Kleine und effiziente KI-Modelle für die meisten Unternehmen die Zukunft

DeepSeek-R1 bietet ein führen­des, kostengün­stiges Mod­ell für maschinelles Ler­nen, das etwa 30-mal gün­stiger als OpenAI’s o1 ist, und ermöglicht Entwick­lern, maßgeschnei­derte KI-Mod­elle zu erstellen. Die Trans­parenz der Entschei­dung­sprozesse von DeepSeek ist ein entschei­den­der Vorteil. Beson­ders die Dis­til­la­tion wird als wirkungsvolles Werkzeug her­vorge­hoben, da kleinere, spez­i­fis­che Mod­elle, die von R1 ler­nen, für viele Unternehmen die Zukun­ft sind¹DeepSeek’s R1 and OpenAI’s Deep Research just rede­fined AI — RAG, dis­til­la­tion, and cus­tom mod­els will nev­er be the same.

Die RAG-Meth­ode (Retrieval-Aug­ment­ed Gen­er­a­tion) wird als ein­fach­er und sicher­er Ansatz für die meis­ten Unternehmen emp­fohlen, um Mod­elle mit eige­nen Dat­en zu füt­tern. Diese Meth­ode hil­ft, Hal­luz­i­na­tio­nen zu reduzieren und rel­e­vante Inhalte zu find­en.

DeepSeek hat auch die Kosten für KI-Mod­elle drastisch gesenkt, was die Zugänglichkeit für kleinere Unternehmen und Entwick­ler erhöht. Dies stellt eine Her­aus­forderung für große Unternehmen wie Ope­nAI und Google dar, deren Mar­gen sinken müssen, um wet­tbe­werb­s­fähig zu bleiben.

Die Qual­ität der Dat­en bleibt jedoch der entschei­dende Fak­tor für den Erfolg von KI-Anwen­dun­gen. Unternehmen müssen sich auf saubere, gut struk­turi­erte Dat­en konzen­tri­eren, um die Genauigkeit ihrer Mod­elle zu gewährleis­ten.

Ins­ge­samt sig­nal­isieren DeepSeek und OpenAI’s Deep Research einen tief­greifend­en Wan­del in der Unternehmens-KI, wo offene, erschwingliche und datengestützte Lösun­gen die Norm wer­den. Unternehmen, die ihre Dat­en richtig ver­wal­ten, wer­den führend in der näch­sten Welle der KI-Inno­va­tion sein.