Am 24. April hat das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek V4 veröffentlicht, sein lang erwartetes neues Flaggschiff-Modell, und ehrlich gesagt ist das eine ziemlich große Sache – auch wenn es die KI-Welt nicht ganz so erschüttern wird wie sein Vorgänger R1. V4 kann dank eines pfiffigen neuen Designs viel längere Prompts verarbeiten, ist Open Source (also kann es jeder herunterladen, nutzen und modifizieren) und macht aus Gründen Lärm, die über Benchmarks hinausgehen.

Zuerst der Preis. DeepSeek behauptet, dass die Leistung von V4 mit den besten Modellen zu einem Bruchteil der Kosten konkurriert, was großartige Neuigkeiten für Entwickler sind, die ihre Startups nicht verpfänden wollen, um KI zu bezahlen. V4 kommt in zwei Varianten: V4-Pro, ein kräftigeres Modell für Coding und komplexe Aufgaben, und V4-Flash, eine kleinere, schnellere Version. Beide haben Reasoning-Modi, die es dem Modell ermöglichen, seine Arbeit zu zeigen, wie ein Mathelehrer, dem es wirklich wichtig ist. Preise? V4-Pro kostet 1,74 $ pro Million Input-Token und 3,48 $ pro Million Output-Token – Peanuts im Vergleich zu OpenAI und Anthropic. V4-Flash ist noch billiger mit etwa 0,14 $ pro Million Input-Token und 0,28 $ pro Million Output-Token, was es zu einem der billigsten Top-Modelle überhaupt macht. Das ist die Art von Preispunkt, der einen dazu bringt, eine App bauen zu wollen, nur weil man es kann.

Leistungsmäßig ist V4 ein massiver Sprung gegenüber R1, was ungefähr so überraschend ist wie die Erkenntnis, dass Wasser nass ist. Bei wichtigen Benchmarks erreicht V4-Pro das Niveau von Anthropics Claude-Opus-4.6, OpenAIs GPT-5.4 und Googles Gemini-3.1 und schlägt Open-Source-Konkurrenten wie Alibabas Qwen-3.5 und Z.ais GLM-5.1 bei Coding, Mathe und STEM-Aufgaben. Es ist auch spitze bei agentischen Coding-Aufgaben und mehrstufiger Problemlösung. DeepSeeks interne Umfrage unter 85 Entwicklern? Mehr als 90% setzten V4-Pro in ihre Top-Wahl fürs Coding. Und für die agentische Crowd ist V4 optimiert für Frameworks wie Claude Code, OpenClaw und CodeBuddy – denn wer will nicht, dass seine KI einen Sidekick hat?

Jetzt zum Lang-Kontext-Ding. Beide V4-Versionen können 1 Million Token verarbeiten – genug, um alle drei Bände von Der Herr der Ringe und Der Hobbit zusammen zu fassen. Das ist eine Menge Hobbits. Aber die eigentliche Innovation ist, wie DeepSeek es gemacht hat: Sie haben den Aufmerksamkeitsmechanismus angepasst, um selektiver zu sein, ältere Informationen zu komprimieren und sich auf das zu konzentrieren, was jetzt wichtig ist. Das reduziert den Rechenaufwand auf 27% und den Speicher auf 10% im Vergleich zum Vorgängermodell V3.2 bei einem Kontext von 1 Million Token (V4-Flash nutzt nur 10% Rechenleistung und 7% Speicher). Das bedeutet, man kann einen KI-Coding-Assistenten bauen, der den gesamten Codebase liest, ohne zu vergessen, was er vor fünf Minuten gelesen hat.

Und nun die Geopolitik. V4 ist DeepSeeks erstes Modell, das für einheimische chinesische Chips optimiert ist, insbesondere Huaweis Ascend. Das ist eine große Sache, denn es ist ein Test, ob China sich von Nvidia loslösen kann. US-Exportkontrollen haben chinesische Firmen von Nvidias besten Chips abgeschnitten, also drängt Peking auf einen einheimischen KI-Stack. DeepSeek hat Berichten zufolge nur chinesischen Chip-Herstellern frühzeitigen Zugang gewährt, und Huawei kündigte am Freitag an, dass seine Ascend-950-Supernodes V4 unterstützen werden. Aber lasst uns nicht voreilig sein: DeepSeeks technischer Bericht deutet darauf hin, dass sie chinesische Chips für Inferenz verwenden, aber das Training könnte immer noch auf Nvidia angewiesen sein. Der Tsinghua-Professor Liu Zhiyuan sagte dem MIT Technology Review, dass nur ein Teil von V4s Training für chinesische Chips angepasst wurde, und mehrere anonyme Quellen sagten, dass chinesische Chips besser für Inferenz als für Training geeignet sind. Trotzdem sagt DeepSeek, dass die Preise für V4-Pro deutlich sinken könnten, sobald Huaweis Ascend-950-Supernodes in der zweiten Jahreshälfte in großem Umfang ausgeliefert werden.

Also, wird V4 die Dinge so erschüttern wie R1? Wahrscheinlich nicht, aber es ist ein Zeichen, dass China eine parallele KI-Infrastruktur aufbaut – und das mit einem Preisschild, das einen doppelt hinschauen lässt.