KI: Deepseek veröffentlicht neues Modell V4
Das chinesische KI-Unternehmen Deepseek hat sein neues Modell V4 veröffentlicht. Die KI(öffnet im neuen Fenster) kommt in zwei Varianten, Pro und Flash, die sich in der Zahl der totalen und aktiven Parameter unterscheiden. Deepseek V4 ist Open Source.
Das Pro-Modell hat insgesamt 1,6 Billionen Parameter, von denen 49 Milliarden aktiv sind. Beim Flash-Modell sind es 284 Milliarden Parameter, von denen 13 Milliarden aktiv sind. Beide Modelle haben eine Kontextlänge von 1 Million Parameter, auch das preiswertere Flash-Modell.
Deepseek V4 Pro(öffnet im neuen Fenster) hat dem Entwickler zufolge fortschrittliche agentische Fähigkeiten und soll im Open-Source-Bereich bei den Agentic-Coding-Benchmarks mit der Konkurrenz mithalten können. Beim Weltwissen soll das Modell bis auf Gemini 3.1 Pro alle anderen offenen Modelle ausstechen. Im Reasoning-Bereich soll das Deepseek V4 Pro in den Bereichen Mathematik, MINT und Coding alle aktuellen offenen Modelle übertreffen und nahe an die geschlossene Konkurrenz kommen.
Flash-Modell mit deutlich geringeren API-Kosten
Das Flash-Modell hat eine kleinere Parameteranzahl und reagiert entsprechend schneller. Zudem sind die API-Preise niedriger(öffnet im neuen Fenster). Das Flash-Modell soll beim Reasoning an die Leistung der Pro-Variante herankommen. Auch einfache Agenten-Aufgaben soll das preiswertere Modell auf dem gleichen Niveau bearbeiten können. Die Agentenfunktion lässt sich mit Claude Code oder Openclaw verwenden.
Deepseek V4 Pro und Flash können ab sofort über das Web-Interface(öffnet im neuen Fenster) und die APIs verwendet werden. Im Browser werden die neuen Modelle jeweils in Schnellmodus und Expertenmodus verwendet. Die APIs werden Deepseek zufolge im Laufe des 24. Aprils 2026 aktualisiert.
Deepseek machte 2025 auf sich aufmerksam, als das Reasoning-Modell R1 vorgestellt wurde. Dem Entwickler zufolge wurde es in nur wenigen Monaten bei Kosten von nur 6 Millionen US-Dollar trainiert. Für das Training wurden preiswertere Nvidia-Chips verwendet. Es ist nicht bekannt, welche Chips für das Training des neuen Modells verwendet wurden. Im Vorfeld wurde bekannt, dass Nvidia das neue Modell vorab nicht sehen durfte.
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