DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: Warum es nicht R2 genannt wird

Als DeepSeek V3.1 im August 2025 vorstellte, erwarteten viele eine neue Generation: „Warum nicht R2?“ Die Antwort liegt in der strategischen Neuausrichtung von einem reinen Reasoning-Modell zu einem flexiblen, agententauglichen LLM. Während DeepSeek R1 ein hochmodernes Reasoning-Modell war, das auf Reinforcement Learning basierte, repräsentiert V3.1 eine andere Entwicklung: eine Kombination aus schneller Interaktion, tiefem Reasoning und Tool-Nutzung.

Dieser Artikel untersucht die wichtigsten Unterschiede zwischen DeepSeek V3.1 und R1, nicht nur auf Benchmark- oder Architektur-Ebene, sondern aus der Perspektive, warum DeepSeek auf hybride Inferenz, reale Agentenanwendungen und Effizienz setzt.

Was sind die wichtigsten Verbesserungen von DeepSeek V3.1 gegenüber R1?

Dimension	DeepSeek V3.1	R1
Modus-Unterstützung	Hybrid Thinking-Modus. Unterstützt das Umschalten über Chat-Vorlage: • thinking aktiviert Chain-of-Thought-Reasoning • response wechselt in den direkten Antwortmodus	Nur-Reasoning-Modus. Hauptsächlich Chain-of-Thought-Reasoning mit festem Modus
Tool-/Agent-Funktionen	Stärkere Agent-Fähigkeiten. • Post-Training verbessert Tool-Nutzung • Unterstützt strukturierte Tool-Aufrufe • Spezialisierte Code/Search-Agent-Vorlagen	Ursprünglich keine Unterstützung. Das R1-0528-Update fügte später JSON-Ausgabe und Function Calling hinzu
Inferenz-Effizienz	Schnellere Antworten. • DeepThink-Modus ≈ R1-Antwortqualität • Non-Thinking-Modus ist schneller, geeignet für latenzsensitive Anwendungen	Langsamer, aber stabil. • Hauptsächlich Reasoning-Modus, am besten für genauigkeitsorientierte Aufgaben

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Versionshinweise

DeepSeek R1 (Januar 2025)

• Erstes RL-basiertes Reasoning-Modell
• Leistungsgleichheit: Erreicht OpenAI’s o1 (GPT-4o-Äquivalent) bei Mathe-/Code-/Reasoning-Benchmarks
• Dense-Modell-SOTA: Sechs destillierte kleinere Modelle (1,5B–70B) erzielten Spitzenergebnisse
• Innovativer Ansatz: Pionierarbeit für „großflächiges RL im Post-Training“

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DeepSeek R1–0528 (Mai 2025)

• Zwischenupdate mit Qualitäts- und Bedienbarkeitsverbesserungen
• Benchmark-Verbesserungen: Verbesserte Leistungskennzahlen
• Frontend-Upgrades: Verbesserte Benutzerinteraktion
• Reduzierte Halluzinationen: Bessere faktenbasierte Konsistenz
• Neue API-Funktionen: Unterstützung für JSON-Ausgabe und Function Calling

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DeepSeek V3.1 (August 2025)

• Erster Schritt in die Agenten-Ära
• Hybride Inferenz: Ein Modell, das zwei Modi unterstützt (Think & Non-Think)
• Schnelleres Denken: V3.1-Think erzielt Ergebnisse schneller als R1–0528
• Verbesserte Agent-Fähigkeiten: Post-Training-Verbesserungen für Tool-Nutzung und mehrstufige Aufgaben
• Kontextunterstützung: Behält 128K Token-Kontext in allen Modi bei

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Architektur

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark

Allgemeiner Benchmark

Suchagent-Benchmark

Code-Benchmark

Code-Agent-Benchmark

Mathe-Benchmark

V3.1-Thinking übertrifft oder erreicht R1-0528 bei allgemeinen, Code-, Mathematik- und Suchaufgaben.
V3.1-Non-Thinking führt bei Code-Agent-Benchmarks, während R1-0528 nur einen leichten Vorteil bei langen geisteswissenschaftlichen Reasoning-Aufgaben zeigt.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Geschwindigkeit

Metrik	DeepSeek V3.1 (Non-Thinking)	DeepSeek R1–0528	DeepSeek V3.1 (Reasoning)
Ausgabegeschwindigkeit (Token/s, höher ist besser)	20	20	20
Latenz – Zeit bis zum ersten Antwort-Token (s)	2,9	102,3	103,9
End-to-End-Antwortzeit (500 Token) (s, niedriger ist besser)	28,1 (25,2 Eingabe + 2,9 Ausgabe)	127,1 (99,4 Eingabe + 24,9 Ausgabe + 2,8 Denkzeit geschätzt)	129,2 (101 Eingabe + 25,2 Ausgabe + 3,0 Denkzeit geschätzt)

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Der Wert des Hybrid Thinking-Modus von V3.1 liegt in der Flexibilität:

• Non-Thinking-Modus: Niedrigste Latenz (nur 2,9 s bis zum ersten Token, 28,1 s für eine vollständige Antwort mit 500 Token). Am besten geeignet für latenzsensitive Anwendungen wie Chat oder interaktive APIs.
• Reasoning-Modus: Vergleichbare Leistung wie R1–0528, mit hoher Genauigkeit im Chain-of-Thought. Am besten geeignet für komplexe Reasoning-Aufgaben.
• Gesamtoptimierung: Die Verbesserung liegt nicht in der rohen Ausgabegeschwindigkeit, sondern in der Fähigkeit, lange „Denkverzögerungen“ zu umgehen. Dadurch kann V3.1 je nach Aufgabe sowohl schnelle Interaktion als auch tiefes Reasoning ausbalancieren.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Systemanforderungen

Modell	Gesamtparameter	Aktivierte Parameter	Kontextlänge
DeepSeek-V3.1-Base	671B	37B	128K
DeepSeek-V3.1	671B	37B	128K
DeepSeek-R1-0528	671B	37B	128K
DeepSeek-R1	671B	37B	128K

Das vollständige 671B-MoE-Modell benötigt etwa 1–1,5 TB GPU‑RAM, um mit voller Präzision ausgeführt zu werden.

