Werbung & Marketing
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
20. Februar 2025
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Stellen Sie sich vor, Sie sind Teil eines kleinen Teams, vielleicht im Bereich digitales Marketing, E-Commerce, SaaS oder Medien. Ihr Team möchte Routinekommunikation automatisieren, wie etwa Antworten an den Kundensupport. Sie haben OpenAI ausprobiert, aber die Kosten steigen und die Antworten treffen nicht immer den Ton Ihrer Marke.
DeepSeek bietet schärfere Argumentation und einen niedrigeren Preis, wie ein Partner, der die Arbeit ohne viel Aufhebens erledigt. ChatGPT ist leistungsstark, aber der Preis und die Komplexität können Ihr Budget sprengen. Hier kommt DeepSeek First Reasoning Model ins Spiel – ein robustes, erschwingliches Modell, das erschwinglich und intelligent ist.
Im Folgenden zeigen wir, wo das erste Modell von DeepSeek OpenAI übertrifft und wo nicht. Wir zeigen auch, wie Sie beide testen können, indem Sie die Modelle in Ihre Arbeitsabläufe integrieren.
Das logische Denken in der KI ist, als ob man einen Partner hätte, der mit einem Schritt für Schritt ein Problem lösen kann. DeepSeeks erstes Denkmodell, das R1, bewältigt dies mit seinem Chain-of-Thinking-Ansatz (CoT). Anstatt voreilige Schlüsse zu ziehen, denkt es laut und zerlegt komplexe Aufgaben, wie das Debuggen einer SaaS-App oder das Erstellen einer E-Commerce-Umsatzprognose, in überschaubare Einheiten. Das bedeutet weniger Rätselraten und mehr „Aha!“-Momente.
DeepSeek-R1 basiert auf bestärkendem Lernen (RL), ähnlich wie wenn man einem Kind das Fahrradfahren beibringt. Man lässt es wackeln, sich anpassen und schließlich lernen. Im Gegensatz zu OpenAI-Modellen wie ChatGPT 4o, die oft auf massivem Vortraining beruhen und den Eindruck erwecken können, Ihre Aufgabe mit reiner Pferdestärke zu lösen, iteriert DeepSeek durch Versuch und Irrtum, um seine Logik zu verfeinern.
Es erreicht 84 % im MMLU-Pro-Benchmark für logisches Denken und Wissen (gleichauf mit OpenAI o1 und deutlich vor o3-mini) und bewältigt Codierungsaufgaben auf Codeforces mit einer Bewertung von 2029 – ziemlich nahe an o1s 2061.
DeepSeek-R1 berechnet nicht nur Zahlen – es versteht auch den Kontext. Ihr Medienteam braucht beispielsweise eine Blog-Gliederung über „Top 10 Alien-Modetrends“. DeepSeek listet nicht einfach nur allgemeine Ideen auf. Es verwendet kreative Wendungen (wie „Tentakel-Strickschals“), weil es das „Warum“ hinter jedem Schritt durchdenkt und sogar Sätze wie „Warten Sie, der Benutzer will mich …“ einschließt.
Gleichzeitig schlägt DeepSeek alle Modelle von OpenAI im Humanity's Last Exam (HLE)-Benchmark, dessen Zweck es ist, zu testen, wie gut die KI akademische Probleme löst. Mit einer Erfolgsquote von 9.3 % schneidet das Modell besser ab als o3-mini und o1, die 8.7 % bzw. 7.7 % aufweisen.
Beispielsweise Ars Technica getestet Dieses Modell gewann in einem Duell mit OpenAI, und DeepSeek gewann bei einer Storytelling-Aufgabe, bei der es eine Geschichte über Abraham Lincolns Erfindung des Basketballs im Jahr 1864 verfasste.
Hier ist die Antwort von DeepSeek:
Folgendes hat OpenAI o1 generiert:
So schlägt das erste Modell von Deepseek OpenAI: Seine Antwort ist eine skurril absurde Wendung einer absurden Aufforderung. Den Autoren gefiel der Teil über die Erfindung eines Sports, bei dem die Spieler nicht in Schützengräben, sondern in Richtung Ruhm springen, zusammen mit der Idee eines „13. Zusatzartikels“, der Sportler vor der Tyrannei des schlechten Sportsgeists (was auch immer das bedeuten mag) bewahren soll.
