Deepseek R1 programmiert im eigenen Netzwerk

Ein Vergleich von 3 KI Large Language Models zur Lösung einfacher Entwicklungsaufgaben

Es gibt ein neues Open-Source-Modell: Deepseek R1. Livebench AI bewertet es direkt hinter OpenAI o1 und das als frei verfügbares LLM. Das ermöglicht es, ein leistungsfähiges Sprachmodell direkt auf dem eigenen Rechner oder im eigenen Netzwerk zu betreiben. Dies ist besonders spannend für Entwicklerteams und IT-Abteilungen, die Wert auf Datenschutz, Unabhängigkeit von Cloud-Diensten und die Anpassung an eigene Anforderungen legen. Doch wie schlägt sich ein lokal eingesetztes Modell wie Deepseek R1 im Vergleich zu cloudbasierten Alternativen wie Gemini 2 flash oder o1-mini?

Wir wollten die Herangehensweisen dieser drei Modelle anhand einfacher Software-Probleme vergleichen: von String-Manipulationen über Datenbankoperationen bis hin zu Sicherheitsaspekten wie Passwort-Handling. Dabei beleuchten wir nicht nur die Funktionalität und die Codequalität, sondern auch, wie sich Deepseek R1-14B als lokal einsetzbares Modell für spezifische Anforderungen eignet. Die R1 14B Version ist auf Platz 4. der Modellgrößen, dh mit entsprechenden Servern kann auch 32B, 70B oder 671B eingesetzt werden.

Welche Aufgaben sind zu lösen?

Um die Modelle miteinander zu vergleichen, haben wir einen sehr einfachen Ansatz gewählt. Anders als bei umfangreichen Benchmarks wie denen von LiveBench AI, die mit großen und komplexen Testszenarien arbeiten, fokussieren wir uns hier auf kleine, klar definierte Aufgaben, die typische Problemstellungen im Software-Alltag abbilden. Ziel ist es, Unterschiede in den Ansätzen und Stärken der Modelle aufzuzeigen – nicht eine vollumfassende Leistungsbewertung.

Die Aufgaben umfassen drei grundlegende Szenarien:

String-Manipulation
Eine einfache Funktion, die die Häufigkeit von Zeichen in einem String zählt. Ziel ist es, die Effizienz und Eleganz des generierten Codes zu bewerten.
Datenbankoperationen mit Google Datastore
Ein typisches CRUD-Szenario: Es soll überprüft werden, ob ein Datensatz existiert, und je nach Ergebnis wird dieser entweder aktualisiert oder neu erstellt. Hier zeigt sich, wie gut die Modelle mit externen APIs umgehen und ob sie logische Abfragen korrekt umsetzen.
Sicherheitsaufgabe: Passwort-Handling
Ein kleines Spring-Boot-Projekt mit einer POST /register– und einer POST /login-API, die sichere Passwort-Hashing- und Verifizierungsmechanismen implementieren. Diese Aufgabe beleuchtet die Fähigkeit der Modelle, produktionsnahe Best Practices in der Anwendungssicherheit abzubilden.

Diese Aufgaben sind bewusst einfach gehalten, um die grundlegenden Ansätze und Qualitäten der Modelle nachvollziehbar zu vergleichen – ein schneller Praxistest statt aufwendiger Laborbedingungen.

Vergleich der KI Modelle für die Entwicklung von Software

Wie schlagen sich Deepseek R1-14B, Gemini 2 flash, und o1-mini bei unseren drei Aufgaben? Hier sind die Ergebnisse im Überblick:

1. String-Manipulation: Zeichenhäufigkeit zählen

Alle drei Modelle haben diese Aufgabe souverän gelöst. Ziel war es, eine Methode zu schreiben, die die Häufigkeit von Zeichen in einem String zählt und das Ergebnis formatiert zurückgibt.

Beispiel:
Input: "Hello World!"
Erwartetes Ergebnis: H: 1, E: 1, L: 3, O: 2, W: 1, R: 1, D: 1, !: 1

Deepseek R1-14B: Eine schlanke Lösung mit einem TreeMap zur automatischen Sortierung der Zeichen.
Gemini 2 flash: Eine ähnliche Lösung, allerdings mit einem HashMap-basierten Ansatz, der etwas schneller, aber unsortiert ist.
o1-mini: Ähnlich wie Deepseek R1, nutzte ebenfalls einen TreeMap-Ansatz für eine sortierte Ausgabe.

Fazit: Alle Modelle haben diesen einfachen Task fehlerfrei umgesetzt. Die Unterschiede lagen nur in der Wahl der Datenstruktur (TreeMap vs. HashMap).

2. Datenbankoperationen mit Google Datastore: Upsert-Funktion

Hier ging es um das Überprüfen und Aktualisieren von Datensätzen in einer Google Datastore-Datenbank. Die Aufgabe verlangte, entweder einen Datensatz zu aktualisieren (falls er existiert) oder einen neuen zu erstellen (falls nicht).

