DeepSeek und ChatGPT zählen 2025 zu den fortschrittlichsten KI-Sprachmodellen. Beide basieren auf Transformer-Architekturen, verfolgen aber unterschiedliche Entwicklungsphilosophien. Während DeepSeek als Open-Source-Modell Transparenz und Anpassbarkeit in den Vordergrund stellt, gilt OpenAIs ChatGPT als kommerzieller Standard mit breiter Sprachkompetenz und vielseitigen Anwendungen.
In diesem Artikel beleuchten wir die technischen Aspekte beider Modelle – von der Modellarchitektur über Sprachverständnis und multilinguale Fähigkeiten (insbesondere auf Deutsch) bis hin zu Geschwindigkeit, API-Integration, aktuellen Innovationen und praxisnahen Anwendungsbeispielen.
Eine übersichtliche Tabelle fasst die wichtigsten technischen Unterschiede von DeepSeek vs. ChatGPT zusammen, um Ihnen bei der Wahl des passenden KI-Modells zu helfen.
Modellarchitektur und Training
DeepSeek wurde als decoder-only Transformer mit Fokus auf effiziente Skalierung entworfen. Das Projekt veröffentlichte 2024 eine erste Version (V1) mit 7 Mrd. und 67 Mrd. Parametern, die auf 2 Billionen Token an multilingualen Daten von Grund auf vortrainiert wurden. Diese transparente Herangehensweise erlaubt Einblicke in Trainingsdaten und Modellverhalten – Forscher können die offenen Gewichte prüfen oder weiter optimieren.
Die neueren Varianten von DeepSeek (z.B. DeepSeek V3) setzen auf eine Mixture-of-Experts (MoE) Architektur, bei der viele spezialisierte Submodelle (“Experten”) eingebunden sind. Diese MoE-Struktur führt dazu, dass pro Anfrage nur ein Teil der insgesamt verfügbaren Parameter aktiv ist.
Konkret werden bei DeepSeek V3 etwa 378 Mrd. von insgesamt 671 Mrd. Parametern genutzt, um eine Antwort zu generieren. Der Vorteil: Das Modell kann durch diese sparsame Aktivierung effizienter arbeiten, da nicht immer alle Gewichte berechnet werden müssen.
DeepSeek beherrscht auch Grouped-Query Attention Mechanismen, was die Skalierbarkeit weiter verbessert. Die Trainingskosten von DeepSeek sind bemerkenswert niedrig gehalten – Berichten zufolge wurde DeepSeek-V3 mit Hardware im Wert von unter 6 Mio. USD trainiert, während für GPT-4 ein Vielfaches davon geschätzt wird.
ChatGPT basiert in seiner neuesten Generation auf OpenAIs GPT-4 Modell. Offizielle Details zur Architektur bleiben proprietär, doch bekannt ist, dass GPT-4 ebenfalls auf dem Transformer-Prinzip beruht. Im Gegensatz zum modularen DeepSeek handelt es sich bei GPT-4 um eine dichte (Dense) Architektur ohne abgeschaltete Experten – alle Parameter tragen bei jeder Anfrage zur Berechnung bei.
Die genaue Parameteranzahl von GPT-4 wurde nicht offengelegt; Experten schätzen jedoch, dass GPT-4 auf hundert Milliarden bis über eine Billion Parameter skaliert wurde.
Einige Analysen vermuten sogar einen internen MoE-Aufbau mit rund 1,8 Billionen Gesamtparametern (z.B. 15 Experten á 120 Mrd.) für GPT-4 – dies ist allerdings Spekulation, da OpenAI keine offizielle Bestätigung gibt. Sicher ist: GPT-4 wurde mit enormem Rechenaufwand und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verfeinert, um hochwertige, kontextbezogene Antworten zu liefern.
Das Training umfasste vielfältige Datentypen (Webtexte, Bücher, Code, Bilder) und ist auf hohe Multimodalität ausgelegt. GPT-4 kann neben Text auch Bilder verstehen und ausgeben sowie – in neueren Versionen – Audiodaten verarbeiten, wodurch ChatGPT z.B. Bildbeschreibungen oder Sprachdialoge ermöglicht.
Vergleich der Modellfakten
Zur Verdeutlichung sind in der folgenden Tabelle zentrale technische Kenndaten beider Modelle gegenübergestellt:
| Aspekt | DeepSeek | ChatGPT (GPT‑4) |
|---|---|---|
| Entwickler / Herkunft | DeepSeek AI, China Open-Source-Community | OpenAI, USA Proprietär / geschlossen |
| Architektur | Decoder-Transformer; Mixture-of-Experts (V3) mit sparsamer Aktivierung | Transformer; Dense (alle Parameter aktiv) |
| Parameteranzahl | 7 Mrd. & 67 Mrd. (V1/V2); 671 Mrd. gesamt (V3 MoE) | Nicht öffentlich (geschätzt > 1 Bio. Parameter) |
| Trainingsdaten | ~2 Billionen Tokens (multilingual, inkl. Code & Bildbeschreibungen) | Nicht veröffentlicht (riesiges Generalwissen; Web, Bücher, Code etc.) |
| Multimodalität | Hauptsächlich Text & Code; experimentell Bilder | Text, Code, Bilder, teils Audio (Sprachmodus) |
| Aktuellste Version | DeepSeek V3 (2024) & R1 (2025) | GPT-4 (2023), GPT-4 Turbo (2024) |
| Zugänglichkeit | Frei verfügbarer Download (Open Source); Selbst-Hosting oder Community-API (günstig) | Nur via OpenAI: Web-UI oder API-Zugang (kostenpflichtig) |
| Anpassbarkeit | Vollständig fine-tunebar (Domainanpassungen möglich) | Limitierte Fine-Tuning-Optionen (vorgefertigte Modelle) |
| Kosten | Kostenlos bei Eigenbetrieb; API ca. $0,14 pro 1M Tokens | Grundversion gratis (GPT-3.5); GPT-4 Pro ~$20/Monat; API ~$7,50 pro 1M Tokens |
| Datenschutz | Lokal einsetzbar – keine externe Datenübermittlung | Verarbeitung nur über OpenAI-Server (Cloud); Enterprise-Optionen vorhanden |
| Schwerpunkte | Tech-Communities, Entwickler (Code, Mathe); Forschung (on-prem) | Breite Allgemeinheit, Business (Chat, Inhaltserstellung, Support) |
(Tabelle: Technische Gegenüberstellung DeepSeek vs. ChatGPT)
Sprachverständnis und Antwortgenauigkeit
Beide Modelle erzielen beeindruckende Ergebnisse in Bezug auf Sprachverständnis und Antwortgenauigkeit, doch es zeigen sich Unterschiede je nach Aufgabenart:
- Allgemeinwissen & logisches Schließen: ChatGPT (mit GPT-4) gilt weiterhin als führend bei breit gefächerten Wissensfragen und komplexem Reasoning. In Benchmarks wie MMLU (Multitask Language Understanding) erreicht GPT-4-turbo etwa 86 %+, während DeepSeek V2 hier rund 68–70 % erzielt. Ähnlich dominiert ChatGPT bei mathematischen Textaufgaben (GSM8K) mit über 90 % Erfolgsquote, während DeepSeek um 60 % liegt. Die höhere Parameterzahl und RLHF-Optimierung verleihen GPT-4 eine sehr ausgewogene Fähigkeit, kontextbezogen korrekte und ausführliche Antworten zu generieren. In einfachen Wissensfragen oder breit angelegten Dialogen liefert ChatGPT meist prompt eine präzise und wohlausgeformte Antwort, während DeepSeek hier teilweise knapper oder weniger nuanciert reagiert. Insgesamt “regiert ChatGPT als bestes Modell für allgemeine logische Schlussfolgerungen”, wohingegen DeepSeek eher Nischen-Stärken ausspielt.
