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DeepSeek

DeepSeek R1 & V3 auf GitHub kostenlos

DeepSeek V3 und DeepSeek R1 Open Source LLMs eignen sich hervorragend für Entwickler und Unternehmen zur Bearbeitung komplexer Sprach- und NLP-Aufgaben, vor allem in Mathematik- und Code-Verarbeitung.

App Kategorien: Datenanalyse, Sprachtools, Programmiertools
Stichworte: Gratis, Github, Vorhersage, Huggingface, Training, NLP, Open Source, LLMs, Chat
Webseite: Hier geht es direkt zum Angebot von DeepSeek

Was ist der Nutzen von DeepSeek V3 und R1?

DeepSeek V3 und DeepSeek R1 sind hochentwickelte Open-Source Sprachmodelle, die die neue Maßstäbe im Bereich der LLMs setzen und viel Aufmerksamkeit erregen. Dank der Kombination aus Multi-head Latent Attention und DeepSeekMoE Architekturen bieten die Modelle außergewöhnliche Leistungsfähigkeit, insbesondere in Bereichen wie Mathematik- und Code-Verarbeitung. Mit 671 Milliarden Parametern, von denen 37 Milliarden für jedes Token aktiviert werden, ermöglicht DeepSeek V3 es die Bewältigung komplexer Sprachaufgaben mit bemerkenswerter Präzision. Das Modell wurde mit 14,8 Billionen Tokens trainiert gefolgt von überwachtem Finetuning und Reinforcement-Learning und übertrifft das Meta-Flaggschiffmodell LLaMA 3.1 mit 405 Milliarden Parametern.

Für wen ist die Anwendung interessant?

DeepSeek V3 ist besonders interessant für Entwickler, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die sophisticated NLP-Aufgaben bewältigen müssen. Die Möglichkeit, das Modell für kommerzielle Zwecke zu nutzen, in Verbindung mit seinem Open Source-Charakter, öffnet Anwendungen in verschiedensten Branchen. Auch Bildungseinrichtungen und Data Scientists profitieren von den umfassenden Fähigkeiten des Modells.

Funktionen und Vorteile

Multi-head Latent Attention und DeepSeekMoE Architekturen
Diese fortschrittlichen Architekturen erlauben eine effiziente Parameterverwaltung und tragen zu einer verbesserten Modellleistung bei, ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Hilfsverluste zur Lastverteilung.

Multi-Token Vorhersage (MTP)
MTP dient als zentrales Trainingsziel von DeepSeek-V3 und verbessert die Modellgenauigkeit durch die gleichzeitige Vorhersage mehrerer Tokens, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Kontextdeckung erhöht.

FP8 gemischte Präzisionstrainingstechnologie
Diese Technologie optimiert die Trainingsprozesse von DeepSeek-V3 und sorgt für Reduktion der Kommunikationsengpässe in MoE-Training, was zur Effizienz und zu kosteneffektiven Trainingsmethoden beiträgt.

Chat-Plattform & API
Nutzer können sowohl über eine offizielle Chat-Plattform als auch über eine OpenAI-kompatible API interagieren, wodurch eine einfache Integration in bestehende Systeme möglich wird. Dies erweitert die Anwendungsfälle bei minimalem Entwicklungsaufwand.

Weitere Informationen und Besonderheiten

DeepSeek V3 und DeepSeek R1 bieten weitreichende Flexibilität, sowohl in der Bereitstellung als auch Nutzung. Der Quellcode ist unter MIT-Lizenz veröffentlicht, was den Nutzern umfassende Rechte gewährt, das Modell in verschiedensten Szenarien, einschließlich kommerzieller Anwendungen, anzuwenden. Weitere interessante Aspekte sind die verfügbaren Inference-Optionen, die vielfältige Hardwareunterstützung inkludieren, wie AMD GPUs oder Huawei Ascend NPU. Modelle und Module von DeepSeek V3 und R1 können als Open Source bequem über Plattformen wie HuggingFace heruntergeladen und integriert werden. Durch die lokale Nutzung und Installation entstehen keine API-Kosten und es müssen keine sensiblen Daten nach aussen gegeben werden.

Was kostet DeepSeek V3 und R1?

Der Quellcode von DeepSeek V3 sowie DeepSeek R1 steht als Open Source kostenlos auf GitHub zur Verfügung. Der Code-Repository steht unter der MIT-Lizenz. Die Nutzung der DeepSeek-V3 Base/Chat-Modelle unterliegt der Modell-Lizenz. Die DeepSeek-V3-Reihe (einschließlich Base und Chat) ermöglicht auch die kommerzielle Nutzung.

Aktuelle Entwicklungen und Updates

07.02.2025: DeepSeek-VL2 führt eine neue Serie von Mixture-of-Experts Vision-Language-Modellen mit bis zu 4,5 Milliarden aktivierten Parametern ein, die sich in Aufgaben wie OCR, visuelle Verankerung und Diagrammverständnis auszeichnen.

06.02.2025: Cisco testete das Open-Source-Modell von DeepSeek, DeepSeek R1, das es nicht schaffte, alle 50 schädlichen Verhaltensaufforderungen aus dem HarmBench-Datensatz abzuwehren. Die Ausfallrate von DeepSeek ist die höchste unter den getesteten LLMs, wobei andere Modelle wie Meta's Llama 3.1 und OpenAI's o1 nach Angaben von Cisco deutlich besser abschnitten.

05.02.2025: Cerebras hat angekündigt, dass man DeepSeek R1 auf US-Servern gehostet anbieten wird. Dies soll Geschwindigkeiten bis zu 57-mal schneller als GPU-basierte Lösungen bieten und gleichzeitig dafür sorgen, dass sensible Daten innerhalb der US-Grenzen bleiben.

29.01.2025: Auf Twitter/X finden sich aktuell einige gut beschriebene Setups, um DeepSeek R1 komplett lokal und schnell zu installieren. Ein gutes Hardware-Setup um DeepSeek R1 lokal, sicher und ohne externe API-Kosten zu benutzen für insgesamt 6000 USD haben wir für Euch gefunden - der Link ist am Ende unseres DeepSeek-Artikels zu finden.

28.01.2025: DeepSeek hat seinen KI-Bildgenerator als Open Source veröffentlicht, was sowohl Begeisterung in der Entwicklergemeinschaft als auch Bedenken hinsichtlich potenziellen Missbrauchs hervorruft.

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Wir haben noch einige deutschsprachige Angebote für Sie gefunden, um das Beste aus DeepSeek herauszuholen:


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