Mit der Vorstellung von DeepSeek R1 ging ein Beben sowohl durch das Silicon Valley als auch durch die Zentren von Meta, OpenAI, und NVIDIA. Die vorherrschende Annahme, dass amerikanische LLMs (Large Language Models) auf absehbare Zeit die Benchmark im Markt der Sprachmodelle bestimmen würden, hat sich für viele überholt.
DeepSeek R1 vorgestellt
Wie Unternehmen neue LLM direkt einsetzen können
Was ist anders?
DeepSeek unterscheidet sich in einigen Punkten von den bekannten Modellen, wie beispielsweise von OpenAI. Es weichen die Trainingsmethoden von denen westlicher Modelle ab. Besondere Leistungsstärken zeigt DeepSeek in den Bereichen Mathematik und Logik, wo es mit den Modellen von OpenAI mindestens mithalten oder sogar übertreffen kann. Gleichzeitig sieht sich das chinesische Modell jedoch Kritik ausgesetzt, da es bei china-kritischen Themen scheinbar einseitig antwortet.
Viele Nutzer und Unternehmen möchten DeepSeek gerne testen.
Die technologische Entwicklung schreitet rasant voran und wird von wenigen Marktteilnehmern dominiert, besonders OpenAI und Microsoft. Doch auch andere Unternehmen, NGOs und Organisationen arbeiten an neuen und besseren Modellen. Für Unternehmen stellt sich somit die Frage: Wie kann ich sowohl von der Stabilität etablierter Modelle profitieren und mich gleichzeitig für neue Modelle öffnen, um dadurch von jeder technologischen Entwicklung zu partizipieren?
Die Antwort: durch eine offene Architektur
Statten Sie Ihre Organisation mit einem lokal betriebenen DeepSeek aus. Sicher, modular und transparent.
Um auf technische, politische oder ethische Veränderungen schnell reagieren zu können, ist eine agile und offene Architektur notwendig. Anstatt sich an einen einzigen Anbieter zu binden und die unternehmerischen Prozesse eng mit einem Sprachmodell unlösbar zu verknüpfen, bietet ein Plattform-Ansatz völlig neue Möglichkeiten.
Mit der Bereitstellung unterschiedlicher Modelle in einer Plattform können Organisationen sowohl die bewährten, leistungsstarken Modelle nutzen als auch neue, innovative LLMs testen. Diese Flexibilität und Modularität sorgt für permanente Agilität und stellt sicher, dass Unternehmensbereiche und -gruppen stets das optimale Modell zur Verfügung haben.