Es verdient auch Anerkennung für die Erwähnung von Lincolns Sekretär John Hay – was o1 nicht getan hat – und für seinen bekannten Anfall von Schlaflosigkeit, der anscheinend zur Patentierung eines pneumatischen Kissens (was auch immer das sein mag) führte.
Dies kann mehrere Dinge bedeuten:
DeepSeek hat seine Nachteile. Beispielsweise haben beide aktuellen Modelle von DeepSeek eine langsame Ausgabegeschwindigkeit von 28 und 26 Token pro Sekunde. Es ist etwa 6-mal langsamer als o1-mini – eines der schnellsten Modelle von OpenAI – und doppelt so langsam wie ChatGPT 4o. Wenn Sie eine Eingabeaufforderung senden, verbringt DeepSeek viel Zeit damit, selbst über eine einfache Frage nachzudenken, weshalb es so lange dauert.
Im Gegensatz zu GPT 4o, einer der beliebtesten Optionen von OpenAI, kann dieses Modell während seiner Denkkette Selbstkorrekturen vornehmen und seine eigenen Fehler erkennen, bevor Sie es tun. Beispielsweise kann DeepSeek einen Fehler in der Schlüsselwortlogik finden und ihn beim Generieren einer Antwort beheben, wodurch Zeit für die manuelle Bearbeitung gespart wird.
Insgesamt ist dies ideal für kleine Teams, die qualitativ hochwertige Antworten benötigen. Das erste Modell von Deepseek übertrifft die Modelle von OpenAI in vielen Anwendungsfällen, aber Sie müssen mehr Zeit aufwenden, um die Antwort zu erhalten. Gleichzeitig kann das Modell über den offiziellen Launcher kostenlos verwendet werden, während seine API günstiger ist.
DeepSeek-R1 fühlt sich wie ein Teamkollege an, der Ergebnisse ohne den hohen Preis liefern kann. Es ist ein Tool, das mit Ihnen mitdenkt, wenn auch langsam. Kombinieren Sie es mit Latenode, und diese cleveren Antworten werden in sofortige Aktionen umgewandelt, wie z. B. eine automatische E-Mail-Antwort oder das Verfassen eines Tweets. Dadurch fühlt sich die Arbeit weniger mühsam und mehr wie ein Erfolg an.
Kleine Teams sind die ersten, die die hohen Kosten zu spüren bekommen. Das DeepSeek First Reasoning Model (DeepSeek-R1) bietet hier eine Rettung und übertrifft OpenAI in puncto Erschwinglichkeit. Seine API kostet nur 0.55 USD pro Million Eingabetoken und 2.19 USD pro Million Ausgabetoken. Das ist budgetfreundlich für E-Commerce- oder SaaS-Teams, die Aufgaben automatisieren. Das o1-Modell von OpenAI ist zwar leistungsstark, hat aber einen höheren Preis: 15 USD pro Million Eingabetoken und 60 USD pro Million Ausgabetoken.
Das schlanke Design von DeepSeek reduziert auch den Rechenaufwand und verbraucht laut Ars Technica-Benchmarks 20 % weniger Strom als OpenAI für ähnliche Aufgaben. Für digitale Vermarkter, die Anzeigentextabfragen ausführen, oder Medienteams, die Inhalte erstellen, bedeutet diese Effizienz mehr Leistung für weniger Geld – professionelle Ergebnisse ohne große Belastung des Geldbeutels.
Es geht nicht nur um Zahlen – es geht um Strategie. DeepSeek fühlt sich wie ein versierter Kumpel an, der fachkundige Argumentation zu starterfreundlichen Preisen liefert. Kombinieren Sie es mit der Plug-and-Play-Magie von Latenode und die Automatisierungsträume Ihres Teams werden erschwinglich, präzise und geradezu inspirierend.
Wo schlägt also DeepSeeks erstes Reasoning-Modell (DeepSeek-R1) die Optionen von OpenAI? Es ist kein wirklicher Kampf. Sie sollten die richtige Option basierend auf Ihren Zielen finden. DeepSeeks scharfes, schrittweises Reasoning eignet sich für präzisionssensible Aufgaben, wie etwa E-Commerce-Teams, die Lagerbestände optimieren, oder Medienspezialisten, die Inhalte erstellen.
