DeepSeek stellt neue KI-Modelle für besseres Reasoning vor

DeepSeek hat zwei neue KI-Modelle vorgestellt, die besonders beim logischen Denken und Schlussfolgern neue Maßstäbe setzen sollen: DeepSeek-R1-Zero und DeepSeek-R1.

Das Besondere an DeepSeek-R1-Zero ist der Trainingsansatz: Das Modell wurde ausschließlich durch Reinforcement Learning (RL) trainiert, ohne vorheriges überwachtes Training. Diese Methode zeigt, dass KI-Modelle auch ohne menschliche Vorgaben Reasoning-Fähigkeiten entwickeln können.

? DeepSeek-R1 is here!

? Performance on par with OpenAI-o1
? Fully open-source model & technical report
? MIT licensed: Distill & commercialize freely!

? Website & API are live now! Try DeepThink at https://t.co/v1TFy7LHNy today!

? 1/n pic.twitter.com/7BlpWAPu6y

— DeepSeek (@deepseek_ai) January 20, 2025

Allerdings zeigte R1-Zero auch Schwächen, wie endlose Wiederholungen und Sprachmischungen. Die verbesserte Version DeepSeek-R1 nutzt daher zusätzlich initiale Trainingsdaten und erreicht damit Leistungen auf Augenhöhe mit OpenAIs-Modellen bei Mathematik, Programmierung und logischem Denken.

Besonders interessant: DeepSeek hat auch sechs kompaktere Modelle veröffentlicht, die das Wissen der großen Modelle durch Destillation übernehmen. Das 32B-Modell übertrifft dabei sogar OpenAI-o1-mini in verschiedenen Benchmarks.

DeepSeek's first-generation reasoning models are achieving performance comparable to OpenAI's o1 across math, code, and reasoning tasks!

Give it a try! ?

7B distilled:
ollama run deepseek-r1:7b

More distilled sizes are available. ? pic.twitter.com/FdF1U3qvev

— ollama (@ollama) January 20, 2025

Alle Modelle sind Open Source und können sowohl über die DeepSeek-Plattform als auch lokal genutzt werden. Sicherlich interessant für all diejenigen, die Zuhause Anwendungsfälle für KI und die entsprechende Hardware da haben.

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