Werbung & Marketing
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
23. Februar 2025
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Stellen Sie sich Alex vor, einen ehrgeizigen Softwareentwickler Anfang 30, der in einem kleinen, aber dynamischen IT-Team arbeitet. Ihr Projekt hat enge Deadlines und sie wenden sich häufig an Google, um nach Tools und Strategien zur Optimierung ihrer Arbeitsabläufe zu suchen. Ein Begriff taucht dabei immer wieder auf: KI-Automatisierung.
Beim tieferen Eintauchen tauchen Themen wie Deepseek vs. ChatGPT auf, die die Neugier wecken und Fragen aufwerfen. Wie lassen sich diese Tools vergleichen und wie schneiden sie ab? Was bietet jedes? Und noch dringlicher: Welches lässt sich am besten in die Plattformen integrieren, die sie bereits verwenden, wie z. B. Latenode?
Die zentralen Thesen: Die erweiterten Analysen von Deepseek können tiefe Einblicke liefern und sind daher ideal für technisch anspruchsvolle Aufgaben. ChatGPT ist perfekt für dynamische Kundeninteraktionen und kreatives Brainstorming. Latenode macht die Integration unkompliziert und fördert die Effizienz verschiedener Funktionen.
Bei der Suche nach KI-Lösungen kommt oft ein Netz verborgener Ineffizienzen zum Vorschein: Teams haben Probleme damit, ihre Geschäftsprozesse aufeinander abzustimmen, Entwickler sind von der Flut neuer LLMs – von Claude bis Gemini – überwältigt und es entsteht eine immer größer werdende Kluft zwischen dem, was Unternehmen brauchen und dem, was ihr Tech-Stack tatsächlich leisten kann.
Kleine IT-Teams wie das von Alex geraten oft in einen Strudel aus Ineffizienz und stehen vor Fragen wie „Wie schneidet Deepseek im Vergleich zu ChatGPT in puncto Leistung ab?“. Die Automatisierung mit KI-Modellen fühlt sich eher wie ein improvisiertes Flickwerk an als wie ein gut geöltes System. Anstatt Arbeitsabläufe zu beschleunigen, sind sie mit sich wiederholenden manuellen Aufgaben, redundanten Anstrengungen und Integrationsfehlern konfrontiert, die alles verlangsamen.
Einer der größten Übeltäter ist die fehlende Zusammenarbeit zwischen den Teams. Marketing- und Entwicklungsabteilungen arbeiten häufig auf unterschiedlichen Wellenlängen, was zu fragmentierter Kommunikation und nicht übereinstimmenden Erwartungen führt. Ein Tool, das für eine Gruppe vielversprechend erscheint, kann für eine andere zu einem operativen Problem werden.
Ohne eine gemeinsame Vision gehen Automatisierungsinitiativen oft nach hinten los und führen eher zu Reibungen als zu mehr Effizienz.
Häufige Fallstricke bei der Automatisierung, mit denen kleine IT-Teams konfrontiert werden:
Die wahre Herausforderung besteht nicht nur darin, das beste KI-Tool auszuwählen – es geht darum, ein System zu entwickeln, in dem alle Komponenten harmonisch zusammenarbeiten. Automatisierung sollte eine Brücke sein, die Prozesse verbindet, und nicht eine Reihe verstreuter Abkürzungen. Der richtige Ansatz ermöglicht es Teams, innovativ zu sein, zu skalieren und sich auf strategisches Wachstum zu konzentrieren, anstatt operative Probleme zu bekämpfen.
Lassen Sie uns nun die einfache Frage untersuchen: Ist Deepseek besser als ChatGPT oder nicht? Wir versprechen Ihnen, die Ergebnisse sind nicht das, was viele erwarten würden.