- Code-Generierung & technische Aufgaben: DeepSeek wurde von Beginn an auf Programmierung und technische Domänen zugeschnitten. So zeigt es exzellente Leistungen im Code-Generieren und Debugging. In den HumanEval-Benchmarks (Python-Aufgaben) erreicht DeepSeek bereits 71–82 % Erfolgsrate, also nahezu auf GPT-4-Niveau (ca. 75–80 %). Speziell die Variante DeepSeek-Coder kann Code nicht nur erzeugen, sondern auch erklären und an spezifische Programmier-Stacks angepasst werden. Entwickler haben die Möglichkeit, DeepSeek auf firmeneigenen Code-Repositories feinzujustieren – ein großer Vorteil für technisch versierte Nutzer. ChatGPT hingegen glänzt durch Zugänglichkeit: Mit integrierten Tools wie dem Code-Interpreter (einer Python-Sandbox) kann es auch Nicht-Programmierern helfen, Datenanalysen durchzuführen, Diagramme zu erstellen oder Fehler im Code zu finden. In öffentlichen Wettbewerben wie LiveCodeBench (komplexe Programmieraufgaben mit chain-of-thought) hat DeepSeek V3 ebenfalls eine leichte Führung (40,5 Punkte vs. 33,4 bei GPT-4). Dennoch bleibt ChatGPT dank seines größeren allgemeinweltlichen Wissens ein starker Partner beim Pair Programming – etwa in Kombination mit GitHub Copilot für vielseitige Code-Ergänzungen.
- Mathematische und formale Aufgaben: DeepSeek kann seine Stärken besonders in Mathematik und formal logischen Problemen ausspielen. Durch das MoE-Konzept verfügt es über spezialisierte Experten für komplexe Berechnungen und erzielt auf dem MATH-500 Test beeindruckende 90,2 % Genauigkeit – deutlich mehr als GPT-4 mit rund 74,6 %. Auch in Wettbewerben wie Codeforces (Algorithmik) oder GPQA (logische Rätsel) rangiert DeepSeek R1/V3 teils vor GPT-4. ChatGPT kann zwar viele Mathe-Aufgaben korrekt lösen, stößt aber bei sehr langen oder trickreichen Beweisen eher an Grenzen (OpenAI’s GPT-4 neigt dazu, bei komplexen Rechenschritten zu scheitern oder approximative Antworten zu geben). DeepSeek V3 wird in der Community daher als “Mathe-Genie” gehandelt, das selbst anspruchsvolle Aufgaben und Programmierpuzzles zuverlässig knackt. Allerdings muss man anmerken: Dieser Vorsprung zeigt sich vor allem in Benchmark-Settings; im freien Dialog kann auch DeepSeek mal danebenliegen.
- Kreatives Schreiben & Kontextverständnis: Sobald es um längere narrative Antworten, kreatives Formulieren oder das Erfassen feiner stilistischer Nuancen geht, hat ChatGPT die Nase vorn. GPT-4 wurde mit enorm vielfältigen Textbeispielen trainiert und erzeugt daher flüssige, kontextreiche Antworten – sei es für Storytelling, Zusammenfassungen oder erklärende Texte. DeepSeek hingegen “fokussiert sich stärker auf technische Korrektheit als auf Kreativität”. Das Modell formuliert sachlich und strukturiert, wirkt aber bisweilen trockener. Für Blog-Beiträge, Social-Media-Posts oder Brainstorming kreativer Ideen wird ChatGPT häufiger als Tool der Wahl genannt, da es menschenähnliche Formulierungen und einen natürlichen Sprachfluss bietet. DeepSeek kann zwar auch Aufsätze oder E-Mails verfassen, jedoch merkt man den Output eher an, dass ein Fachmodell am Werk ist – präzise, jedoch weniger blumig. Interessanterweise hat DeepSeek-R1 (ein 2025 vorgestelltes Feintuning von V3) auch in offenen Generierungsaufgaben zu ChatGPT aufgeschlossen und zeigt “herausragende Leistung in kreativem Schreiben, allgemeinem Q&A, Editieren und Zusammenfassen”. Dies deutet auf rasante Fortschritte hin, dennoch bleibt GPT-4 für die meisten Nutzer der Goldstandard in puncto Antwortqualität und Ausdruck.
Zusammenfassend kann man sagen: ChatGPT liefert im Durchschnitt höhere Genauigkeit und Flexibilität bei allgemeinen Fragen, während DeepSeek in spezialisierten Bereichen (Code, Mathematik, technische Fachfragen) mindestens ebenbürtig oder überlegen sein kann. Welches Modell „bessere“ Antworten gibt, hängt somit stark vom Einsatzgebiet ab.
Multilinguale Fähigkeiten – Fokus auf Deutsch
In einer globalisierten Anwendung ist die Mehrsprachigkeit eines Sprachmodells entscheidend. ChatGPT und DeepSeek unterscheiden sich hier in Strategie und Stärken, insbesondere was die deutsche Sprache betrifft.
