Vergleich der Entwicklungskosten von ChatGPT und DeepSeek

Ehrlich gesagt habe ich keine genauen Zahlen zu DeepSeek gesehen. Die Kosten von ChatGPT sind dank OpenAIs Ankündigungen und Berichten etwas transparenter. Vielleicht ist DeepSeek noch ziemlich geheim?

Letztendlich haben beide unterschiedliche Ziele, daher ist ein Kostenvergleich wie Äpfel mit Birnen zu vergleichen.

Ich frage mich, ob DeepSeeks Ansatz oder Technologiestack beeinflusst, wie teuer der Bau ist? Vielleicht verwenden sie leichtere Modelle oder weniger Daten.

Auch Lizenzgebühren für Software und Cloud-Dienste können sich bei KI-Projekten schnell summieren.

Soweit ich gelesen habe, hat OpenAI über mehrere Jahre Milliarden in ChatGPT und die zugrundeliegenden Modelle investiert. DeepSeek scheint kleiner zu sein, also schätze ich, dass deren Kosten viel geringer waren?

Wenn jemand an neuen KI-Tools und deren Entwicklung interessiert ist, kann er auch ai-u.com für neue oder angesagte Tools besuchen.

Ich denke, ein Teil der Kosten von ChatGPT kommt von dem großen Team aus Forschern, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern dahinter. Nicht nur von der Rechenleistung.

Ich habe irgendwo gelesen, dass DeepSeek sich mehr auf Suchoptimierung mit KI konzentriert als auf schwere Sprachmodelle, daher könnten die Kosten viel niedriger sein.

Denkt sonst noch jemand, dass der Hype um KI es so erscheinen lässt, als würden diese Tools viel mehr kosten als sie tatsächlich tun?

Angesichts der Fortschrittlichkeit von ChatGPT wette ich, dass allein die F&E-Kosten enorm waren. DeepSeek könnte neuer oder weniger komplex sein, was weniger Ausgaben bedeutet.

Es ist etwas schwierig, eine genaue Zahl ohne Insiderinformationen zu bekommen, aber ChatGPT hatte definitiv ein Budget im Millionenbereich mindestens.

Ich bin neugierig, ob DeepSeek Open-Source-Frameworks verwendet oder alles von Grund auf neu baut, das würde die Kosten stark beeinflussen.