Alex‘ Team entdeckt während seiner Recherchen Einzelheiten zu DeepSeek und ChatGPT. Als sie tiefer in den Vergleich zwischen DeepSeek und ChatGPT eintauchen, beschließt Alex, die Leistung beider Modelle in der Arbeit seines Teams zu untersuchen und Expertendiskussionen zu lesen. Sein Team sucht nach einem KI-Assistenten, der ihnen beim Schreiben von Inhalten, Optimieren von Arbeitsabläufen und Beschleunigen von Berichtsaufgaben helfen kann und gleichzeitig flexibel genug für die allgemeine Automatisierung ist.
DeepSeek R1 übertrifft in hochtechnischen Bereichen die Leistung. Es erreichte eine Erfolgsquote von 98 % in einem von Artificial Analysis veröffentlichten Codierungs-Benchmark und eine Punktzahl von 100 % bei der A-Level-Prüfung in reiner Mathematik, die ChatGPT nicht erreichen konnte. Einige Entwickler weisen sogar darauf hin, dass das V3-Modell von DeepSeek einige Codeoptimierungen besser handhabt als GPT-4o, was es zu einer guten Wahl für leistungskritische Anwendungsfälle macht.
DeepSeek nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE), was bedeutet, dass nur ein Teil seiner Parameter pro Abfrage aktiviert wird. Dies führt zu niedrigeren Betriebskosten im Vergleich zu ChatGPT, das Aktivierungen des gesamten Modells verarbeitet, wodurch DeepSeek für häufige, strukturierte Abfragen günstiger ist. Aufgrund der günstigeren API kosten beispielsweise die 1 Mio. Ausgabetoken von DeepSeek bei Latenode nur 1.1 USD, verglichen mit 10 USD bei ChatGPT.
Für Teams, die Finanzberichte, technische Dokumentation und strukturierte Datenverarbeitung bearbeiten, bietet DeepSeek laut verschiedenen Rückmeldungen eine schnellere Berichterstellungsgeschwindigkeit. Seine Effizienz bei der Umwandlung dichter Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse macht es für analyseintensive Workflows von unschätzbarem Wert.
DeepSeek R1 wendet Reinforcement Learning für logische Zusammenhänge an und eignet sich hervorragend für mehrstufige Problemlösungen und strukturierte Denkaufgaben. Ingenieure und Analysten schätzen, wie es komplexe logische Ketten beim Debuggen und bei der Problemzerlegung verdeutlichen kann.
ChatGPT übertrifft DeepSeek, wenn es um dynamische Interaktionen, kreatives Schreiben und Brainstorming geht. Wenn ein Team eine KI benötigt, die flüssige, ansprechende Texte schreibt oder bei der Ideenfindung hilft, ist ChatGPT die bessere Option, insbesondere nach dem neuesten Update auf GPT 4o.
ChatGPT profitiert von einem riesigen Ökosystem und bietet Integrationen von Drittanbietern, Plugins und eine benutzerfreundliche API. Viele Unternehmen nutzen ChatGPT aufgrund seines Freemium-Modells, das das Experimentieren vor der Skalierung erleichtert.
Wenn Sie Storytelling, kreative Ideenfindung oder mehrstufige Problemlösung benötigen, bietet ChatGPT möglicherweise eine bessere Lösung. Es passt sich gut an unsichere, sich entwickelnde Eingabeaufforderungen an und ist somit ein großartiges Tool für Innovation und Brainstorming.
Die Antwort hängt von Ihrem Anwendungsfall:
Für Alex‘ Team ist DeepSeek der klare Gewinner für technische und codeintensive Aufgaben, während ChatGPT für Brainstorming und offene Inhaltserstellung weiterhin nützlich ist. Wenn kleine IT-Teams verstehen, wie sich DeepSeek von ChatGPT unterscheidet, können sie die fundierteste Entscheidung für ihre Anforderungen treffen.
Durch die intensive Beschäftigung mit Latenode erkennt Alex‘ Team das Potenzial von Latenode. Diese Low-Code-Plattform bietet beispiellose Flexibilität, sodass sie ohne große Investitionen verschiedene Automatisierungsszenarien erstellen, testen und perfektionieren können. Mit Latenode können sie sowohl DeepSeek als auch ChatGPT integrieren, ihre Arbeitsabläufe optimieren und gleichzeitig eine reibungslose Kompatibilität mit vorhandenen Prozessen sicherstellen.
