DeepSeeks neues KI-Modell gibt kürzere Antworten – und erledigt Programmieraufgaben für 20 Cent

Das neueste KI-Modell von DeepSeek erledigt eine typische Programmieraufgabe für rund 20 Cent. Das geht aus einer Kostentabelle hervor, die das chinesische KI-Labor zusammen mit dem Modell veröffentlicht hat. Für Claude Opus 5, GPT-6 Astra und Gemini 3.8 Flash veranschlagt dieselbe Tabelle dagegen zwischen 2 und mehr als 10 Dollar pro Aufgabe. Das Update mit dem Namen V4.1-Flash-1017 erreicht diesen Preis vor allem, indem es weniger sagt: DeepSeek hat das Modell darauf trainiert, kürzere Antworten auszugeben. Jedes Wort, das ein Modell nicht schreibt, muss schließlich auch niemand bezahlen.

Das ist für alle relevant, die einen KI-Agenten auf eine Codebasis loslassen und pro Token bezahlen. Ein Agent, der seinen eigenen Code testet, scheitert, ihn korrigiert und es erneut versucht, kann für einen einzigen Auftrag Hunderte Antworten erzeugen. Ein Modell, das pro Aufgabe zehnmal weniger kostet, macht aus einer teuren Gewohnheit so einen kleinen Posten auf der Rechnung. Beim DeepSWE-Benchmark für Softwareentwicklung, auf dem die Tabelle beruht, erreicht das Update 77,0 Prozent. Damit liegt es vor Opus 5, für das DeepSeek 74,0 Prozent angibt, und GPT-5.6 Sol mit 73,0 Prozent. Die vorherige Version V4.1 Flash kam auf 74,2 Prozent und kostete pro Aufgabe rund 50 Cent.

Der Leistungszuwachs geht auf das Training zurück, das DeepSeek nach dem Haupttraining des Modells durchgeführt hat. Bei der Methode, die das Unternehmen als Reinforcement Learning mit Selbst-Feedback bezeichnet, bewertet das Modell seine Arbeit anhand seiner internen Einschätzung und selbst verfasster Kritik, statt auf menschliche Prüfer oder ein separates Bewertungsmodell zurückzugreifen. DeepSeek zufolge verbessert das die Fähigkeit, komplette Projekte in einem leeren Ordner aufzubauen. In den Versionshinweisen zeigt das Unternehmen ein 3D-Modell der Verbotenen Stadt in Peking sowie eine Nachbildung des Rätselspiels Portal 2, umgesetzt mit der Godot-Engine. Wu Yu (吴宇), der die Nachtrainingsphase leitete, nannte das „das Zeitalter des demokratisierten, wunschgesteuerten Programmierens“, wie Wccftech berichtete.

Anders als Claude oder GPT ist das Modell selbst öffentlich verfügbar. DeepSeek hat die Modellgewichte unter der MIT-Lizenz auf Hugging Face und Alibaba ModelScope bereitgestellt. Damit kann jedes Unternehmen das Modell auf eigenen Servern betreiben und seinen Code von DeepSeek fernhalten. Das ist allerdings nicht dasselbe, wie es auf einem Laptop auszuführen. Das Modell hat 552 Milliarden Parameter, aktiviert beim Lesen pro Wort aber nur 8 Milliarden und beim Schreiben 16 Milliarden. Die Dateien belegen rund 510 GB – doppelt so viel Speicherplatz wie ein Basismodell-Laptop mit 256 GB. Wccftech berichtete, dass die frühere Version V4.1 Flash auf einem heimischen System mit vier Desktop-KI-Rechnern vom Typ Nvidia DGX Spark eine Spitzengeschwindigkeit von 494 Tokens pro Sekunde erreichte. Nur wenige Privatpersonen besitzen solche Geräte.

Die Spitzenwerte stammen von DeepSeek; ein unabhängiges Labor hat das Update bislang noch nicht getestet, wie The Decoder anmerkte. Auch DeepSeeks eigene Tabelle zeigt, wo das günstige Modell weiterhin zurückliegt: Bei Terminal-Bench 4.0 erreicht Opus 5 einen Wert von 51,8 gegenüber 42,3 für DeepSeek. Bei NL2Repo, wo ein Modell ein vollständiges Code-Repository schreiben soll, sind es 75,3 zu 68,2. Und bei dem Quiz auf Expertenniveau Humanity’s Last Exam liegt Opus 5 mit 56,3 vor DeepSeeks 42,6. Ein Benchmark-Ergebnis sagt zudem wenig darüber aus, wie angenehm sich der Code später pflegen lässt. Wer statt der heruntergeladenen Modellgewichte die DeepSeek-App oder die gehostete API nutzt, übermittelt seine Prompts außerdem an ein Unternehmen mit Sitz in China – dessen Nutzung auf Dienstgeräten mehrere Regierungen bereits untersagt haben.

Über die API kostet das Modell zu Spitzenzeiten 0,30 Dollar pro Million Tokens für neue Eingaben und 1,20 Dollar pro Million Tokens für Ausgaben; außerhalb der Spitzenzeiten ist es jeweils halb so teuer. Als Spitzenzeiten gelten werktags die Zeiträume von 01:00 bis 04:00 Uhr und von 06:00 bis 10:00 Uhr UTC. Wer in Europa morgens arbeitet, zahlt also den vollen Preis, während an Wochenenden immer der Rabatt gilt. Entwickler, die noch den alten Namen deepseek-v4-flash verwenden, erhalten bereits das neue Modell, ohne etwas ändern zu müssen.

DeepSeek veröffentlichte V4.1-Flash-1017 am 17. Oktober auf seiner Website sowie in der App und über die API. Außerdem stellte das Unternehmen seine internen Search- und Fetch-APIs allen Entwicklern für 0,75 Dollar pro 1.000 Anfragen zur Verfügung. Aufrufe über DeepSeek Harness, Claude Code und Codex bleiben kostenlos, bis die Abrechnung am 31. Oktober um 16:00 Uhr UTC beginnt.

Die nächste Frage lautet, ob sich auch das nächste DeepSeek-Modell so einfach herunterladen lassen wird. Einen Tag vor dieser Veröffentlichung legten Chinas Handels- und Wissenschaftsministerien Entwürfe für Exportregeln vor. Demnach würden Modellgewichte unter staatliche Kontrolle fallen, sobald ein System mehr als 2 Billionen Parameter oder einen Trainingsaufwand von 10^26 Rechenoperationen erreicht oder zu den zehn leistungsstärksten Modellen weltweit zählt. Veröffentlichungen mit offenen Gewichten würden nach einer Registrierung automatisch genehmigt, berichtete The Decoder. Bereits öffentliche Modelle wären ausgenommen; dieses Modell fällt also nicht unter die Regeln. Ein Modell, das Opus 5 in DeepSeeks eigenen Vergleichstabellen schlägt, wäre genau die Art von Modell, die Peking künftig erfassen müsste.

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