DeepSeek R1 und V3: Was unterscheidet diese Modelle?

Das Problem

Sie haben bei DeepSeek zwei Namen gefunden, «R1» und «V3», und wissen nicht, was sie voneinander unterscheidet. In Artikeln, Foren und Dokumentationen stehen sie nebeneinander, manchmal mit Zusätzen. Welches gehört zu welcher Aufgabe? Und welches nutzen Sie, wenn Sie einfach im Chat tippen?

Hinzu kommt, dass solche Namen keine feste Bedeutung haben. Anbieter benennen Modelle um, führen neue Versionen ein oder fassen Funktionen zusammen. Was heute stimmt, kann in einigen Monaten überholt sein. Deshalb ist es nützlich, die Rollen zu verstehen, die hinter den Namen stehen, und nicht nur die Namen selbst.

Dieser Beitrag erklärt den grundsätzlichen Unterschied zwischen einem allgemeinen Sprachmodell und einem Reasoning-Modell am Beispiel von V3 und R1 (Stand Oktober 2026). Die aktuelle Benennung entnehmen Sie der Dokumentation des Anbieters.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Aufgabe festlegen: Geht es um Textarbeit (zusammenfassen, formulieren, übersetzen) oder um mehrschrittiges Denken (rechnen, Fehler suchen, Varianten abwägen)?
2. Aktuelle Benennung nachschlagen: Lesen Sie in der Dokumentation von DeepSeek, welches Modell heute welche Rolle hat und ob es einen Denkmodus gibt. Notieren Sie das Datum.
3. Zwei Testaufgaben vorbereiten: Eine einfache Textaufgabe und eine knifflige Aufgabe mit mehreren Schritten, deren Lösung Sie kennen, zum Beispiel eine kleine Rechenaufgabe mit Rabatten und Mehrwertsteuer.
4. Beide Modelle oder Modi ausprobieren: Geben Sie jeweils dieselbe Aufgabe ein. Beobachten Sie Tempo, Länge und Richtigkeit.
5. Antworten prüfen: Rechnen Sie nach. Reasoning-Modelle erklären oft Schritte. Prüfen Sie, ob jeder Schritt stimmt, nicht nur das Endergebnis.
6. Aufwand abwägen: Längeres Nachdenken dauert und kann mehr kosten. Für einfache Aufgaben bringt es meist nichts.
7. Datenschutz klären: Prüfen Sie, wo der Dienst Eingaben verarbeitet, bevor Sie echte Daten verwenden. Siehe DeepSeek und Datenschutz.
8. Regel festhalten: Notieren Sie, wofür Ihr Team welches Modell nutzt und wie Ergebnisse geprüft werden.

Vorlage zum Kopieren

Ich teste zwei Modelle bzw. Modi mit derselben Aufgabe.
Aufgabe A (Text): [z. B. Fasse den folgenden Absatz in drei Sätzen zusammen: …].
Aufgabe B (mehrschrittig): [z. B. Ein Handwerker rechnet 12 Stunden zu CHF [Satz],
5 % Rabatt, dazu 8,1 % Mehrwertsteuer. Wie hoch ist der Betrag?].

Bitte bei Aufgabe B: Lege deine Annahmen offen, rechne Schritt für Schritt
und nenne das Ergebnis mit Rundung. Sage, wenn eine Angabe fehlt.
Antworte auf Deutsch (Schweiz).

Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre eigenen Beispiele und vergleichen Sie die Antworten mit Ihrer eigenen Lösung.

Einfach erklärt

Denken Sie an zwei Mitarbeitende. Die eine antwortet fast sofort aus dem Bauch heraus: schnell, meist gut, aber bei verzwickten Fragen manchmal oberflächlich. Das entspricht einem allgemeinen Sprachmodell wie V3. Der andere legt sich Papier und Stift zurecht, schreibt Zwischenschritte auf und prüft sie, bevor er antwortet: langsamer, dafür bei Rechen- und Logikaufgaben meist verlässlicher. Das entspricht einem Reasoning-Modell wie R1. Mehr zum Prinzip unter Reasoning.

Worauf Sie achten müssen

• Namen sind Momentaufnahmen: Der Anbieter hat Bezeichnungen und Funktionen angepasst. Verlassen Sie sich nicht auf alte Artikel, sondern auf die aktuelle Dokumentation.
• Denkschritte sind kein Beweis: Auch ausführlich begründete Antworten können falsch sein. Prüfen Sie Rechnungen und Fakten.
• Online-Dienst und Modell: Wer im Online-Chat schreibt, nutzt den Dienst des Anbieters. Wer ein Modell lokal betreibt, hat andere Bedingungen. Siehe DeepSeek lokal oder im Online-Chat.
• Herkunft und Daten: Der Anbieter hat seinen Sitz in China. Prüfen Sie Datenschutzerklärung, Speicherort und die Vorgaben Ihres Betriebs, bevor Sie Geschäftsdaten eingeben.
• Kleine Ableger: Verkleinerte «Distill»-Modelle sind keine Originale. Sie werden separat beurteilt, siehe Distill bei DeepSeek.
• Keine Zusagen zur Qualität: Tests anderer Leute können abweichen. Nur Ihre eigenen Aufgaben zeigen, was passt.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Treuhandbüro in Schaffhausen möchte klären, ob ein Reasoning-Modell bei der Plausibilitätsprüfung von Monatsabschlüssen hilft.

Vorher: Die Mitarbeiterin lässt eine KI im Schnellmodus Auffälligkeiten suchen. Die Antworten klingen überzeugend, übersehen aber einen Rechenfehler in einer Sammelbuchung.

Nachher: Mit erfundenen Testdaten vergleicht das Büro beide Arten: Das schnelle Modell fasst Berichte gut zusammen, das Reasoning-Modell findet den Rechenfehler häufiger, braucht aber länger. Das Büro legt fest: Zusammenfassungen im Schnellmodus, Prüfungen mit Denkmodus, und in jedem Fall rechnet eine Person die kritischen Zahlen nach.

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Häufige Fragen

Welches Modell nutze ich im Online-Chat?

Das hängt von Zugang, Einstellung und Version ab und kann sich ändern. Schauen Sie in der Oberfläche nach, ob es einen Schalter für das Denken gibt, und lesen Sie die aktuelle Hilfe des Anbieters.

Ist R1 besser als V3?

Nicht allgemein. Für mehrschrittige Aufgaben ist ein Reasoning-Modell oft im Vorteil, für alltägliche Textarbeit meist unnötig langsam. Entscheidend ist die Aufgabe, siehe Reasoning-Modell oder normaler Chat.

Kann ich beide Modelle selbst betreiben?

Teile der Familie sind unter offenen Bedingungen erhältlich, aber die vollen Modelle brauchen sehr leistungsfähige Hardware. Prüfen Sie Lizenz und Aufwand, bevor Sie planen.

Woran erkenne ich eine falsche Rechnung der KI?

Rechnen Sie das Ergebnis mit dem Taschenrechner nach und prüfen Sie jede Annahme. Bei Beträgen und Mehrwertsteuer sollte immer eine Person nachrechnen.