ChatGPT (GPT-4) verfügt über eine ausgesprochen breite Sprachabdeckung: Über 100 Sprachen werden unterstützt, von großen Weltsprachen bis hin zu einigen Low-Resource-Sprachen. Deutsch gehört zu den Sprachen, in denen ChatGPT nahezu muttersprachliche Qualität erreicht – OpenAI hat GPT-4 explizit darauf getrimmt, auch in Europäischen Sprachen wie Deutsch, Französisch oder Spanisch sehr flüssig und grammatikalisch korrekt zu agieren.
Nutzer berichten, dass ChatGPT E-Mails, Aufsätze oder Dialoge auf Deutsch mit korrekter Grammatik und passendem Tonfall erzeugt. Allerdings kann die Übersetzungs- und Antwortqualität bei seltenen Sprachen oder komplexen Dialekten variieren.
Insgesamt ist ChatGPT für globales Publikum optimiert: von Hindi über Arabisch bis Deutsch liefert es verständliche Ausgaben und eignet sich damit hervorragend für mehrsprachige Inhalte, Übersetzungen und Sprachlern-Anwendungen.
DeepSeek ging einen anderen Weg: Das Modell ist bilingual-first mit einem Schwerpunkt auf Englisch und Chinesisch entwickelt worden. Die Trainingsdaten beinhalten sehr umfangreiche chinesischsprachige Korpora, wodurch DeepSeek kulturell und sprachlich im Mandarin-Chinesischen hervorragend performt.
Deutsch und andere Sprachen waren zunächst weniger priorisiert, doch dank der 2 Billionen Token Trainingsdaten hat DeepSeek zumindest Grundfähigkeiten in vielen Sprachen mitbekommen. In frühen Versionen hinkte es in nicht-englischen europäischen Sprachen hinterher, was idiomatische Wendungen oder komplexe Grammatik angeht.
Allerdings zeigt sich mit DeepSeek V3 und R1 eine deutliche Verbesserung: So wurde Ende 2024 DeepSeek V3 in einer unabhängigen Analyse für deutsche Aufgaben bereits auf Rang 3 der intelligentesten Modelle geführt – knapp hinter GPT-4 und Anthropic’s Claude, aber noch vor manch anderem Konkurrenzmodell. Das heißt, DeepSeek hat in Deutsch aufgeschlossen und kann anspruchsvolle deutschsprachige Inputs immer besser verstehen.
Ein interessanter Vergleich ergibt sich im Bereich Übersetzung und Fachsprache: Laut einem Bericht von April 2025 bietet DeepSeek speziell für technische und fachliche Übersetzungen stellenweise die präzisere Leistung.
Während ChatGPT auf Deutsch sehr flüssig formuliert, kann es vorkommen, dass bei komplizierten Fachbegriffen oder sehr langen Sätzen kleinere Ungenauigkeiten auftreten – beispielsweise ein Hang zum Übervereinfachen oder gelegentliche Terminologie-Fehler (sogenannte Halluzinationen) in speziellen Domänen.
DeepSeek wurde hingegen auf konsistente Terminologie getrimmt und behält in langen, verschachtelten Sätzen eher die originale Satzstruktur und den Fachwortschatz bei.
Ein Beispiel dazu: Bei der Übersetzung eines technischen Handbuchs ins Deutsche lieferten beide Modelle grammatisch korrekte Resultate. ChatGPT übersetzte: „Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass die Middleware-Warteschlange geleert ist, um eine Überlastung des Puffers während der Synchronisierung zu vermeiden.“ DeepSeek übersetzte denselben Satz leicht anders: „Stellen Sie vor dem Start sicher, dass die Middleware-Warteschlange geleert wurde, um eine Pufferüberlastung bei der Synchronisierung zu verhindern.“.
Beide Varianten sind verständlich, jedoch wirkt die DeepSeek-Version für einen deutschen technischen Text etwas natürlicher – sie trifft die übliche Wortstellung („vor dem Start“) und verwendet präzisere Begriffe („Pufferüberlastung“ statt „Überlastung des Puffers“). ChatGPTs Output war absolut korrekt, hatte aber einen minimal „übersetzteren“ Klang.
Bei Alltagssprache und Umgangssprache auf Deutsch hat ChatGPT tendenziell die Nase vorn, da es mit einer enormen Vielfalt an stilistischen Beispielen trainiert wurde. DeepSeek kann auf Deutsch manchmal etwas steifer oder formeller klingen.
Dafür glänzt DeepSeek in asiatischen Sprachen: Frühe Benchmarks zeigten z.B., dass DeepSeek Übersetzungen in Sprachen wie Japanisch oder Koreanisch oft flüssiger und idiomatisch treffender hinbekommt als ChatGPT. Der Fokus auf nicht-lateinische Sprachen zahlt sich dort aus.
Für Deutsch speziell lässt sich festhalten: ChatGPT ist eine hervorragende Allzwecklösung mit hoher sprachlicher Eleganz, während DeepSeek bei fachsprachlichen deutschen Texten (etwa technischen Dokumentationen oder juristischen Übersetzungen) potentiell konsistentere Terminologie und Struktur liefert.
In jedem Fall sind beide Modelle in der Lage, deutschsprachige Eingaben zu verstehen und zu produzieren – was für die Praxis zählt, ist oft Feinabstimmung: Soll die Antwort eher kreativ-leicht oder streng faktentreu sein? Entsprechend kann man ChatGPT bzw. DeepSeek wählen.
Verdict: Insgesamt ist ChatGPT vielseitiger für globale Nutzer und deckt ein breiteres Spektrum an Sprachen gleichmäßig gut ab. DeepSeek holt jedoch schnell auf – vor allem wer in Deutsch (oder anderen Sprachen) sehr technische Inhalte bearbeiten will, findet in DeepSeek einen verlässlichen Übersetzer und Assistenten, der auf Genauigkeit trimmt ist. Für normale Konversationen und kreatives Schreiben auf Deutsch dürfte ChatGPT etwas im Vorteil sein durch seine ausgereifte linguistische Anpassungsfähigkeit.
Geschwindigkeit und Effizienz
Die Leistungsfähigkeit eines KI-Modells bemisst sich nicht nur an der Intelligenz, sondern auch an Reaktionszeit und Effizienz. Hier gibt es zwischen DeepSeek und ChatGPT interessante Unterschiede in Infrastruktur und Design.
