DeepSeek senkt API-Preise um 50 Prozent und stellt V3.2-Exp vor

Das chinesische KI-Start-up DeepSeek hat mit V3.2-Exp eine experimentelle Version seines Sprachmodells veröffentlicht und gleichzeitig die Preise für seine API-Dienste um mehr als 50 Prozent gesenkt. Wie das Unternehmen auf seiner Hugging-Face-Seite mitteilte, markiert die neue Version einen Zwischenschritt zur nächsten Generation der KI-Architektur.

Das erst im Jahr 2023 gegründete Unternehmen, das Anfang des Jahres mit seinem R1-Modell für Aufsehen im Silicon Valley gesorgt hatte, arbeitet nach eigenen Angaben mit chinesischen Chipherstellern an der Weiterentwicklung seiner Modelle. Die neue Version V3.2-Exp baut auf dem älteren V3.1-Modell auf und führt eine neue Technik namens DeepSeek Sparse Attention (DSA) ein.

Die Sparse-Attention-Technologie soll die Effizienz bei der Verarbeitung langer Textsequenzen verbessern. Während herkömmliche Attention-Mechanismen bei großen Sprachmodellen alle Tokens gleichzeitig berücksichtigen, konzentriert sich DSA nur auf die relevantesten Bereiche des Inputs. Dies reduziert den Rechenaufwand laut DeepSeek erheblich, ohne die Qualität der Ausgabe wesentlich zu beeinträchtigen.

Parallel zur Modellveröffentlichung kündigte DeepSeek eine drastische Preissenkung für seine API-Dienste um mehr als 50 Prozent an. Die neuen Tarife gelten sofort und sollen dem Unternehmen helfen, mehr Nutzer zu gewinnen. Zum Vergleich bleibt das bisherige V3.1-Terminus-Modell bis zum 15. Oktober 2025 über eine temporäre API verfügbar.

Unterstützung durch Huawei und neue Datenformate

Huawei, der führende Anbieter von KI-Chips in China, kündigte an, dass seine Produkte das neueste DeepSeek-Modell unterstützen werden.

DeepSeek hat außerdem angegeben, dass die neuesten Versionen seiner Modelle mit simplen 8-Bit-Gleitkommawerten (Floating Point 8, FP8) umgehen kann, während an der Implementierung von BF16 (Brain Floating Point 16) gearbeitet wird. FP8 ermöglicht theoretisch Speichereinsparungen und schnellere Berechnungen, da es weniger Speicherplatz benötigt und die Matrizen vergleichsweise simpel sind. Obwohl FP8 weniger präzise ist als klassische Formate wie FP32, gilt es für KI-Anwendungen als ausreichend genau.

BF16 hingegen stellt einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Präzision dar. Die Unterstützung beider Formate soll es ermöglichen, große Modelle auch auf Hardware mit begrenzten Ressourcen zu betreiben.

API-Preise um 50 Prozent gesenkt

Mit der Preissenkung um mehr als 50 Prozent positioniert sich DeepSeek aggressiv im umkämpften KI-API-Markt. Das Unternehmen reiht sich damit in eine Reihe chinesischer Start-ups ein, die durch niedrige Preise Marktanteile gewinnen wollen. Input-Token kosten bei DeepSeek künftig 0,28 US-Dollar pro Million Token statt bislang 0,56 US-Dollar. Mit Cache sinkt der Preis sogar auf 0,028 US-Dollar. Eine Million Output-Token kosten 0,42 US-Dollar. Vorbehalte gegenüber chinesischen Modellen gibt es beim Datenschutz und der staatlichen Zensur Chinas.

(mki)