DeepSeek LLM 67B
Nov 2023
DeepSeek-V2
Mai 2024
DeepSeek-V3
Dez 2024
DeepSeek R1
Jan 2025
DeepSeek-V3.1
Aug 2025
DeepSeek-V3.2-Exp
Sep 2025
DeepSeek-V3.2
Dez 2025
DeepSeek-V4
Apr 2026
2024
2025
2026
Für Präsentation und Weitergabe
Als Bild in die Folien legen oder als einzelne HTML-Datei herunterladen und einbauen.
Bild
Alle Releases
Zu dieser Auswahl gibt es keinen Eintrag.
-
DeepSeek LLM 67B Sprache
- Erstes universelles LLM von DeepSeek, 7B und 67B, quelloffen.
- 67B-Basis übertraf Llama2-70B in Reasoning, Code und Mathe.
- Legte das Fundament für die späteren V-Modelle.
-
DeepSeek-V2 Sprache
- 236B-MoE mit nur 21B aktiven Parametern, sehr günstig im Betrieb.
- Führte Multi-Head Latent Attention für kleinen KV-Cache ein.
- Löste mit Kampfpreisen Chinas LLM-Preiskrieg aus.
-
DeepSeek-V3 Sprache
- 671B-MoE (37B aktiv), das mit GPT-4o und Claude 3.5 mithielt.
- Für nur rund 5,6 Millionen Dollar trainiert, ein Effizienzschock.
- Quelloffen und kommerziell frei nutzbar.
-
DeepSeek R1 Sprache
- Erstes frei verfügbares Reasoning-Modell, das mit OpenAIs o1 bei Mathe, Code und Logik gleichzog.
- Lernte per Reinforcement Learning eigenständig Schritt-für-Schritt-Denken und Selbstkorrektur.
- Der Schock über diese Leistung zu Bruchteilen der Kosten ließ im Januar 2025 Tech-Aktien einbrechen.
-
DeepSeek-V3.1 Sprache
- Hybrides Modell mit Denk- und Schnellmodus in einem System.
- Großer Sprung bei SWE-bench und Terminal-bench gegenüber V3 und R1.
- Auf chinesische Chips optimiert, als GPT-5-Herausforderer gehandelt.
-
DeepSeek-V3.2-Exp Sprache
- Experimentell mit DeepSeek Sparse Attention für lange Kontexte.
- Senkte die API-Preise um über 50 Prozent.
- Effizienz-Vorschau auf die nächste DeepSeek-Generation.
-
DeepSeek-V3.2 Sprache
- Offenes MIT-Reasoning-Modell mit 685B Parametern, das als erstes DeepSeek-Modell das Denken direkt in die Werkzeugnutzung integriert.
- Die Speciale-Variante erreicht Gold-Niveau in Mathematik- und Programmier-Olympiaden bei stark gesenkten Kosten.
-
DeepSeek-V4 Sprache
- Zwei offene Modelle: V4-Pro mit 1,6 Billionen Parametern (49B aktiv) und V4-Flash mit 284B (13B aktiv), beide mit einer Million Token Kontext.
- Eine neue Sparse-Attention senkt die Rechenlast im langen Kontext drastisch; kompatibel mit den APIs von OpenAI und Anthropic.
- Der Preis liegt bei rund 3,48 Dollar je Million Ausgabe-Tokens, gegenüber 25 bis 30 Dollar bei den westlichen Spitzenmodellen.
Gefüllter Punkt: Hauptversion. Offener Punkt: Zwischenstand oder Punkt-Release. Stand der Daten: Apr 2026.