DeepSeek-R1

Das Modell, das Anfang 2025 die Reasoning-Welle auslöste — o1-Klasse, komplett offen unter MIT. Lokal nutzt man praktisch immer die Distills (nächste Zeile).

So nutzt du es

Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).

Größen & Hardware

• Verfügbare Größen: 671B MoE (Original)
• Empfohlene Hardware (Q4): Nur Server

Benutzungsanleitung

Das offene „Denk-Modell“ — zeigt seine Überlegungen Schritt für Schritt, stark bei Logik und Mathe.

Installation:

ollama run deepseek-r1

Die Distill-Varianten machen es alltagstauglich: deepseek-r1:7b (8 GB RAM), deepseek-r1:14b (16 GB), deepseek-r1:32b (32 GB+).

Wofür gut: Knifflige Logik, Mathematik, Planungsaufgaben. Das Modell „denkt laut“ (sichtbarer Denkblock vor der Antwort) — faszinierend zum Zuschauen und praktisch zum Nachvollziehen.

Hinweis: Für schnelle Alltagsfragen ist ein normales Modell (Llama, Mistral) flotter — R1 glänzt, wenn die Aufgabe wirklich Denkarbeit braucht.

Im Detail

DeepSeek-R1 ist das Modell, das Anfang 2025 die breite Reasoning-Welle auslöste: Qualität auf o1-Niveau, aber komplett offen unter MIT-Lizenz und damit frei für kommerzielle Nutzung – ein Novum für diese Modellklasse. Das Original mit 671B MoE-Parametern läuft praktisch nur auf Server-Hardware, für lokale Rechner ist es ungeeignet. In der Praxis nutzen die meisten Anwender daher die destillierten Varianten. Relevant ist das Original vor allem für alle mit ernsthafter Serverinfrastruktur oder API-Zugriff, die maximale Reasoning-Qualität ohne Lizenzeinschränkungen wollen.

Praxis-Tipp

Für den eigenen Rechner lohnt sich fast nie das Original – stattdessen direkt zu DeepSeek-R1-Distill greifen, das die gleiche Denklogik in Alltagsgrößen liefert.

Siehe auch

• Qwen 3

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: Ollama
• Quelle: HF