Medienberichte wecken aktuell ernste Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und der Governance von DeepSeek bei der Verwendung der App oder API des Unternehmens. Bei Zühlke nehmen wir diese Berichte sehr ernst. Im folgenden Blog-Beitrag zeigen wir die Vorteile einer DeepSeek-Implementierung "on premise" auf. Diese gewährleistet die volle Kontrolle über die Daten und verhindert eine externe Verarbeitung. Alternativ dazu bietet der Betrieb auf einer vertrauenswürdige Cloud-Umgebungen wie Azure oder AWS eine gewisse Sicherheit und Skalierbarkeit, aber auch hier verlassen die Daten die Infrastruktur des Unternehmens.

Zühlke ist herstellerunabhängig und wirbt nicht speziell für den Einsatz von DeepSeek oder anderen KI-Modellen. 

DeepSeek ist ein aufstrebendes KI-Unternehmen, das aktuell die Welt der generativen KI durcheinanderwirbelt. Seit Dezember 2024 hat es zwei leistungsstarke Sprachmodelle (LLMs) vorgestellt, die für große Aufmerksamkeit sorgen.

DeepSeek-V3 ist ein leistungsfähiges Sprachmodell, das auch die Generierung komplexer Text erlaubt – ähnlich wie ChatGPT. Einen Monat später folgte DeepSeek-R1, das seine Stärken im logischen Denkvermögen hat – insbesondere in Mathematik und Programmierung. Diese Modelle überzeugen durch eine starke Performance, hohe Effizienz und dadurch, dass sie Open-Source sind. 

Wie schneidet DeepSeek im Vergleich zu anderen GenAI-Modellen ab? 

Die neuesten DeepSeek-Modelle erreichen in Benchmark-Tests ein Niveau, das mit führenden Alternativen wie GPT-4o, Claude-3.5 und Llama-3.1 vergleichbar ist. Sie überzeugen in der Textgenerierung, im logischen Schlussfolgern und bei komplexen Argumentationsaufgaben.

Ein entscheidender Vorteil von DeepSeek ist die hohe Effizienz. Die Modelle liefern starke Ergebnisse bei geringeren Rechenanforderungen. Zudem erlaubt das Open-Source-Modell es Unternehmen, die Modelle selbst zu hosten und kommerziell zu nutzen – eine attraktive Alternative zu proprietären Lösungen wie GPT, Claude oder Gemini. 

Mit der rasanten Entwicklung generativer KI stehen Unternehmen jetzt leistungsfähige Open-Source-Lösungen Verfügung, die mit den kommerziellen Modellen konkurrieren. Das schafft neue strategische Optionen, um KI-Performance, Kosten und Kontrolle optimal auszubalancieren.

Open-Source-Modelle mit freigiebigen Lizenzen wie DeepSeek ermöglichen es Unternehmen, LLMs auf eigener Hardware zu betreiben – unabhängig von externen Cloud-Anbietern. Dabei müssen Unternehmen bei diesen Modelle kaum Leistungsabstriche in Kauf nehmen. Die Modelle sind dabei insbesondere interessant für Branchen mit hohen Sicherheits-, Compliance- oder Betriebsanforderungen.

DeepSeek und andere Open-Source-KI-Modelle bieten Unternehmen eine leistungsstarke, kostengünstige Alternative zu proprietären Lösungen. Mit der richtigen Strategie lassen sich Kosten senken, Flexibilität erhöhen und Abhängigkeiten vermeiden.

Nächste Schritte:

• KI-Use-Cases neu bewerten: Wo können Open-Source-Modelle bestehende Lösungen ersetzen oder ergänzen?
• Flexibilität aufbauen: Eine GenAI-Plattform unterstützt beim Management und dem Monitoring von KI-Lösungen und verhindert gleichzeitig einen Vendor Lock-in.
• Kosten planen: Open-Source-Modelle benötigen Ressourcen für ihre Einführung, senken aber langfristig die Betriebskosten.
• Compliance sicherstellen: Governance- und Sicherheitsstrukturen für Self-Hosted KI etablieren.
• Informiert bleiben: AI-Entwicklungen kontinuierlich beobachten, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

„Der Trend zu Open-Source-KI wird sich fortsetzen. Für Unternehmen bedeutet das mehr Kontrolle, niedrigere Kosten und flexibel anpassbare Lösungen. Unternehmen, die strategisch handeln, können sich nicht nur anpassen, sondern die Entwicklung aktiv mitgestalten.“

Zühlke unterstützt Unternehmen dabei, KI-Chancen in praxisnahe, skalierbare Lösungen zu verwandeln. Von der Strategie bis zur Umsetzung begleiten wir Unternehmen in regulierten und komplexen Umfeldern. Erfahren Sie mehr über unsere Expertise im Bereich Data & AI.