DeepSeek, ein schnell wachsendes chinesisches KI-Unternehmen, startete kürzlich DeepThink R1, ein fortschrittliches Denkmodell, das auf der beliebten R1-Serie aufbaut. Das Modell machte schnell Schlagzeilen – es wurde mit den Top-Modellen von OpenAI verglichen, dominierte Benchmarks und erregte weltweite Aufmerksamkeit. Dieser Artikel befasst sich mit DeepThink R1: Was macht es so besonders, wie passt es in die R1-Linie von DeepSeek, seine technischen Fortschritte, aktuelle Updates, Akzeptanz, Kontroversen und die weitreichenden Auswirkungen auf die KI-Entwicklung.
Was ist der Ursprung von DeepSeek R1?
Wie ist DeepSeek entstanden?
DeepSeek wurde im Juli 2023 von Liang Wenfeng gegründet und hat seinen Hauptsitz in Hangzhou, China. Das Unternehmen beschäftigt Mitte 160 rund 2025 Mitarbeiter und wird vom chinesischen Hedgefonds High‑Flyer unterstützt (). DeepSeek machte schon früh auf sich aufmerksam, indem es leistungsstarke Large Language Models (LLMs) als Open Source bereitstellte, die mit kostengünstigen Methoden entwickelt wurden. Das Unternehmen behauptet, mit 6 Millionen US-Dollar zu trainieren, verglichen mit den 100 Millionen US-Dollar von OpenAI für GPT‑4, und dies bei gleichbleibend hoher Leistung.
Was ist R1?
Am 20. Januar 2025 enthüllte DeepSeek DeepSeek-R1, ein großes Reasoning-Modell der ersten Generation, das durch Reinforcement Learning (RL) trainiert wurde und einen vom Benutzer nachvollziehbaren Denkprozess erzeugt. Im Gegensatz zu typischen LLMs, die auf überwachter Feinabstimmung basieren, nutzt R1 Millionen von Inferenzspuren (R1-Zero) und einen stufenweisen Trainingsansatz für verbesserte Reasoning-Fähigkeiten. R1 übertraf viele offene Modelle, erreichte bei Benchmarks das Niveau von OpenAIs o1 und trieb den politischen Diskurs über Chinas KI-Fähigkeiten weiter voran.
Was ist ein „Argumentationsmodell“?
Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs, die hauptsächlich Text generieren, R1 führt einen selbstüberwachten „Reasoning Model“-Mechanismus einWährend des Inferenzprozesses liefert das Modell nicht nur eine endgültige Antwort, sondern kann auch seine Denkschritte selbst korrigieren, wodurch die Genauigkeit in Mathematik, Logik und Codegenerierung erheblich verbessert wird.
Was ist DeepThink R1?
1. In welcher Beziehung steht DeepThink R1 zu R1?
„DeepThink R1“ bezieht sich auf eine Variante oder Markenschnittstelle für die R1-Serie von DeepSeek, wobei insbesondere die erweiterten Argumentationsfunktionen („Think Deep“) hervorgehoben werden, die in Chat- und API-Implementierungen eingebettet sind.
- Die Highlights der offiziellen DeepSeek-Website DeepThink R1 als Funktion zum „Lösen von Denkproblemen“ mithilfe der DeepSeek-API, mit Add-Ons und Plugin-Unterstützung.
- In Veröffentlichungen und Dokumentationen wird das Update R1-0528 (28. Mai 2025) unter einem „DeepThink“- oder „Deep Thinking“-Modus in der App, dem Webportal und der API vermarktet.
Somit DeepThink R1 ist im Wesentlichen R1, erweitert um tiefere Selbstbeobachtung und Argumentationsketten – das Kernmodell von R1, jedoch verpackt im interaktiven Modus „Deep Thinking“.
2. Wann wurde DeepThink R1 veröffentlicht?
- DeepSeek-R1 ursprünglich am 20. Januar 2025 als Open-Source-Modell eingeführt.
- On May 28, 2025, DeepSeek hat ein kleines Update veröffentlicht, genannt R1-0528, wodurch die Argumentationstiefe, Logik und Genauigkeit verbessert werden; dieses Update ist die Grundlage der aktuellen Version von DeepThink R1.
Wie verbessert DeepThink R1 R1?
Tiefer denken und stärker logisch denken
Das Upgrade R1-0528 verdoppelte die Token-Nutzung pro Problem (von ca. 12 auf ca. 23), was auf einen gründlicheren Denkprozess hindeutet. Dieses „tiefe Denken“ ist für Benutzer sichtbar und veranschaulicht die Selbstreflexion anhand von Pivot-Token wie „Aha!“.
Leistungsgewinne
R1-0528 erzielte hervorragende Benchmark-Ergebnisse:
- AIME 2025 Die Punktzahl stieg von 70 % auf 87.5 %.
- In der LMArena WebDev Arena (17. Juni 2025) belegte R1-0528 gemeinsam mit Claude Opus 1 und Gemini 4 Pro den 2.5. Platz in der Programmierung und war führend unter den Open-Source-Modellen.