ChatGPT wird von OpenAI auf hochmodernen Rechenclustern betrieben. Bekannt ist, dass OpenAI Microsoft Azure als Infrastruktur nutzt, wo GPT-4 auf Hunderten von NVIDIA A100/H100 GPUs parallel läuft. Durch diese massiven Cloud-Ressourcen und optimierte Vernetzung (NVLink, InfiniBand) kann ChatGPT Anfragen weltweit mit geringer Latenz bedienen.
In der Praxis bedeutet dies: Ein Prompt an ChatGPT wird in der Regel innerhalb von Sekundenbruchteilen verarbeitet, und die Ausgabe beginnt quasi in Echtzeit zu streamen. Besonders die GPT-3.5-Variante reagiert fast verzögerungsfrei.
GPT-4 ist aufgrund der komplexeren Berechnungen etwas langsamer, doch OpenAI’s GPT-4 Turbo (auch GPT-4o genannt) brachte Ende 2024 spürbare Geschwindigkeitsverbesserungen.
So schafft GPT-4o angeblich über 100 Token/Sekunde Ausgabegeschwindigkeit – deutlich mehr als das ursprüngliche GPT-4. Insgesamt sind ChatGPTs Antwortzeiten sehr konsistent, da die Ausführung stets in einer skalierbaren Cloud erfolgt.
Selbst unter hoher Last sorgt die global verteilte Infrastruktur dafür, dass Nutzer selten lange auf eine Antwort warten müssen. Allerdings hat diese Power ihren Preis: Der Energie- und Ressourcenverbrauch von GPT-4 ist enorm (im Training sowieso, aber auch in der Inferenz); OpenAI muss viele GPUs permanent betreiben, was die Dienstkosten erklärt.
DeepSeek bietet bei der Geschwindigkeit ein etwas differenziertes Bild. Als Open-Source-Modell hängt die Inferenzgeschwindigkeit stark von der jeweiligen Installation ab. Mit ausreichend Hardware – beispielsweise mehreren GPUs oder spezialisierten KI-Beschleunigern – kann DeepSeek extrem schnelle Antworten liefern. Tatsächlich wurde das Modell mit dem Ziel der Inferenz-Optimierung entwickelt.
DeepSeek V3 nutzt effiziente Sparse-Attention Techniken, die die Rechenkomplexität reduzieren und Antwortzeiten im Bereich von 200–500 ms ermöglichen. Das heißt, in idealen Umgebungen kann DeepSeek eine kurze Anfrage in unter einer halben Sekunde beantworten – was beeindruckend ist und etwa Echtzeit-Anwendungen wie Chatbots oder Live-Übersetzungen begünstigt.
In der Praxis variiert dies: Wer DeepSeek auf einer einzelnen GPU mit begrenztem Speicher laufen lässt, muss eventuell mit mehreren Sekunden pro Antwort rechnen, während ein gut ausgestatteter Server das Modell sehr zügig rechnen lässt.
Interessant ist, dass DeepSeek flexible Deployment-Optionen hat: Neben klassischer Cloud-Nutzung kann es auch am Edge (also auf lokalen Servern oder Geräten näher am Nutzer) eingesetzt werden.
DeepSeek unterstützt dezentrale Ansätze, bei denen Anfragen lokal verarbeitet werden, um Latenz und Bandbreite zu sparen. Ein Unternehmen könnte z.B. DeepSeek auf einem eigenen Server im Firmennetz betreiben – für die internen Nutzer wären die Antworten dann praktisch ohne Netzwerklatenz verfügbar.
Eine Analyse aus 2024 zeigte DeepSeek V3 mit 0,0 s gemessener Latenz in einem Edge-Setting, während GPT-4 über API immer eine gewisse minimale Verzögerung durch die Übertragung mit sich bringt.
In puncto Durchsatz (Token pro Sekunde) liegt DeepSeek je nach System im Mittelfeld – es ist nicht ganz so schnell wie die speziell optimierten GPT-4o oder Googles Modelle, aber durch die MoE-Architektur recht ressourcenschonend.
Da DeepSeek bei jeder Anfrage nur einen Bruchteil seiner Parameter nutzt, verbraucht es weniger Rechenkraft pro Token im Vergleich zu einem ebenso großen dichten Modell. Dies führt laut Entwicklern zu 20–30 % besserer Energieeffizienz gegenüber ChatGPTs Architektur.
In einem direkten Geschwindigkeitstest (z.B. für Übersetzungen) wurde festgestellt, dass ChatGPT 4o minimal schneller antwortet – es liefert „blitzschnelle Outputs“ und ist auf Reaktionsfähigkeit getrimmt.
DeepSeek ist hier “leicht langsamer in der Response Time, liefert dafür konsistentere Ausgaben”. Diese Aussage deutet darauf hin, dass ChatGPT manchmal aggressive Heuristiken nutzt, um schnell zu sein, was in Randfällen zu Lasten der Genauigkeit gehen kann.
DeepSeek nimmt sich womöglich ein paar Millisekunden mehr Zeit, erzielt dafür stabilere Ergebnisse – was bei sensiblen Anwendungen (etwa medizinische Auskünfte) vorteilhaft sein kann.
Zusammengefasst: ChatGPT profitiert von OpenAIs hochskalierter Infrastruktur und bietet out-of-the-box schnelle und skalierbare Antworten für Millionen Nutzer gleichzeitig.
DeepSeek kann, richtig eingesetzt, vergleichbare Geschwindigkeiten erreichen, punktet aber vor allem durch Effizienz-Optimierungen und flexible Deployment: In einer privaten Umgebung kann DeepSeek ohne spürbare Verzögerung antworten, was volle Kontrolle über Latenz und Durchsatz gibt.
Unternehmen mit Echtzeitanforderungen könnten DeepSeek lokal so einrichten, dass es keine Wartezeiten gibt. Für den Endnutzer, der ChatGPT über die Cloud nutzt, sind die Antwortzeiten allerdings ebenfalls so gering, dass im Alltag kaum ein Unterschied fühlbar ist.
API-Zugänglichkeit und Integration
Ein weiterer wichtiger Aspekt für Entwickler und Unternehmen ist, wie sich die Modelle anbinden und integrieren lassen. Hier zeigen sich deutliche Unterschiede in der Zugangsphilosophie von DeepSeek und ChatGPT.
ChatGPT (OpenAI API): OpenAI stellt für ChatGPT (sowohl GPT-3.5 als auch GPT-4) umfangreiche Cloud-APIs zur Verfügung. Entwickler können über Web-Requests auf die Modelle zugreifen und so ChatGPT-Funktionen in eigene Anwendungen einbauen.