Einer der größten Vorteile von Latenode ist sein Drag-and-Drop-Editor, mit dem Benutzer Automatisierungssequenzen visuell erstellen und anpassen können – ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Das bedeutet, dass Alex, egal ob er ein erfahrener Entwickler oder jemand ohne technischen Hintergrund ist, KI-gestützte Workflows schnell entwerfen und bereitstellen kann.
Sein Team untersucht, wie DeepSeek im Vergleich zu ChatGPT in verschiedenen Anwendungsfällen abschneidet, und entwickelt letztendlich Automatisierungstools, die genau ihren Anforderungen entsprechen.
Kundeninteraktionen beinhalten oft eine Mischung aus allgemeinen und hochtechnischen Anfragen. Daher ist es entscheidend, jede Anfrage an das richtige KI-Modell weiterzuleiten.
Dieser Workflow ermöglicht es Alex‘ Team, DeepSeek und ChatGPT direkt in ihrem Latenode-basierten Chatbot zu vergleichen und die Kundenantworten auf der Grundlage realer Interaktionen zu verfeinern.
Beginnen Sie mit dieser Vorlage: KI-gestützter Chatbot, der eine Verbindung zu Intercom und Google Sheets als Ihrer Datenbank herstellt.
Für Unternehmen, die mit großen Datensätzen, Finanzberichten oder Transaktionsüberwachung arbeiten, bietet die Kombination von DeepSeek und ChatGPT in Latenode eine optimale Automatisierungsstrategie.
Dieser Anwendungsfall hilft ihnen zu testen und herauszufinden, wie sich Deepseek bei der Verarbeitung strukturierter Finanzdaten von ChatGPT unterscheidet.
Beginnen Sie mit dieser Vorlage: Automatisierte Rechnungsverarbeitung mit Gmail, ChatGPT und Google Sheets.
Die KI-gesteuerte Inhaltserstellung verändert die Arbeitsweise von Marketingteams. Latenode macht es auch technisch nicht versierten Benutzern leicht, KI-gestützte Workflows zu erstellen, die alles von der Recherche bis zur Veröffentlichung abdecken.
Das Team von Alex testet die Leistung von DeepSeek im Vergleich zu ChatGPT und ermittelt, welches Modell die wirksamsten Marketingmaterialien generiert und gleichzeitig die sachliche Konsistenz gewährleistet.
Beginnen Sie mit dieser Vorlage: Automatisierte Artikelerstellung mit Perplexity und DeepSeek.
Alex und sein Team verlassen die Veranstaltung mit Zuversicht, ausgestattet mit neuem Wissen und einem Arsenal an Tools, um ihre aktuellen Projektherausforderungen zu lösen und einen Sprung in die effiziente Automatisierung zu machen. Mit Latenode vergleichen sie DeepSeek und ChatGPT in realen Aufgaben und entwickeln maßgeschneiderte KI-gesteuerte Tools, die genau auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Schließen Sie sich ihnen an und machen Sie Ihre KI-Integration intuitiv und skalierbar!
Wie unterscheidet sich Deepseek von ChatGPT?
Deepseek konzentriert sich auf die datengesteuerte Inhaltserstellung und bietet auf technische Bereiche ausgerichtete Analysen, während ChatGPT sich durch die Generierung von Konversationsinhalten und allgemeiner Automatisierung auszeichnet.
Ist Deepseek besser für mein technisches Team?
Ja, wenn Ihre Aufgaben datenintensiv sind und präzise, auf die technischen Anforderungen zugeschnittene Inhalte erfordern, ist Deepseek die bessere Wahl.
Kann Latenode sowohl Deepseek als auch ChatGPT nahtlos integrieren?
Auf jeden Fall. Die Integrationsfunktionen von Latenode ermöglichen reibungslose Arbeitsabläufe und stellen sicher, dass sich beide Tools effektiv ergänzen.
Es gibt einen Teil der ...
Anwendung eins + Anwendung zwei
