PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – DeepSeek hat kürzlich ein neues, kompaktes KI-Modell vorgestellt, das auf einer einzigen GPU betrieben werden kann und dennoch beeindruckende Leistungen zeigt.
DeepSeek, ein führendes chinesisches KI-Labor, hat mit seinem neuesten Modell DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B die Aufmerksamkeit der KI-Community auf sich gezogen. Dieses Modell, eine kleinere, sogenannte ‘distillierte’ Version des neuen R1, basiert auf dem Qwen3-8B-Modell, das Alibaba im Mai eingeführt hat. Trotz seiner reduzierten Größe übertrifft es vergleichbare Modelle in bestimmten Benchmarks, insbesondere bei anspruchsvollen mathematischen Aufgaben.
Das DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-Modell zeigt eine überlegene Leistung gegenüber Googles Gemini 2.5 Flash auf dem AIME 2025, einer Sammlung herausfordernder mathematischer Fragen. Zudem erreicht es fast die Leistungsfähigkeit von Microsofts kürzlich veröffentlichtem Phi 4 Reasoning Plus Modell bei einem weiteren Test der mathematischen Fähigkeiten, dem HMMT.
Distillierte Modelle wie das DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B sind in der Regel weniger leistungsfähig als ihre vollwertigen Gegenstücke. Der Vorteil liegt jedoch in ihrem geringeren Bedarf an Rechenressourcen. Laut der Cloud-Plattform NodeShift benötigt das Qwen3-8B-Modell eine GPU mit 40GB-80GB RAM, wie etwa eine NVIDIA H100. Im Vergleich dazu erfordert das vollwertige R1-Modell etwa ein Dutzend 80GB-GPUs.
DeepSeek hat das DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B trainiert, indem es Texte, die vom aktualisierten R1 generiert wurden, zur Feinabstimmung des Qwen3-8B-Modells verwendet hat. Auf einer speziellen Webseite für das Modell auf der KI-Entwicklungsplattform Hugging Face beschreibt DeepSeek das Modell als geeignet sowohl für die akademische Forschung an Reasoning-Modellen als auch für die industrielle Entwicklung, die sich auf kleine Modelle konzentriert.
Das Modell ist unter einer permissiven MIT-Lizenz verfügbar, was bedeutet, dass es kommerziell ohne Einschränkungen genutzt werden kann. Mehrere Anbieter, darunter LM Studio, bieten das Modell bereits über eine API an.
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