Diese API ist leistungsfähig und kommt mit stetigen Verbesserungen – aber sie erfordert, dass Daten an OpenAI-Server gesendet werden.
Für manche Anwendungen (z.B. mit sensiblen Kundendaten) ist das ein Hinderungsgrund, da die Daten das eigene Netzwerk verlassen.
Zwar bietet OpenAI seit 2023/24 auch Enterprise-Optionen mit erhöhtem Datenschutz (Daten werden nicht zu Trainingszwecken gespeichert etc.), dennoch bleibt es eine Software-as-a-Service-Lösung in der Cloud.
Die Integration von ChatGPT in Produkte ist dank zahlreicher Bibliotheken, Plugins und Tools sehr verbreitet: Es gibt Plugins für Content-Management-Systeme, Browser-Erweiterungen, ChatGPT-Plugins (für die ChatGPT-Oberfläche selbst) und vieles mehr.
Ein Entwickler kann relativ schnell eine Idee mit ChatGPT umsetzen, solange die Internetanbindung und die API-Kosten gehandhabt werden können. Allerdings sind maßgeschneiderte Anpassungen des Modells schwierig – man ist auf die bereitgestellten Modelle (GPT-3.5, GPT-4 etc.) beschränkt und kann höchstens via Prompt-Engineering oder Feintuning kleinerer Modelle Anpassungen vornehmen.
OpenAI ermöglicht inzwischen das Fine-Tuning von GPT-3.5 auf eigene Daten, aber GPT-4 ließ sich (Stand 2025) nicht vom Kunden selbst feinjustieren. Insgesamt bietet ChatGPT also eine bequeme „Plug & Play“-Integration über standardisierte APIs, was besonders für schnelle Prototypen und allgemeine Anwendungen attraktiv ist.
DeepSeek: Als Open-Source-Modell ist DeepSeek in puncto Integration sehr flexibel. Es gibt keine zentrale DeepSeek-API, die man zwingend nutzen muss – stattdessen kann jeder die Modelle selbst hosten oder auf Community-gehostete Instanzen zurückgreifen.
So stellt DeepSeek AI selbst Referenzimplementierungen bereit, und Dienste wie Hugging Face erlauben es, DeepSeek-Modelle direkt in der Cloud zu laden.
Für Unternehmen bedeutet dies: Man kann DeepSeek on-premises in die eigene IT-Infrastruktur integrieren, z.B. als Docker-Container oder über dedizierte Server mit GPU-Beschleunigung. Diese Herangehensweise bietet maximale Datensouveränität – alle Eingaben und Ausgaben verbleiben im eigenen System, was für datenschutzkritische Anwendungen ein großer Pluspunkt ist. Entwickler können zudem den Quellcode bzw. die Modellgewichte verändern oder erweitern.
Beispielsweise könnte man zusätzliche Retrieval-Module einbauen, um DeepSeek mit firmeneigenen Wissensdatenbanken zu verbinden (eine Technik, die als Retrieval-Augmented Generation bekannt ist und laut Berichten in DeepSeek bereits integriert werden kann).
Auch die Feinabstimmung auf Branchen oder Nischen ist mit DeepSeek deutlich einfacher: Mit vergleichsweise geringem Aufwand lässt sich das Modell mittels Low-Rank Adaptation oder aufgesattelten Trainingssätzen an spezielle Fachsprache anpassen.
Diese Anpassbarkeit zahlt sich aus, wenn DeepSeek z.B. in Industrie-spezifischen Anwendungen wie Finanzanalyse, medizinische Diagnosesysteme oder juristische Textprüfung eingesetzt wird. Hier kann man das Modell auf die nötigen Fachbegriffe und Textsorten trainieren und direkt im eigenen Workflow nutzen.
Integrationsbeispiele: In der Übersetzungsbranche wurde berichtet, dass DeepSeek sich nahtloser in bestehende CAT-Tools (Computer Aided Translation) einfügt. Eine Übersetzungsagentur könnte DeepSeek in ihr Translation-Management-System einbinden, sodass Übersetzer direkt innerhalb ihrer gewohnten Software KI-Vorschläge von DeepSeek erhalten. Dies ist möglich, weil DeepSeek offene Schnittstellen und Low-Code-Optionen zur Integration bietet.
Bei ChatGPT ist so etwas indirekter: Zwar gibt es Plugins und man kann über die API alles Mögliche realisieren, doch es erfordert oft manuelle Anpassungen und eine permanente API-Abfrage, da ChatGPT nicht lokal läuft. Ein Szenario: Eine Agentur will automatische Übersetzungen vornehmen und dann von Menschen nachbearbeiten lassen.
Mit ChatGPT muss dazu ein Skript geschrieben werden, das Texte an die API sendet, die Ergebnisse entgegennimmt und ins CAT-Tool einspeist – und man muss immer noch die Qualität prüfen, weil ChatGPT bei manchen Fachbegriffen unsicher sein kann.
Mit DeepSeek könnte man das Modell direkt auf dem Server der Agentur laufen lassen; es liefert konsistente Terminologie, wodurch sich die Nachkorrektur laut Erfahrungsberichten um bis zu 30 % reduzieren lässt.
Kurz gesagt: ChatGPT bietet eine komfortable Cloud-API und hat ein großes Ökosystem an Integrationslösungen, bleibt aber ein geschlossenes System unter OpenAIs Kontrolle.
DeepSeek erfordert etwas mehr initialen Aufwand (Hosting, Einrichtung), ermöglicht dann aber tiefgehende Integration und Anpassung in eigene Produkte und Workflows – bis hin zum direkten Einbau in bestehende Softwarelandschaften ohne externe Abhängigkeiten.
Für Entwickler, die volle Kontrolle wünschen und keine laufenden API-Kosten möchten, ist DeepSeek äußerst attraktiv. Für jene, die eine schnelle, wartungsarme Lösung bevorzugen, hat ChatGPT mit seiner API die Nase vorn.
Innovationen und Weiterentwicklungen
Sowohl OpenAI als auch das Team hinter DeepSeek treiben die Entwicklung ihrer Modelle rasant voran. Ein Blick auf die Innovationen der letzten Zeit und den Ausblick zeigt, wie dynamisch sich beide KI-Systeme verbessern.
