DeepSeek V4: Günstig und offen, aber mit Vorbehalt

DeepSeek hat am 24. April 2026 zwei Vorschau-Modelle der vierten Generation veröffentlicht. V4-Flash hat 284 Milliarden Parameter, von denen pro Token 13 Milliarden aktiv sind. V4-Pro hat 1,6 Billionen Parameter mit 49 Milliarden aktiven. Beide verarbeiten bis zu einer Million Token Kontext. Die Gewichte sind auf Hugging Face herunterladbar, außerdem gibt es einen Zugang über die DeepSeek-API und eine Weboberfläche.

Die Zahlen im Überblick

Laut dem Fachmedium The Register benötigt der Zwischenspeicher für lange Kontexte 9,5- bis 13,7-mal weniger Speicher als beim Vorgänger V3.2. Das senkt die Betriebskosten. Die API-Preise liegen bei 0,14 US-Dollar pro Million Eingabetoken und 0,28 US-Dollar pro Million Ausgabetoken für V4-Flash, bei V4-Pro sind es 1,74 und 3,48 US-Dollar. Zum Vergleich nennt The Register für GPT-5.5 Preise von 5 und 30 US-Dollar. Die Modelle wurden nach Angaben von DeepSeek auf Nvidia- und Huawei-Beschleunigern validiert, trainiert wurde wohl überwiegend auf Nvidia.

DeepSeek behauptet, V4 übertreffe alle offenen Modelle und konkurriere mit den besten proprietären. Das Fachmedium rät zur Vorsicht: Gute Ergebnisse in vorbereiteten Tests bedeuten nicht, dass das Modell in der Praxis hält.

Warum Preis nicht alles ist

Ein niedriger Preis ist verlockend, besonders bei Aufgaben mit großen Textmengen. Vor einem Einsatz gehören aber mehrere Fragen auf den Tisch, die der Preis nicht beantwortet:

• Datenweg: Wer die API des Anbieters nutzt, sendet Daten an dessen Server. Klären Sie mit Ihrem Datenschutzbeauftragten, wohin die Daten fließen und ob das mit Ihren Verträgen und der DSGVO vereinbar ist.
• Eigener Betrieb: Offene Gewichte lassen sich im eigenen Rechenzentrum oder bei einem Anbieter Ihrer Wahl betreiben. Das ist bei diesen Größen aber ein erheblicher Hardwareaufwand, den Sie einkalkulieren müssen.
• Verhalten und Qualität: Prüfen Sie das Modell an eigenen Beispielen, wie bei jedem neuen Modell. Achten Sie auch auf Antworten zu heiklen Themen.
• Lieferkette und Verträge: Kunden und Auftraggeber fragen zunehmend, welche Modelle in Ihren Abläufen stecken. Dokumentieren Sie die Auswahl.

Was wir daraus ableiten

Offene Modelle mit langen Kontexten drücken die Preise, auch bei den etablierten Anbietern. Das ist für Betriebe grundsätzlich gut. Es ändert aber nichts an der Reihenfolge: Erst klären, welche Daten wohin dürfen, dann Modell und Preis.

Für sensible Daten bleiben europäische oder selbst betriebene Lösungen die erste Wahl. Für unkritische Texte, etwa öffentliche Beschreibungen, kann ein günstiges Modell sinnvoll sein, sofern die Datenschutzfrage geklärt ist.

Ein pragmatischer Test

Stellen Sie eine Aufgabe zusammen, die keine personenbezogenen oder vertraulichen Daten enthält, und lassen Sie mehrere Modelle antworten. So lernen Sie Qualität und Preisunterschiede kennen, ohne ein Risiko einzugehen.

Quellen

• The Register: DeepSeek's new models offer big inference cost savings (24. April 2026)