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ChatGPT von OpenAI ist in der KI-Welt längst ein Begriff. Doch seit einiger Zeit sorgt ein KI-Modell aus China namens DeepSeek für Aufsehen und schafft es sogar, in den US-App-Store-Rankings mit ChatGPT zu konkurrieren. In diesem Artikel wollen wir einen DeepSeek Test durchführen und die chinesische AI mit GPT vergleichen. Dabei gehen wir auf Leistungsdaten, praktische Anwendungsfälle und mögliche Einschränkungen ein.
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Was ist DeepSeek R1?
- ✔ Kostenfrei & Effizient: Voller Zugriff auf Funktionen ohne monatliche Gebühren.
- ✔ Fortschrittliche Argumentationsfähigkeit: Transparente „Chain-of-Thought“-Antworten, perfekt für komplexe Aufgaben.
- ✔ Günstige API-Tarife: Ideal für Entwickler und Unternehmen mit großen Datenmengen.
- ✔ Anpassbare Sicherheit: Lokales Hosting für maximale Datenkontrolle.
DeepSeek R1 kann als „Reasoning-Modell“ eingestuft werden, das also besonders auf logische und argumentative Fähigkeiten hin trainiert wurde. Während viele populäre LLMs stark auf Texterzeugung oder Konversation optimiert sind, legt DeepSeek seinen Schwerpunkt offenbar stärker auf nachvollziehbare Gedankengänge. Innerhalb der Chat-Oberfläche lassen sich diese teils sehr ausführlich ablesen: Statt einer bloßen Antwort präsentiert R1 häufig seinen Gedankenprozess, was fast an einen inneren Monolog erinnert.
Interessant ist zudem, dass es als Open-Source- und MI-lizenziertes Modell auftritt und damit eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten eröffnen will – von reiner Textgenerierung über Codierung bis hin zu komplexen Automatisierungen. Die Plattform wirbt besonders damit, deutlich günstiger zu sein als andere KI-Dienste wie OpenAI, obwohl sie sich in ihren eigenen Leistungstests mit diesen durchaus auf Augenhöhe sieht.
Hintergründe zum Projekt
- Herkunftsland: China
- Lizenz: MI-lizenziert und damit weitgehend frei nutzbar
- Ziel: Leistungsstarkes, logikorientiertes KI-Modell als Konkurrenz zu ChatGPT
- Besonderheit: Kostenlose Webversion auf deepseek.com sowie günstige API-Tarife.
Ob es tatsächlich ein „Sputnik-Moment“ in der KI-Geschichte ist, sei dahingestellt. Fakt ist, dass DeepSeek gleich mehrere Branchen aufschreckt und aufhorchen lässt: Eine hochentwickelte AI, die günstiger und teilweise auch lokal nutzbar ist – und dies als offizielles Nebenprojekt eines chinesischen Hedge fund. Wer also in den vergangenen Monaten bereits dachte, dass die Dominanz von OpenAI oder Claude im KI-Sektor gesichert sei, muss umdenken.
ChatGPT vs. DeepSeek: Wo liegen die Unterschiede?
Schaut man sich GPT und R1 im direkten Vergleich an, wird schnell klar, dass sie sich in vielerlei Hinsicht ähneln: Beide erstellen Texte, helfen bei Programmierproblemen, liefern Code-Snippets und können sogar kleinere Projekte wie Websites oder Tools in HTML-Form umsetzen.
Doch im Detail zeigen sich deutliche Unterschiede:
- Seeßlen, Georg(Autor)
DeepSeek in der Praxis: Meine persönlichen Eindrücke und Erfahrungen
Um herauszufinden, wie gut DeepSeek R1 tatsächlich funktioniert, habe ich mehrere Szenarien durchgespielt. Dazu gehörten unter anderem die Texterstellung, das Programmieren eines simplen Spiels und die Formulierung von Blogbeiträgen zu SEO-Zwecken.
Blogartikel schreiben
Mein erster Test war für mich als SEO-Fan naheliegend: Ich wollte sehen, wie gut DeepSeek strukturierten Content erstellt und ob es dabei auch passende Keywords und semantische Hinweise integriert.
- Die Eingabeaufforderung
„Schreibe einen Blogartikel zum Thema ‚SEO Kosten Rechner‘. Bitte liefere eine übersichtliche Struktur mit Zwischenüberschriften und erklärenden Absätzen.“- DeepSeek-Ergebnis
Der Text war überraschend detailliert und enthielt neben einer groben Keyword-Strategie auch weiterführende Beispiele. Spannend fand ich, dass DeepSeek immer mal wieder interne Links vorschlug, leider gingen einige davon ins Leere. Dennoch war das Grundgerüst für einen SEO-Artikel gut zu gebrauchen. - Vergleich mit ChatGPT
Parallel habe ich dieselbe Aufgabe OpenAI gestellt. ChatGPT erzeugte einen stilistisch sehr ausgereiften Text, wirkte dabei aber etwas nüchterner. DeepSeek wirkte gerade in puncto kreativer Beispiele wagemutiger, sodass man – mit etwas Feinschliff – durchaus etwas Eigenständiges an der Hand hat.
- DeepSeek-Ergebnis
Ein kleines Spieleprojekt
Im zweiten Szenario ging es mir darum zu testen, wie die AI beim Coden hilft. Gerade weil R1 damit wirbt, bessere „Argumentation“ zu liefern, interessierte mich, ob es auch bei einfachen Spieleprojekten mithalten kann.
- Der Prompt
„Erstelle mir ein Space Invaders-Spiel in HTML, CSS und JavaScript.“- DeepSeeks Vorgehen
Interessanterweise begann DeepSeek zunächst in Python zu programmieren. Erst als ich klarstellte, dass ich rein webbasierte Dateien brauche, wechselte es zum gewünschten HTML/JS-Code. Das fertige Ergebnis lief ohne große Anpassungen. - ChatGPT erzeugte sofort einen in mehrere Code-Blöcke aufgeteilten Entwurf. Das Endergebnis ließ sich zwar genauso starten, wirkte aber etwas „zerstückelt“. Im direkten Vergleich brauchte GPT (in meiner Plus-Version) weniger Zeit, doch DeepSeek machte deutlich, wie es zum finalen Code kam – was für Lernzwecke ideal sein kann.
- DeepSeeks Vorgehen
Die Geschäftsideen
Zum Schluss wollte ich DeepSeek kreativ herausfordern: „Welche drei KI-Geschäftsideen haben das Potenzial, 2025 mindestens eine Million Dollar pro Jahr einzubringen?“
- Ausgabe von DeepSeek
Das Modell ließ sich regelrecht aus – es stellte nicht nur eine typische B2B-Automatisierung vor, sondern schlug auch KI-Agenten für den medizinischen Bereich vor und erklärte, wie man Hyper-Personalisierung mit Daten aus Nutzungsanalysen gewinnbringend verknüpfen kann. Ich fand das teilweise sogar inspirierend, weil DeepSeek hier richtig in die Tiefe ging. - ChatGPT-Eindruck
ChatGPT lieferte fast deckungsgleiche Ideen, jedoch in einem kürzeren, knappen Listen-Format. Während DeepSeek teils mehr Wörter und Beispiele nutzte (und dadurch etwas „phantasievoller“ wirkte), konzentrierte sich ChatGPT auf eine schnörkellose Darstellung.