ChatGPT / GPT-4: Nach dem großen Sprung von GPT-3 zu GPT-4 im März 2023 hat OpenAI kontinuierlich Optimierungen nachgeschoben. Im Sommer 2024 wurde GPT-4 Turbo angekündigt – eine optimierte Version mit ähnlicher Intelligenz, aber deutlich geringerer Latenz und Kosten pro Anfrage.
Zudem integrierte OpenAI neue Multimodal-Fähigkeiten in ChatGPT: Nutzer des Pro-Plans können seit Ende 2023 Bilder hochladen und analysieren lassen, zum Beispiel um sich Bilder beschreiben zu lassen oder gemeinsam mit ChatGPT Diagramme auszuwerten.
2024 kam zusätzlich ein Sprachmodus hinzu, der es erlaubt, mit ChatGPT per Mikrofon zu sprechen und gesprochene Antworten zu erhalten – ein großer Schritt in Richtung interaktive Sprachassistenten.
Über die offiziellen Plugins hat ChatGPT ferner Zugang zu externen Tools erhalten (Web-Browsing, Code-Interpreter, Wissensdatenbanken etc.), was seine Funktionalität laufend erweitert. OpenAI arbeitet Gerüchten zufolge an GPT-5, doch konkreter ist zunächst das Vorhaben, GPT-4 mittels Updates und Feintuning noch sicherer und hilfreicher zu machen.
Beispielsweise wurde die Neigung zu bestimmten Fehlinformationen reduziert und es gab Verbesserungen bei der Einhaltung von Nutzerrichtlinien (Stichwort Model Alignment).
Für Entwickler hat OpenAI 2024 Tools wie die Function Calling API vorgestellt, mit der ChatGPT strukturierte Antworten (z.B. JSON-Outputs) liefern kann, um besser in Software eingebunden zu werden. Diese steten Verbesserungen zeigen: ChatGPT entwickelt sich eher evolutionär, aber zuverlässig weiter – mit Fokus auf Benutzererlebnis, Sicherheit und breite Anwendbarkeit.
DeepSeek: Als relativ neuer Akteur hat DeepSeek in kurzer Zeit mehrere Sprünge gemacht. Auf DeepSeek V1 (Anfang 2024) folgte bereits DeepSeek V2, das u.a. Grouped-Query Attention zur effizienteren Kontextverarbeitung einführte.
Noch bedeutender war DeepSeek V3 (Ende 2024): Hier wurde die erwähnte Mixture-of-Experts Architektur umgesetzt, welche DeepSeek zu einem der größten Modelle überhaupt machte (671 Mrd. Parameter) und die Leistung auf vielen Benchmarks deutlich steigerte.
V3 zeigte erstmals, dass ein Open-Source-Modell in Bereichen wie chinesisches Sprachverständnis, Mathematik und Codierung mithalten oder übertrumpfen kann – so übertraf DeepSeek V3 GPT-4 in einigen chinesischen Tests (C-Eval Benchmark) und schlug GPT-4 auch bei komplexen Mathe-Aufgaben.
Anfang 2025 wurde dann DeepSeek-R1 präsentiert, ein innovatives Feintuning von V3 mit reinforcement learning Spezialisierung. DeepSeek-R1 verfolgt einen neuartigen Ansatz namens Group Relative Policy Optimization (GRPO), um die Reasoning-Fähigkeiten des Modells durch Reinforcement Learning massiv zu steigern.
Bemerkenswert: R1 wurde zunächst ohne überwachte Feindaten trainiert (als “R1-Zero”) und lernte so, eigenständig Denkmuster zu entwickeln. Später wurde doch eine leichte überwachtes Feintuning-Phase eingeführt, um die Sprachqualität zu verbessern (Probleme wie wirre Satzbildung und Sprachvermischung bei R1-Zero wurden so behoben).
Das Resultat DeepSeek-R1 beeindruckt die Fachwelt – es erreicht ähnliche Leistungen wie OpenAIs mysteriöses Modell „o1“ (ein wohl intern verbesserter GPT-4-Release) auf zahlreichen Benchmarks.
Unter anderem gewann DeepSeek-R1 im Februar 2025 den 1. Platz in Coding– und Mathe-Kategorien auf LMArena, einem Community-Vergleichsportal, und rangierte auf Platz 3 im Gesamtvergleich aller Modelle.
Andrew Ng erwähnte in seinem Newsletter, dass DeepSeek als starker Open-Source-Modellbauer hervorsticht und dass die offenen Gewichte es erlauben, durch Distillation kleinere Modelle zu verbessern – was potenziell den Fortschritt der gesamten KI-Community befeuert.
Tatsächlich hat das DeepSeek-Team neben R1 auch Distilled-Varianten auf Basis von LLaMA und Qwen veröffentlicht, die mit deutlich weniger Parametern schon beeindruckende Leistungen erreichen.
Für die nahe Zukunft plant DeepSeek weitere Schritte: Laut eigenen Aussagen sollen Multimodale Fähigkeiten ausgebaut werden – die Unterstützung von Audio und Video steht auf der Roadmap, um DeepSeek über Text hinaus einsetzbar zu machen.
Zudem wird an Entwickler-Tools gearbeitet, um die Integration in Enterprise-Software noch einfacher zu gestalten (z.B. optimierte Schnittstellen, Plugins).
Die Trainingsdatenbasis soll weiter wachsen, um die Kontextverarbeitung und Genauigkeit stetig zu verbessern. Mit Blick auf Regulierung und Ethik sehen viele in DeepSeek’s Open-Source-Ansatz einen Vorteil: Die Transparenz erleichtert es, Biases aufzudecken und zu korrigieren, und Organisationen können eine eigene Governance über ihre KI-Modelle ausüben.
Innovation im Vergleich: ChatGPT setzt auf kontinuierliche Verbesserung innerhalb eines geschlossenen Ökosystems, angereichert um neue Features, die den Nutzwert erhöhen.
DeepSeek dagegen bringt die Wettbewerbsdynamik der Open-Source-Welt ins Spiel – mit großen Versionssprüngen und Community-Driven-Entwicklung.
Beide Modelle treiben sich indirekt gegenseitig an: OpenAI reagiert auf Konkurrenz durch schnellere und günstigere Varianten (Turbo, Preisreduktionen), während DeepSeek sich merklich an den Leistungsdaten von GPT-4 orientiert und diese in einzelnen Punkten bereits erreicht oder überschritten hat. Für Anwender bedeutet das eine erfreuliche Auswahl an immer besseren KI-Modellen.