OpenAI o1 glänzt bei umfassenderen, anspruchsvollen Aufgaben, übertrifft es in Mathematik, Berechnungen und Zahlenmanipulationen (wie der Berechnung der Anzahl bestimmter Objekte in einer Datei) und ist zudem viel schneller. DeepSeek R1 schlägt OpenAI jedoch in puncto Kosteneffizienz. Aufgrund der günstigeren API ist die Ausgabe von DeepSeek beispielsweise 30-mal günstiger als die Antworten des o1-Modells.
Für digitale Vermarkter, die SEO-Artikel erstellen, ist DeepSeek aufgrund seiner Präzision und niedrigen Kosten ein zuverlässiger Verbündeter – und weniger ressourcenintensiv, da Ars Technica 20 % weniger Rechenleistung verbraucht. Es ist ideal für knappe Budgets.
Also, was ist Ihre Wahl? DeepSeek scheint ein intelligenter, aber langsamer Partner zu sein, während OpenAI eine schnelle Option für Dinge wie Datenanalyse ist. Mit Latenodes flexibler Preisgestaltung können Sie kombinieren, was Sie wollen – so kann sich Ihr Team auf Innovation konzentrieren, nicht auf Kosten.
DeepSeek ist nicht fehlerlos, und das ist in Ordnung – es macht Fehler wie ein Mensch. Beispielsweise interpretiert es manchmal Nischen-Slang falsch oder verkompliziert Antworten mit zu vielen Metaphern, Vergleichen und Slang. Doch diese Tiefe fördert die Kreativität und bringt einzigartige Anzeigentexte und Artikel hervor. Es ist ein Kompromiss – rohes Potenzial mit einer Lernkurve.
Für E-Commerce-Teams kann das gelegentlich zu ungewöhnlichen Produktbeschreibungen führen – etwa zu „leuchtenden Turnschuhen“ für einen trendigen Ausverkauf. DeepSeek lernt jedoch schnell und passt sich bereits nach 50 Beispielen an. Es ist wie ein Anfänger, der stolpert, aber wächst – perfekt für agile Teams, die bereit sind, Änderungen vorzunehmen.
DeepSeek-Eigenschaften:
Die Unvollkommenheiten von DeepSeek wirken wie die liebenswerten Eigenheiten eines Freundes, nicht wie Dealbreaker. Für SaaS-Teams, die den Support automatisieren, macht seine Wachstumsmentalität es auf lange Sicht zu einem zuverlässigen Partner.
Latenode fungiert als wichtiges Bindeglied, das DeepSeek mit Ihren vorhandenen Tools vereint und Ihnen ermöglicht, dieses Modell mit ChatGPT zu vergleichen. Beide Tools sind in verschiedenen Versionen über die direkte Plug-and-Play-Integration verfügbar, die keine API-Verbindung oder Kontoanmeldeinformationen erfordert, aber auch eine individuelle Preisgestaltung hat.
Für E-Commerce-Teams verbindet es beispielsweise die Bestandsbeschreibungen und -klassifizierungen von DeepSeek mit Shopify und synchronisiert Daten in Echtzeit.
Die Stärke dieser Plattform ist ihre Flexibilität, die es digitalen Vermarktern ermöglicht, Google Analytics mit DeepSeek R1 oder ChatGPT 4o zu verknüpfen, um diese Daten zu analysieren und dann Inhaltsideen an Trello zu senden. Da kein Code erforderlich ist, können selbst Laien über die Schnittstelle von Latenode ihre eigenen Automatisierungstools anpassen und so Stunden an Zeit sparen. Es ist, als ob man einen vertrauenswürdigen Koordinator hätte, der dafür sorgt, dass alles reibungslos läuft.
Für SaaS-Teams, die Onboarding automatisieren, verknüpft Latenode DeepSeeks Argumentation und Kreativität in seinen Antworten mit den neuen Updates in HubSpot CRM und reduziert so den manuellen Aufwand bei der Begrüßung der Kunden, wenn sie auftauchen. Oder die CS-Teams können das Supportsystem automatisieren, wie in unserem Vorlage über einen Chatbot, der Intercom, Google Sheets und ChatGPT verbindet, um Kontextinformationen zu behalten und neuen Kunden zu antworten.
Die wichtigsten Vorteile von Latenode:
Die Integration von Latenode macht sowohl DeepSeek als auch ChatGPT zu einem Kraftpaket für Ihr Team, egal ob Sie Einzelhandelskampagnen optimieren oder Zeitpläne veröffentlichen. Es ist eine praktische, freundliche Lösung, mit der Sie sich auf große Ideen konzentrieren können, statt auf technische Kopfschmerzen.