Um die FP8-Optimierungen von V3.1 zu nutzen, werden GPUs mit FP8-Unterstützung (NVIDIA H100, H200, Blackwell-Serie) empfohlen.

Mit dem Spot-Billing von Novita AI können Sie H200 SXM für nur 1,63 $/Stunde oder H100 SXM für nur 0,90 $/Stunde nutzen.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Anwendungen

Aufgabentyp	Empfohlenes Modell	Empfohlener Modus
API-Tool-Aufruf	DeepSeek V3.1	Non-Thinking-Modus
Multi-Turn-Agent-Ausführung	DeepSeek V3.1	Non-Thinking-Modus
Mathematik / Logik / Programmierung Reasoning	DeepSeek V3.1 oder R1	Thinking-Modus
Schnelle Benutzerinteraktion	DeepSeek V3.1	Non-Thinking-Modus
Langes Dokument lesen und zusammenfassen	DeepSeek V3.1	Thinking-Modus (128K Kontext)

Zusammenfassend ist R1 ein hochmodernes Reasoning-Modell, am besten geeignet für Aufgaben, die Logik und Berechnung betonen, während V3.1 ein vielseitigeres, agentenfähiges Modell ist, das sowohl allgemeinen Chat als auch anspruchsvolle toolbasierte Anwendungen bedienen kann.

Wie Sie DeepSeek V3.1 und R1 über eine günstige und stabile API nutzen können

Novita AI integriert eine breite Palette von DeepSeek-Modellen, darunter V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo sowie mehrere leichte Destillate wie Qwen 14B/32B und LLaMA 70B – von Langkontext-Reasoning bis zu kosteneffizienter Inferenz.

Was Novita auszeichnet, ist der eigens optimierte DeepSeek R1 Turbo, der einen bis zu 3× schnelleren Durchsatz und einen zeitlich begrenzten Rabatt von 60 % bietet – eine ideale Wahl für Entwickler, die sowohl Leistung als auch Erschwinglichkeit suchen.

Metrik	DeepSeek V3.1 Wert
Eingabepreis	0,55 $
Ausgabepreis	1,66 $
Latenz	3,00 s
Durchsatz	48,28 tps
Betriebszeit	🟩🟩🟩

Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen

Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.

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Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell

Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.

Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion

Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Funktionen des ausgewählten Modells zu erkunden.

Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite „Einstellungen“ auf und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.

Schritt 5: Installieren Sie die API

Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.

Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"

client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)

stream = True # or False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

DeepSeek R1 bleibt ein Reasoning-Benchmark – es war Vorreiter beim RL-basierten Post-Training und konkurrierte mit GPT-4o bei Mathe- und Logikaufgaben. Aber es ist langsam, unflexibel und nicht für Agenten konzipiert.

DeepSeek V3.1 hingegen ist für die Ära der realen Bereitstellung entwickelt:

• 🔁 Wechseln zwischen Reasoning und Geschwindigkeit.
• 🛠️ APIs, Agenten und Tools nativ aufrufen.
• 🚀 Schneller inferieren, weniger bezahlen und intelligenter integrieren.

Statt es R2 zu nennen, hat DeepSeek bewusst eine neue Richtung mit V3.1 signalisiert: Es ist nicht nur smarter – es ist nutzbarer.

Für Entwickler, Forscher und Unternehmen ist V3.1 eine praktische, flexible und produktionsbereite Alternative, während R1 ein akademischer Benchmark bleibt.

Häufig gestellte Fragen

Ist V3.1 nur eine schnellere Version von R1?

Nicht ganz. Während V3.1-Think in der Reasoning-Qualität mit R1 mithalten kann, bietet der Non-Thinking-Modus extrem niedrige Latenz. Noch wichtiger: V3.1 unterstützt agentische Aufgaben und strukturierte Tool-Nutzung, die R1 (nativ) nicht bietet.

Warum hat DeepSeek die Bezeichnung „R2“ übersprungen?

Weil V3.1 nicht nur ein neues Reasoning-Modell ist – es ist ein neues hybrides Paradigma. Die Benennung signalisiert, dass DeepSeek sich auf die Agenten-Ära konzentriert, nicht nur auf bessere Logik.

Wie kann ich DeepSeek V3.1 einfach ausprobieren?

Sie können Novita AI nutzen, um DeepSeek V3.1 sofort im kostenlosen Playground zu testen. Novita bietet:
✅ Volle Unterstützung für DeepSeek V3.1, R1 und Turbo-Modelle
💸 H100 ab 0,90 $/h, H200 ab 1,63 $/h (Spot-Preise)

Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanzen – die kosteneffizienten Tools, die Sie brauchen. Verzichten Sie auf Infrastruktur, starten Sie kostenlos und machen Sie Ihre KI-Vision zur Realität.

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