DeepSeek V4 Flash zeigt in dieser Generation ein Fazit: Bei kleinen Modellen tiefes Engineering zu betreiben, ist eine riesige Verbesserungsrichtung.

Drei entscheidende Signale:
1. Die Expertensplittung ist im Vergleich zu früher noch feiner und tiefer; die Leistung bei aktiviertem 13B ist schlichtweg absurd
2. Die Kosten sind um eine Größenordnung gefallen – in einer real gemessenen Praxis für Prediction-Market-Arbitrage: von Dutzenden US-Dollar pro Tag auf ein paar US-Dollar; monatlich nutzbar für $20–100
3. Der technische Ansatz ist möglicherweise nicht „ein großes Modell klein machen“, sondern „ein Expertensystem mit LLM-Training groß machen“

Wenn man es für ein paar Dollar pro Tag auf einen Deckel bringen kann, ist die wirtschaftliche Machbarkeit von KI-Anwendungen vollständig gegeben. Dinge, die zuvor nicht liefen – semantische Analyse, automatisiertes Arbitrage, Batch-Verarbeitung – laufen jetzt schon mit einem Monatsbeitrag von $20.

Die Modellschicht wird zu Wasser, Strom und Gas. Wertvoll ist nicht das Modell selbst, sondern die Anwendungsfälle, die erst durch erschwingliche Modelle freigeschaltet werden.

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