Beobachtungen:

Deepseek R1-14B: Ließ einige Details offen, wie z. B. die genaue Handhabung von Edge Cases. Es wurde direkt mit einem Key gearbeitet, wobei email als eindeutiger Identifier verwendet wurde. Während die Basis funktionierte, fehlte der Code für Null-Checks oder andere Sicherheitsmaßnahmen.
Gemini 2 flash: Implementierte eine ausgereiftere Version mit Property-Queries, Validierung (IllegalArgumentException bei ungültigen Eingaben) und einer expliziten Abfrage des Zeitstempels im Google-Datastore-Format (Timestamp).
o1-mini: Ähnlich wie Gemini 2 flash, mit robusten Sicherheitschecks und Nutzung von Google-Standards wie Timestamp.now().

Fazit: Während Deepseek R1 die Aufgabe korrekt löste, fehlten Feinheiten wie Validierungen und der Umgang mit Edge Cases. Gemini 2 flash und o1-mini lieferten deutlich robustere und praxisnähere Lösungen.

3. Sicherheitsaufgabe: Passwort-Handling mit Spring Boot

Die letzte Aufgabe zeigte die größten Unterschiede. Gefordert war die Implementierung von sicheren Registrierungs- und Login-APIs mit Passwort-Hashing über BCryptPasswordEncoder.

Beobachtungen:

Deepseek R1-14B: Bot eine einfache und funktionierende Lösung, beschränkte sich aber auf das Nötigste. Es wurden keine Status-Codes zurückgegeben, und die gesamte Logik war in einer Datei gehalten. Der Ansatz war ausreichend für kleinere Tests, aber weit entfernt von einem produktionsfähigen Setup.
Gemini 2 flash: Präsentierte eine robuste API-Struktur, verwendete ResponseEntity für aussagekräftige HTTP-Status-Codes (z. B. 201 Created, 409 Conflict), und setzte die Passwort-Logik nach Best Practices um. Es fehlten jedoch zusätzliche Validierungen für Eingabefelder.
o1-mini: Überzeugte durch eine komplette Lösung im Enterprise-Stil: Neben den Best Practices von Gemini 2 flash fügte o1-mini Validierungen (@Valid, @NotBlank, @Size) für Eingabefelder hinzu, setzte einen SecurityConfig für die Spring-Security-Filterkette auf, und organisierte den Code in separaten Klassen (DTOs, Model, Controller, Config).

Fazit: Deepseek R1-14B war hier deutlich im Hintertreffen, da der Code nicht für größere Projekte gedacht war. Gemini 2 flash lieferte eine starke, praxisnahe Lösung, während o1-mini den Maßstab für Enterprise-Qualität setzte.

Zusammenfassung der Ergebnisse

String-Manipulation: Alle Modelle gleichauf – ideal für kurze Tests und lokale Ausführung.
Google Datastore: Gemini 2 flash und o1-mini zeigten robustere und produktionstaugliche Lösungen. Deepseek R1-14B war funktional, aber rudimentär.
Passwort-Handling: Ein klarer Unterschied. Deepseek R1-14B reichte für Tests, während Gemini 2 flash und insbesondere o1-mini Best Practices demonstrierten.

Wo die Modelle glänzen

Deepseek R1-14B:
- Ideal für lokale, schnelle Tests oder kleine Aufgaben, wo Datenschutz wichtig ist.
- Begrenzter Umfang, aber flexibel und unabhängig von der Cloud.
Gemini 2 flash:
- Starke, praxisnahe Lösungen, geeignet für Teams, die produktionsnahen Code benötigen, ohne aufwändige Struktur.
- Gute Balance zwischen Einfachheit und Qualität.
o1-mini:
- Perfekt für Teams, die direkt produktionsreifen Code oder Enterprise-Standards brauchen.
- Eher für komplexere Anforderungen geeignet, jedoch schwer zu automatisieren.

Fazit für Entscheider: Deepseek R1-14B bietet eine datensichere, lokale Lösung, während gehostete Modelle wie Gemini 2 flash und o1-mini die stärkeren Partner für produktionsreife Lösungen sind.

Ein Blick in die Gedankenwelt von Deepseek R1

Eine Besonderheit von Deepseek R1-14B ist die Transparenz des Modells während der Codegenerierung. Es ist fast, als könnte man dem LLM beim Denken zusehen: Es durchläuft mehrere gedankliche Schleifen, überlegt sich Schritt für Schritt, wie es ein Problem lösen könnte, und setzt diese Überlegungen schließlich in Code um. Diese iterative Herangehensweise wirkt manchmal langsamer als bei gehosteten Modellen, ist jedoch faszinierend und zeigt das Potenzial, das hinter einem lokal betriebenen Modell steckt.

Trotz seiner kleineren Größe ist die 14B-Variante schnell genug, um praktisch eingesetzt werden zu können. Mit der richtigen Server-Hardware (z. B. GPUs mit hoher Rechenleistung) und mehr Ressourcen könnte ein größeres Modell von Deepseek R1 die Performance noch weiter steigern. Bereits heute kommt man mit der aktuellen Version beeindruckend nah an eine gute Coding-Performance heran – und das lokal, ohne Abhängigkeit von externen Anbietern.

Für Unternehmen, die auf Datensouveränität, Anpassungsfähigkeit und Effizienz setzen, bietet Deepseek R1 spannende Möglichkeiten, die sich mit der richtigen Infrastruktur und Modellgröße noch weiter ausschöpfen lassen. Der Weg zu leistungsfähigen, lokal betriebenen LLMs für die Softwareentwicklung ist greifbar nah.