Anwendungsbeispiele für technikaffine Nutzer
Zum Abschluss betrachten wir typische Use Cases von DeepSeek und ChatGPT, insbesondere für technisch versierte Anwender wie Entwickler, Datenwissenschaftler oder Forscher. Beide Modelle finden in einer Vielzahl von Anwendungen Einsatz – hier einige Beispiele mit ihrem jeweiligen Stärkenprofil:
Programmieren und Softwareentwicklung: ChatGPT hat sich schnell als Coding Assistant etabliert. Entwickler nutzen ChatGPT, um sich Code-Snippets generieren zu lassen, Algorithmen erläutern zu lassen oder Hilfe beim Debugging zu erhalten.
Insbesondere Anfänger profitieren von der natürlichen Sprache: Man kann ChatGPT fragen “Was bedeutet dieser Fehler in meinem Python-Code?” und erhält eine Erklärung sowie Lösungsvorschläge.
Mit dem Code Interpreter (ein integriertes Jupyter-ähnliches Tool in ChatGPT) können Nutzer sogar direkt Code ausführen lassen, z.B. zum Visualisieren von Daten oder Testen von Funktionen. DeepSeek steht dem in nichts nach – mit dem Unterschied, dass es eher für erfahrene Entwickler gedacht ist.
Durch Modelle wie DeepSeek-Coder können Softwareteams einen maßgeschneiderten KI-Pair-Programmierer auf ihre Codebase ansetzen.
Etwa könnte ein Unternehmen DeepSeek auf seinen internen Bibliotheken feinjustieren, sodass es beim Coden die firmenspezifischen Konventionen beachtet.
Ein Entwickler könnte dann Fragen stellen wie “Schreibe eine SQL-Abfrage basierend auf unserem Kundenschema” und DeepSeek liefert exakt passenden Code, weil es das Schema kennt.
Während ChatGPT also als universeller Helfer (auch für Leihe) glänzt, bietet DeepSeek in spezialisierten DevOps-Umgebungen einen Vorsprung durch Anpassbarkeit. In Benchmarks zur Programmierrelevanz (z.B. pass@1 im HumanEval oder Codeforces-Ranking) liegen beide Modelle eng beieinander, was zeigt: Für reine Coding-Aufgaben sind ChatGPT und DeepSeek beide hervorragend geeignet.
Entscheidend ist hier das Ökosystem – wer eine schnelle Weblösung will, nutzt ChatGPT; wer tief ins eigene System integriert, wählt DeepSeek. In der Praxis setzen einige Startups sogar beide ein: DeepSeek für die IDE-Integration als lokal laufender KI-Assistent, ChatGPT für allgemeine Rückfragen oder Dokumentationsgenerierung.
Wissenschaftliche Recherche und Datenanalyse: ChatGPT wird vermehrt von Studierenden und Forschern als intelligenter Recherchehelfer eingesetzt.
Man kann GPT-4 beispielsweise bitten, die Kernaussagen eines wissenschaftlichen Papers zusammenzufassen, schwierige Konzepte in Alltagssprache zu erklären oder sogar bei der Ideenfindung für Experimente zu helfen.
Dank des großen Allgemeinwissens generiert ChatGPT oft plausible Hypothesen oder stellt Querverbindungen zwischen Theorien her. Kombiniert mit dem Browsing-Plugin kann es aktuelle Papers lesen und kommentieren. DeepSeek kann hier mithalten, besonders wenn es um fachspezifische Recherchen geht.
Angenommen ein Molekularbiologe hat einen Berg an Labordaten oder einen Stapel Journals in Fachchinesisch – ein feinjustiertes DeepSeek-Modell könnte diese Domäne besonders gut verstehen und präzise, faktentreue Zusammenfassungen liefern.
Weil man DeepSeek lokal laufen lassen kann, ist es auch möglich, vertrauliche Datensätze (z.B. interne Studien, Patientenberichte) durch das Modell analysieren zu lassen, ohne Datenschutzprobleme.
Auch die erwähnte Langkontext-Fähigkeit von DeepSeek-R1 ist für Forschung interessant: R1 zeigt stark verbesserte Leistung bei Aufgaben, die sehr langen Kontext erfordern. Beispielsweise könnte es ein ganzes Buchkapitel einlesen und Fragen dazu beantworten, wo frühere Modelle an Kontextlimits stießen.
In der Datenanalyse selbst kann ChatGPT mit Code Interpreter bereits kleinere Datensätze auswerten, Diagramme plotten und statistische Berechnungen vornehmen – was Nicht-Programmierern einen einfachen Zugang zu Analysen gibt.
DeepSeek könnte dagegen in Data-Science-Workflows integriert werden, um komplexe Ausgaben zu generieren, z.B. ausführliche Reports aus Daten, die dem firmeneigenen Standard entsprechen. Technisch versierte Anwender können DeepSeek so skripten, dass es beispielsweise nach einer durchgeführten Analyse automatisch einen Bericht in Deutsch mit korrekten Fachbegriffen erstellt – etwas, das ChatGPT zwar auch kann, aber nur mit manuellem Prompting und nicht direkt im internen System.
Technische Dokumentation und Q&A-Systeme: Viele Unternehmen bauen interne Chatbots oder Assistenten, die Mitarbeiterfragen beantworten – sei es im IT-Support, in der Wissensdatenbank oder für Kundenanfragen. ChatGPT ist hierfür oft die erste Wahl, da es out-of-the-box sehr gesprächig ist und mit beliebigen Fragen umgehen kann.
Mit einigen Beispieldialogen finegetuned (oder via Prompt mit Anweisungen versehen) kann man ChatGPT nutzen, um z.B. häufige Support-Fragen automatisch zu beantworten. DeepSeek bietet jedoch die Möglichkeit, ein solches System komplett intern zu halten. Gerade in sensiblen Branchen (Behörden, Gesundheitswesen) will man vielleicht keinen Cloud-Chatbot, bei dem jede Kundenfrage extern verarbeitet wird.
Hier kann ein lokal gehosteter DeepSeek-Assistent einspringen, der mit den internen Handbüchern und FAQs trainiert wurde. Seine Antworten wären dann spezifisch und datenschutzkonform. Auch für Technik-Communities (Stack-Exchange-ähnliche Foren) könnte DeepSeek als KI dienen, die technische Fragen (z.B. “Wie konfiguriere ich Kubernetes für X?”) beantwortet, basierend auf einem feinjustierten Wissen über diese Domäne.
