Deepseek-Fieber

Ich bin derzeit in China geschäftlich tätig. Es ist erstaunlich, wie sehr Deepseek hier in China bei der Bevölkerung ein neues KI-Fieber ausgelöst hat. Viele Leute nutzen das erste mal eine LLM bzw. das erste Mal nach der ersten Enttäuschung über frühe Modelle. Aber auch ausländische Kunden und Bekannte fragen vermehrt nach Tipps für den Umgang mit LLMs, die Unterschiede zwischen den Modellen und nach Anwendungsszenarien.

Abseits der Debatte über die Beschränkungen von Deepseek, die im Westen geführt werden, empfinde ich Deepseek als eine Bereicherung der KI-Welt. Open Source, frei verwendbar, anpassbar, stark zu optimieren auch für schwächere Hardware. Der einzige Wermutstropfen ist derzeit der scheinbare Ressource-Engpass auf der offiziellen Webseite. Auch hier direkt in China sind die Server zu Stoßzeiten überwiegend überlastet und es gibt Fehlermeldungen. Häufig funktioniert über eine Abfrage über im Ausland gehostete Modelle von Deepseek, wie z.B. bei Perplexity, deutlich besser.

Ich liebe die derzeitige Geschwindigkeit der Entwicklung im Bereich KI. Neue Ideen wie der aus eigenen Dokumenten gespeiste Podcast auf NotebookLM von Google zeigen auf, welche ungewöhnlichen Lösungen uns in Zukunft noch erwarten werden. Europa wacht gerade auf und eine Lösung wie Deepseek sollte Hoffnung machen, dass man durchaus auch mit begrenzten Ressourcen vieles möglich machen kann.