Automatisierung kann entmutigend wirken, aber DeepSeek leuchtet den Weg wie ein zuverlässiger Führer. Seine Denkfähigkeiten helfen dem E-Commerce, ungewöhnliche Trends vorherzusagen, SaaS-Support zu optimieren und Medien, mutige Geschichten zu entwickeln. Wussten Sie, dass es einmal ein virales Meme-Format für ein Startup generiert hat – beginnend mit einem zufälligen Katzenwitz?
Wir empfehlen Ihnen jedoch, das Modell mit seinen Konkurrenten zu vergleichen, um zu sehen, ob das erste Modell von Deepseek OpenAI bei Ihrer Aufgabe wirklich schlägt oder nicht. Das Talent dieses Modells für unerwartete Kreativität, gepaart mit seiner Lernagilität, macht es für kleine Teams geeignet. Probieren Sie es für Ihr nächstes Projekt auf Latenode aus! Ihre Crew könnte einen Funken entdecken, den sie nie erwartet hätte.
Was unterscheidet das DeepSeek First Reasoning Model von OpenAI-Modellen wie ChatGPT?
Das First Reasoning Model von DeepSeek zeichnet sich durch seine Chain-of-Thinking-Methode (CoT) aus, die es ermöglicht, Probleme in logische Schritte zu unterteilen, anstatt voreilige Schlüsse zu ziehen. Im Gegensatz zu den Modellen von OpenAI, die auf umfangreichem Vortraining beruhen, lernt DeepSeek dynamisch durch Verstärkungslernen und verfeinert seine Logik im Laufe der Zeit. Es ist besonders nützlich für kleine Teams, die eine kostengünstige, genaue Automatisierung ohne übermäßigen Rechenaufwand benötigen.
Ist DeepSeek für die kreative Inhaltserstellung besser als OpenAI?
Ja, in vielen Fällen! DeepSeek übertrifft die Modelle von OpenAI in Sachen kontextbezogener Kreativität und ist daher eine hervorragende Wahl für Teams in den Bereichen digitales Marketing, Medien und E-Commerce. Es generiert einzigartige Anzeigentexte, Blog-Entwürfe und sogar Storytelling mit tiefen kontextbezogenen Einblicken. Allerdings kann es manchmal Metaphern überanalysieren oder Umgangssprache falsch interpretieren, weshalb es sich am besten für Teams eignet, die ihre Ergebnisse optimieren möchten.
Wie schneidet das DeepSeek First Reasoning Model im Vergleich in Bezug auf die Kosteneffizienz ab?
DeepSeek bietet eine günstigere API als OpenAI und ist damit eine attraktive Alternative für preisbewusste Teams. Seine API kostet nur 0.55 USD pro Million Eingabetoken und 2.19 USD pro Million Ausgabetoken, während das o1-Modell von OpenAI 15 USD pro Million Eingabetoken und 60 USD pro Million Ausgabetoken kostet. Das bedeutet, dass DeepSeek für automatisierte Workflows bis zu 30-mal günstiger sein kann.
Was sind die Nachteile von DeepSeek im Vergleich zu OpenAI?
Während DeepSeek in puncto Argumentation und Kreativität brilliert, hinkt es bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit hinterher. Seine Ausgabegeschwindigkeit von 28 Tokens pro Sekunde ist deutlich langsamer als die von OpenAIs o1-mini (186 Tokens pro Sekunde). Wenn Geschwindigkeit eine Priorität ist – beispielsweise für den Echtzeit-Kundensupport –, ist OpenAI möglicherweise die bessere Option. Die Fähigkeit von DeepSeek, Antworten selbst zu korrigieren und zu verfeinern, kann jedoch im Laufe der Zeit zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führen.
Kann DeepSeek in Automatisierungstools wie Latenode integriert werden?
Auf jeden Fall! DeepSeek lässt sich nahtlos in Latenode integrieren, sodass Teams es mit E-Commerce-Plattformen, CRM-Systemen und Marketingtools verbinden können. So kann es beispielsweise Shopify-Produktbeschreibungen synchronisieren, SEO-Berichte erstellen oder Google Analytics-Daten analysieren – und das alles ohne Programmierkenntnisse. Das macht es zu einem leistungsstarken KI-Tool für Unternehmen, die Arbeitsabläufe kostengünstig automatisieren möchten.
Es gibt einen Teil der ...
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Anwendung eins + Anwendung zwei
