Chinesische KI DeepSeek R2 soll nach eigenen Aussagen noch im August erscheinen

DeepSeek plant die Einführung seines Sprachmodells der nächsten Generation – DeepSeek-R2 – für einen Zeitraum zwischen dem 15. und 30. August 2025. Diese Information stammt aus einer Interaktion mit dem eigenen KI-Chatbot-System des Unternehmens und deutet auf eine mögliche Veröffentlichung nur wenige Tage nach ChatGPT-5 hin. Technisch soll R2 einen deutlichen Architekturfortschritt machen, da es auf ein weiterentwickeltes Mixture-of-Experts-Setup setzt und ein optimiertes Gating-Netzwerk integriert. Dadurch soll das Modell komplexe Inferenzaufgaben effizienter verarbeiten können.

Laut WinFuture könnte R2 auf bis zu 1,2 Billionen Parameter skaliert werden. Damit würde R2 fast doppelt so groß ausfallen wie das Vorgängermodell R1 mit 671 Milliarden Parametern. Dennoch liegt man bei diesem Wert unter den mehr als 1,8 Billionen Parametern von ChatGPT-4 und -5.

DeepSeek dementiert einen Release im August

Offiziell gibt sich DeepSeek allerdings zurückhaltender und dementiert einen August-Release, wie IT Home berichtet. R2 befindet sich zwar in aktiven Tests, gilt jedoch noch nicht als marktreif. Das Unternehmen betont, dass ein leistungsfähiges Modell allein nicht ausreicht, sondern Stabilität und Skalierbarkeit gleichermaßen entscheidend sind.

CEO Liang Wenfeng soll nach Monaten intensiver Entwicklung weiterhin nicht zufrieden mit der Leistung sein. Zudem erschweren externe Faktoren wie der eingeschränkte Zugang zu Nvidias H20-Chips die Fertigstellung. Die Befürchtung ist, dass eine zu frühe Veröffentlichung bei hoher Nachfrage zu Systemüberlastungen führen könnte, was in einem stark umkämpften KI-Markt durch ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini, erhebliche Risiken birgt.

DeepSeek strebt eine chinesische KI-Autarkie an

Als Teil einer Strategie zur nationalen Unabhängigkeit hat DeepSeek das Modell vollständig auf Huaweis Ascend-910B-Chips trainiert. Das Huawei-Cluster liefert 512 PetaFlops FP16-Leistung (Halbpräzision) bei 82 Prozent Auslastung und erreicht damit 91 Prozent der Performance eines Nvidia-A100-Clusters. Diese Entscheidung reduziert Chinas Abhängigkeit von US-Hardware und senkt zugleich die Kosten erheblich. Durch lokale Hardware und gezielte Optimierungen sollen die Trainingskosten um 97 Prozent unter denen von ChatGPT-4 liegen. Analysten erwarten, dass DeepSeek die API zu deutlich niedrigeren Preisen anbieten könnte, was den etablierten Preismodellen von OpenAI, Perplexity und Google Konkurrenz machen würde.

Huawei überzeugt durch UCM

Parallel dazu hat Huawei ein neues KI-Inferenz-Framework namens Unified Cache Manager (UCM) entwickelt. Es beschleunigt die Verarbeitung von KV-Cache-Daten über unterschiedliche Speicherebenen wie HBM, DRAM und SSDs hinweg. In Praxistests mit China UnionPay wurde eine bis zu 90-prozentige Reduzierung der Latenz und eine 22-fache Steigerung des Durchsatzes erreicht.

Huawei plant, UCM im September als Open Source zu veröffentlichen. Zusammengenommen zeigen die Fortschritte bei DeepSeek-R2 und Huaweis UCM, dass China konsequent daran arbeitet, eigenständige Hochleistungs-KI-Systeme zu entwickeln, die ohne westliche Chips und Softwarelösungen auskommen.