Übersetzungs- und Lokalisierungsprozesse: Wie im vorherigen Abschnitt besprochen, setzt DeepSeek verstärkt auf technische Übersetzungen.
In einem Übersetzungsbüro mit hohem Anteil an z.B. Softwarehandbüchern oder rechtlichen Dokumenten könnte DeepSeek als Engine dienen, die Rohübersetzungen liefert, die dann von Menschen geprüft werden. Dank der guten Integration in bestehende Tools (TMS, CAT) wäre der Workflow deutlich beschleunigt.
ChatGPT wiederum wird vielfach für spontane Übersetzungen genutzt – etwa ein Entwickler lässt sich schnell ein Code-Kommentar ins Englische übersetzen, oder ein Marketeer poliert mit ChatGPT einen deutschen Slogan für den internationalen Markt. Die Spontaneität und einfache Zugänglichkeit via Web machen ChatGPT hier extrem nützlich.
Für systematische, wiederkehrende Lokalisierungsaufgaben in Unternehmen dürfte jedoch ein selbst gehosteter DeepSeek-Übersetzer ökonomischer und kontrollierbarer sein, zumal die Kosten pro Token bei DeepSeek deutlich niedriger sind.
Diese Beispiele zeigen: Technikaffine Nutzer können je nach Bedarf von beiden Modellen profitieren. ChatGPT ist ideal, um schnell mal etwas zu erledigen – sei es ein Codeschnipsel, eine Erklärung, eine Übersetzung oder kreative Inspiration.
DeepSeek entfaltet seine Stärken, wenn es tief integriert und auf spezielle Anforderungen trainiert wird – dann wird es zum unsichtbaren Assistenten im Hintergrund, der dedizierte Aufgaben zuverlässig übernimmt.
Es ist kein Entweder-Oder: Vielmehr ergänzen sich die Ansätze. Einige Organisationen nutzen ChatGPT als Generalschlüssel für alles Kreative und DeepSeek als spezialisiertes Werkzeug für ihre Kernprozesse.
Fazit: Welches Modell passt zu wem?
Die Frage “DeepSeek vs. ChatGPT – welches ist besser?” lässt sich nur im Kontext beantworten. Beide Sprachmodelle haben sich 2025 als leistungsfähig erwiesen, doch sie sprechen teils unterschiedliche Zielgruppen und Anwendungsfälle an:
DeepSeek ist die erste Wahl für Entwickler, KI-Forscher und Organisationen, die volle Kontrolle und Transparenz wünschen. Die Offenheit des Modells bedeutet, dass man die KI vollständig verstehen, anpassen und selbst betreiben kann.
Wer sensible Daten hat oder branchenspezifisches Wissen einbringen will, kann DeepSeek lokal feinjustieren und nutzen, ohne auf einen Drittanbieter angewiesen zu sein. Dabei glänzt DeepSeek insbesondere in technischen Disziplinen – sei es Programmierung (inkl. Feinabstimmung mit eigenem Code), komplexe Logik oder bilinguale Anwendungen im Chinesischen.
Zudem ist DeepSeek attraktiv für alle mit schmalem Budget: Die Kosten sind überschaubar, da keine teuren API-Gebühren anfallen und die Open-Source-Community Optimierungen teilt.
Kurz: Für technikgetriebene Tüftler und datenschutzbewusste Unternehmen ist DeepSeek ein großartiges Werkzeug, das volle Flexibilität bei hoher Performance bietet.
ChatGPT hingegen spielt seine Stärken bei Benutzerfreundlichkeit, Vielseitigkeit und Kreativität aus. Ohne Setup kann man sofort loslegen – im Browser, per Handy-App oder via Cloud-API. Das Modell versteht zig Sprachen, reagiert konversationsfähig und bietet mit Plugins eine Palette an Zusatzfunktionen.
Für den durchschnittlichen Anwender, der “einfach eine gute Antwort” möchte, ist ChatGPT kaum zu schlagen: Es benötigt kein Fachwissen, keine Server, nur eine Internetverbindung. Von der automatisierten E-Mail-Erstellung über Brainstorming bis hin zur Kundenbetreuung in natürlicher Sprache – ChatGPT ist ein Allrounder für den Alltag und das Geschäftsleben.
Auch in puncto Allgemeinwissen und sichere Antworten auf beliebige Fragen liegt ChatGPT leicht vorne, da OpenAI viel Aufwand in Feinschliff und Moderation steckt. Wer also schnell produktiv sein will und einen kreativen Ideengeber sucht, wird mit ChatGPT äußerst zufrieden sein.
Letztlich sind beide KI-Modelle herausragende Beispiele der nächsten Generation von AI. Die Entscheidung “DeepSeek oder ChatGPT?” hängt von Ihren Zielen ab. Benötigen Sie Open-Source-Freiheit, volle Anpassung und Budget-Kontrolle, dann ist DeepSeek unschlagbar in seiner Kategorie.
Suchen Sie hingegen eine schlüsselfertige Lösung mit state-of-the-art Leistung ohne eigenen Deploy-Aufwand, dann ist ChatGPT der bequemere Weg.
Viele werden beide Welten kombinieren: DeepSeek für die Kernsysteme im Hintergrund, ChatGPT als Nutzer-Frontend im Vordergrund. Klar ist: Die Konkurrenz belebt das Feld – sowohl DeepSeek als auch ChatGPT pushen die Grenzen dessen, was Sprach-KIs leisten können, und bieten Anwendern heute Möglichkeiten, die vor kurzem noch undenkbar schienen.
Schlusswort: Egal ob Sie mit DeepSeek tüfteln oder auf ChatGPT vertrauen – Sie reiten auf der Welle der neuesten KI-Entwicklungen. Beide Modelle stehen sinnbildlich für die rasant fortschreitende Innovation im Bereich der Sprach-KI.
Dieses Duell auf Augenhöhe sorgt dafür, dass wir als Nutzer letztlich die Gewinner sind, denn es treibt die Qualität, Verfügbarkeit und Anwendungsvielfalt intelligenter Assistenten immer weiter nach oben.
In diesem Sinne: Es war nie spannender als jetzt, diese Technologien auszuprobieren und in die eigene Arbeit zu integrieren – sei es mit offenem Quellcode im eigenen Rechenzentrum oder via Cloud mit einem Klick. Die Zukunft der KI ist vielfältig, und DeepSeek vs. ChatGPT ist ein Vergleich auf höchstem Niveau, der uns zeigt, wie viele Facetten Exzellenz haben kann.