MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz auf Consumer-Hardware zu testen, ist eine spannende Herausforderung. Das chinesische KI-Modell DeepSeek R1 bietet die Möglichkeit, auch ohne Cloud-Anbindung lokal auf einem PC zu laufen. Wir haben das Modell auf der neuesten NVIDIA GeForce RTX 5090 getestet, um herauszufinden, wie es sich auf der derzeit leistungsstärksten Consumer-GPU schlägt.
Die Möglichkeit, das KI-Modell DeepSeek R1 lokal auf einem PC zu betreiben, eröffnet neue Horizonte für Anwender, die unabhängig von Cloud-Diensten arbeiten möchten. Im Gegensatz zu vielen anderen großen Sprachmodellen, die auf die Server des Herstellers angewiesen sind, kann DeepSeek R1 direkt heruntergeladen und verwendet werden. Diese Flexibilität ist besonders für Entwickler und Forscher von Interesse, die ihre Daten lokal verarbeiten möchten.
Die Herausforderung bei der Nutzung von DeepSeek R1 auf herkömmlicher PC-Hardware liegt im hohen Speicherbedarf. Das vollständige Modell benötigt etwa 1,5 Terabyte RAM, was für die meisten PCs unpraktisch ist. Doch durch geschickte Reduzierung des Speicherbedarfs kann das Modell sogar auf leistungsstarken Grafikkarten wie der NVIDIA GeForce RTX 5090 betrieben werden. Diese Grafikkarte bietet mit 32 Gigabyte Speicher die derzeit beste Leistung im Consumer-Bereich.
Um die Grenzen der Leistungsfähigkeit von DeepSeek R1 auszuloten, haben wir das Modell auf der RTX 5090 getestet. Dabei haben wir nicht nur die maximale Anzahl von Tokens pro Sekunde gemessen, sondern auch untersucht, wie stark das Modell verkleinert werden kann, bevor die Qualität der Antworten leidet. Diese ‘Destillation’ des Modells führt zwar zu einem gewissen Gedächtnisverlust, beeinträchtigt jedoch nicht zwangsläufig die grundlegenden Fähigkeiten der KI.
Die Ergebnisse unserer Tests zeigen, dass DeepSeek R1 auch in einer abgespeckten Version auf der RTX 5090 beeindruckende Leistungen erbringt. Die Grafikkarte, die auf der gleichen Architektur wie viele KI-Beschleuniger basiert, profitiert von der engen Verwandtschaft und ermöglicht eine effiziente Verarbeitung der Daten. Dies zeigt, dass selbst Consumer-Hardware in der Lage ist, anspruchsvolle KI-Modelle zu betreiben, wenn die richtigen Anpassungen vorgenommen werden.
Die Möglichkeit, DeepSeek R1 lokal zu betreiben, könnte weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien haben. Entwickler könnten von der Unabhängigkeit von Cloud-Diensten profitieren und ihre Anwendungen direkt auf leistungsstarken PCs testen. Dies könnte auch die Tür für neue Anwendungen öffnen, die bisher aufgrund von Datenschutzbedenken oder Bandbreitenbeschränkungen nicht realisierbar waren.
Insgesamt zeigt der Test von DeepSeek R1 auf der NVIDIA GeForce RTX 5090, dass die Grenzen der KI-Leistung auf Consumer-Hardware noch lange nicht erreicht sind. Mit der richtigen Hardware und den passenden Optimierungen können selbst komplexe Modelle effizient betrieben werden, was neue Möglichkeiten für die KI-Entwicklung eröffnet.
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