines R2-KI-Modells verzögert, nachdem es anhaltende technische Probleme mit Huaweis Ascend-Prozessoren hatte. Nach dem Erfolg seines R1-Modells im Januar wurde DeepSeek von chinesischen Behörden ermutigt, Huawei-Chips anstelle von US-amerikanischen Nvidia-Produkten zu verwenden. Das Unternehmen stieß jedoch während der Trainingsphase seines R2-Modells auf erhebliche Probleme.

Quellen, die mit der Angelegenheit vertraut sind, sagten, DeepSeek habe sich für das Training auf Nvidia-Chips verlassen müssen, während Huaweis Ascend-Prozessoren nur für das Inference verwendet wurden. Brancheninsider weisen darauf hin, dass chinesische Chips, einschließlich derer von Huawei, in der Inter-Chip-Konnektivität, Softwareunterstützung und Gesamtstabilität oft hinter Nvidia zurückliegen.

Huawei entsandte Ingenieure in die Büros von DeepSeek, um das Modell anzupassen. Dennoch konnte das Startup keinen erfolgreichen Trainingslauf auf Ascend-Hardware durchführen, selbst mit vor Ortiger Unterstützung. Ursprünglich für einen Mai-Launch geplant, wurde der Launch des R2-Modells aufgrund dieser Hardware-Herausforderungen verschoben.

Während einige chinesische Medien spekulieren, dass das neue Modell in den kommenden Wochen erscheinen könnte, hat DeepSeek-Gründer Liang Wenfeng interne Frustration über den Fortschritt geäußert und das Team aufgefordert, sich die notwendige Zeit zu nehmen, um ein Modell zu entwickeln, das die Wettbewerbsvorteile des Unternehmens bewahrt.

Währenddessen veröffentlichen Branchenriesen wie Alibaba und Tencent weiterhin zügig Updates, wobei Alibabas Qwen-Modelle eine besonders starke Anhängerschaft finden.