Das von dem chinesischen KI-Unternehmen DeepSeek entwickelte Inferenzmodell DeepSeek-R1 erregt weltweit Aufmerksamkeit, wobei seine Stabilität auf Drittanbieterplattformen in letzter Zeit zum Gesprächsthema in der Tech-Branche geworden ist. Diskussionen und Bewertungsergebnisse auf X zeigen erhebliche Leistungsunterschiede von DeepSeek-R1 auf verschiedenen Hosting-Plattformen. Vollständigkeit, Genauigkeit und Inferenzzeit variieren je nach Plattformwahl. Dieses Phänomen verdeutlicht nicht nur die Komplexität der Modellbereitstellung, sondern dient Nutzern auch als wichtige Referenz bei der Auswahl eines geeigneten Hosting-Dienstes.
Testumgebung und -methode
Ein kürzlich durchgeführter plattformübergreifender Stabilitätstest für DeepSeek-R1, basierend auf Feedback von X-Nutzern und professionellen Testinstituten, hat breite Aufmerksamkeit erregt. Der Test wurde von der Abteilung für Künstliche Intelligenz des chinesischen Software-Testzentrums geleitet und umfasste über zehn inländische und ausländische Drittanbieterplattformen, darunter Nano AI Search, Alibaba Bailian und Silicon Flow. Als Benchmark wurden 20 standardisierte mathematische Inferenzprobleme (entwickelt vom SuperCLUE-Team) verwendet. Die Bewertung konzentrierte sich auf drei Dimensionen: Antwortgeschwindigkeit, Genauigkeit und Inferenzzeit, wobei auch die Unterschiede zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Diensten analysiert wurden.
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert und ist durch Midjourney lizenziert.
Testergebnisse: Deutliche Stabilitätsunterschiede
Die Testergebnisse zeigen, dass die Stabilität von DeepSeek-R1 stark von der Hosting-Plattform abhängt. Nano AI Search zeichnet sich durch den Zugriff auf die „vollwertige“ Version von DeepSeek-R1 und die kostenlose Bereitstellung aus. Ein X-Nutzer (@op7418) schrieb am 27. Februar: „Nano AI Search hat die Vollversion von DeepSeek-R1 als erstes integriert und im Test eine hervorragende Leistung gezeigt.“ Diese Plattform erhielt positive Bewertungen für ihre hohe Antwortgeschwindigkeit und stabile Ausgabe und gilt als Umsetzung von Zhou Hongyis „KI-Demokratisierungs“-Philosophie.
Andere Plattformen zeigten jedoch weniger zufriedenstellende Ergebnisse. Ein X-Nutzer (@simonkuang938) wies am 24. Februar darauf hin, dass DeepSeek-R1 auf Alibaba Bailian bei komplexen logischen Aufgaben (z. B. Erstellung von Diagrammen oder Flussdiagrammen) aufgrund zu hohen Grafikspeicherverbrauchs häufig die Ausgabe unterbrochen wurde, was zu Client-Verlangsamungen führte, obwohl die Verbindung bestehen blieb. Er beschrieb dieses Erlebnis als „nervig“, was die Unzufriedenheit einiger Nutzer mit der Stabilität widerspiegelt.
Im Gegensatz dazu erhielt Silicon Flow, das die Nutzung von kostenlosen Credits einschränkt und eine stabile kostenpflichtige Version anbietet, von @simonkuang938 positive Rückmeldungen. Am 22. Februar schrieb er: „So faire Plattformen wie Silicon Flow sind selten, R1 ist die Vollversion und nicht verändert.“ Dies deutet darauf hin, dass kostenpflichtige Dienste möglicherweise stabilere Leistungen bieten.
Benutzererfahrung und technische Details
Das Feedback der X-Nutzer zeigt, dass DeepSeek-R1 in verschiedenen Szenarien unterschiedlich gut abschneidet. @changli71829684 erwähnte am 25. Februar, dass R1 bei Ausgaben von über 3000 Wörtern pro Gespräch in eine Endlosschleife geraten kann. Obwohl die Informationsdichte hoch und für die Wissensgewinnung geeignet ist, sind Genauigkeit und Produktionsqualität etwas geringer. Er ist der Meinung, dass das Modell eher zum „Brainstorming“ als für präzise Aufgaben geeignet ist. Darüber hinaus stellte @oran_ge am 29. Januar beim Testen von DeepSeek R1Zero fest, dass die nicht überwachte, feinabgestimmte Version (SFT) bei einfachen Fragen seltsames Verhalten zeigte, z. B. die Ausgabe von mathematischen Formeln als Antwort auf „Hallo“, was die Instabilität des Modells in bestimmten Szenarien zeigt.
Bemerkenswert ist, dass einige Nutzer versucht haben, die Benutzererfahrung von R1 zu optimieren. @oran_ge teilte am 12. Februar eine Lösung zur Netzwerkverbindung über eine API und nannte sie „die stabilste und schnellste R1-Benutzererfahrung“, die Verlangsamungen und Netzwerkprobleme vollständig behebt. Diese Untersuchung zeigt, dass auch die technische Konfiguration außerhalb der Plattform die Stabilität beeinflussen kann.
Branchenrelevanz und Benutzerempfehlungen
Dieser plattformübergreifende Test hat nicht nur die Herausforderungen bei der Bereitstellung von DeepSeek-R1 aufgezeigt, sondern auch Diskussionen über die Kommerzialisierung und Stabilität von Open-Source-Modellen ausgelöst. X-Nutzer sind sich weitgehend einig, dass die Stabilität von DeepSeek-R1 im praktischen Einsatz trotz der hervorragenden Leistung in mathematischen und Programmier-Benchmark-Tests (z. B. MATH-500-Score von 97,3 %) noch verbessert werden muss. Die Belastung durch kostenlosen Traffic und hohe Lasten können zu Leistungseinbußen führen, während kostenpflichtige Plattformen durch Ressourcenzuweisung eine zuverlässigere Erfahrung bieten.
Branchenexperten empfehlen Nutzern, die Hosting-Plattform je nach Bedarf auszuwählen. Für Entwickler, die eine hohe Antwortgeschwindigkeit und vollständige Ausgabe benötigen, sind stabile Dienste wie Nano AI Search oder Silicon Flow eine gute Wahl. Für Nutzer, die komplexe Inferenzaufgaben bearbeiten müssen, sind kostenpflichtige Plattformen möglicherweise besser geeignet. Gleichzeitig wird DeepSeek aufgefordert, mehr Hardware-Support oder kostenpflichtige Stufen anzubieten, um die Überlastung der kostenlosen Dienste zu verringern, wie @GrayPsyche am 8. Februar in einem Beitrag gefordert hat.
Die Stabilitätsevaluation von DeepSeek-R1 auf Drittanbieterplattformen zeigt eine wichtige Tatsache: Das Potenzial des Modells ist groß, aber die tatsächliche Leistung variiert je nach Hosting-Umgebung. Von dem effizienten kostenlosen Service von Nano AI Search über die Abbruchprobleme von Alibaba Bailian bis hin zu der stabilen kostenpflichtigen Erfahrung von Silicon Flow müssen Nutzer Kosten und Leistung abwägen. Die zukünftige Entwicklung von DeepSeek-R1 und seine Wettbewerbsfähigkeit auf dem Weltmarkt hängen möglicherweise davon ab, ob diese Stabilitätsprobleme gelöst werden können. Die Diskussionen auf X dauern an, und dieses Thema wird die Aufmerksamkeit der Branche weiterhin auf sich ziehen.