Weniger Halluzinationen
Zu den Verbesserungen der sachlichen Genauigkeit gehört eine 45–50%ige Verringerung der Halluzinationen bei Aufgaben wie dem Zusammenfassen und Umschreiben
Erweiterte Langtext- und Tool-Unterstützung
Das Modell gibt jetzt längere, zusammenhängende Erzählungen in Essays und Belletristik aus und unterstützt Tool-Calling (Funktionsaufrufe, JSON-Ausgabe) auf API- und App-Kanälen.
Mehrskalige Destillation
R1-0528 wurde in kleinere Qwen3-8B-Modelle destilliert und lieferte bei mathematischen Benchmarks wie AIME 1 eine Leistung nahe R2024.
Funktionsaufrufe und JSON-Unterstützung
Neben Verbesserungen beim reinen Schlussfolgern führt R1-0528 strukturierte Ausgabefunktionen ein, die eine nahtlose Integration mit nachgelagerten Anwendungen ermöglichen. Entwickler können DeepThink R1 nun als „Reasoning Engine“ in Software-Pipelines nutzen, Antworten im JSON-Format mit expliziten „Schritt“-Feldern erhalten oder externe Funktionen direkt auslösen. Dies erweitert die Anwendbarkeit des Modells – von Chatbots, die kontextbezogene API-Aufrufe benötigen, bis hin zu automatisierten Datenanalyse-Workflows, die präzise, maschinenlesbare Ergebnisse erfordern.
Wie unterscheidet sich DeepThink R1 von DeepSeek V3?
Wann sollte man sich für R1 oder V3 entscheiden?
DeepSeek unterhält zwei parallele Produktlinien:
- DeepSeek-V3: Entwickelt für allgemeine Aufgaben wie tägliche Abfragen, Schreiben und Übersetzen, mit Schwerpunkt auf Dialogflüssigkeit und multimodalen Interaktionen;
- DeepSeek-R1 (DeepThink): Optimiert für anspruchsvolle Denkaufgaben wie mathematisches Problemlösen, Codegenerierung und komplexe Logikanalysen.
Nutzungsempfehlung
- Für die tägliche Konversation und Inhaltserstellung: V3 wird aufgrund seines natürlichen und freundlichen Dialogerlebnisses bevorzugt.
- Für technisches Denken und Programmieren: R1 ist aufgrund seiner strukturierten Denkweise und Präzision besser geeignet.
Kosten und Leistung in Einklang bringen
R1 ist im Vergleich zu V3 günstiger zu trainieren und einzusetzen. Es nutzt handelsübliche Nvidia H800 GPUs anstelle teurer Spezialchips, mit einem Gesamttrainingsbudget von nur 5.6 Mio. US$– weit weniger als die zig Millionen, die OpenAI oder Google normalerweise ausgeben. Die relativ geringen Inferenzanforderungen von R1 machen es auch für den Einsatz auf kleineren Hardwareplattformen geeignet.
Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle von DeepThink R1?
Mobile und webbasierte KI-Assistenten
Die DeepSeek-App verfügt über einen R1-basierten Assistenten, der Echtzeit-Konversationen, Fragen und Antworten sowie Code-Debugging bietet. Nutzer können auf Desktop-basierten KI-Analysen auf iOS- und Android-Geräten zugreifen mit keine lokale Berechnung erforderlich .
Offene API für die Entwicklerintegration
Über die offene API-Plattform von DeepSeek können Unternehmen und Entwickler R1 in ihre eigenen Produkte integrieren:
- Intelligenter Kundensupport: Behandeln Sie komplexe Abfragen mit logischer Genauigkeit;
- Kodierassistenten: Code intelligent generieren und reparieren;
- Finanzanalyse: Führen Sie mehrstufige Berechnungen und Dateninterpretationen durch.
Lokale Offline-Bereitstellung
Um den Anforderungen an Datenschutz und Latenz gerecht zu werden, unterstützt R1 die lokale Bereitstellung über die Ollama-Toolchain, kompatibel mit Windows, macOS (Apple Silicon) und Linux. Entwickler können die Versionen R1-3B/7B/14B herunterladen und leistungsstarke KI-Inferenz ausführen Offline-Bereich. .
Fazit
DeepThink R1 ist ein Beispiel für die rasante Entwicklung schlussfolgerungszentrierter Sprachmodelle. Es liefert wettbewerbsfähige Leistung zu einem Bruchteil der herkömmlichen Trainingskosten und fördert gleichzeitig die offene Zusammenarbeit innerhalb der KI-Community.
Erste Schritte
CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie die GPT-Reihe von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Midjourney, Suno und weitere – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. Durch konsistente Authentifizierung, Anforderungsformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines entwickeln – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und gleichzeitig die neuesten Erkenntnisse des KI-Ökosystems zu nutzen.
Entwickler können auf die neueste Deepseek-API zugreifen (Frist für die Veröffentlichung des Artikels): DeepSeek R1 API (Modellname: deepseek-r1-0528)durch CometAPI. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.