# Adept vs DeepSeek Adept verzeichnet 12.261 monatliche Besuche mit -46,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [Adept](https://openaitools.app/de/tool/adept) | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.adept.ai | https://www.deepseek.com | | Kategorien | AI Agent, AI Workflow, KI-Produktivitätstools, KI-Dokumentenextraktion | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium | | Monatliche Besuche | 12.261 | 372.761.591 | | MoM-Wachstumsrate | -46,3 % | +4,3 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 3.793 | 291.585.405 | | Bewertungsergebnis | 4,2 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 44 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Adept Adept positioniert sich als Forschungs- und Produktlabor für maschinelles Lernen: Statt bei konversationellen Antworten stehenzubleiben, werden Modelle entwickelt, die handeln. Kernidee ist der Action Transformer, der den Bildschirm beobachtet und mehrstufige Workflows in bestehender Software auf Basis natürlicher Sprachbefehle ausführt, sodass Teams ihr Toolset nicht um eine neue Oberfläche herum neu bauen müssen. Zu den öffentlichen Arbeiten zählen das ACT-1-Modell für Aktionen im Browser, die unter permissiver Lizenz veröffentlichte Persimmon-Sprachmodellfamilie sowie Engineering-Beiträge wie die FlashAttention-Forschung zum effizienten Training von Transformern mit langen Sequenzen. Diese Mischung aus angewandter Agentenforschung und Grundlagenarbeit unterscheidet Adept von zweckgebundenen Automatisierungsskripten. Adept ist erheblich finanziert, unter anderem mit einer 350-Millionen-Dollar-Serie-B-Runde, und richtet sich an Unternehmensteams, die repetitive, hochvolumige Prozesse delegieren wollen: Dateneingabe, Dokumentenbearbeitung, Formularausfüllung und anwendungsübergreifende Abläufe. Da die Technologie über Unternehmensprojekte bereitgestellt wird, sind die kommerziellen Konditionen nicht auf der Website veröffentlicht; üblicherweise nimmt man direkt Kontakt für einen Pilot auf. **Preise und Tarife:** Adept veröffentlicht keine Self-Service-Preise. Der kommerzielle Zugang entsteht über direkte Gespräche und Pilotprojekte; die Kosten hängen von Umfang, Deployment und Support ab. - **Action Transformer (ACT):** Modelle, die einen Bildschirm beobachten und mehrstufige Aktionen in bestehender Software ausführen – statt sie nur zu beschreiben. - **Aufgabendelegation in natürlicher Sprache:** Nutzer formulieren ein Ziel alltagssprachlich, der Agent übersetzt es in konkrete Klicks, Eingaben und Navigation. - **Persimmon als Open-Source-LLMs:** Eine unter permissiver Lizenz veröffentlichte Sprachmodellfamilie für Forschung und Entwicklung. - **Anwendungsübergreifende Workflows:** Die Automatisierung umfasst Browser und Desktop und verbindet Systeme, die nie für einen Austausch gedacht waren. - **Grundlagenforschung im ML:** Veröffentlichte Arbeiten zu effizientem Transformer-Training und Long-Sequence-Attention tragen die Produktlinie. **Stärken:** Ungewöhnliche Forschungstiefe: angewandte Agenten plus offene Grundlagenmodelle; Agenten arbeiten in bestehender Software, große Migrationen entfallen; Veröffentlichte Persimmon-Modelle geben Entwicklern etwas konkret Testbares; Gut finanziert und von renommierten Investoren unterstützt **Einschränkungen:** Keine transparenten Self-Service-Preise und keine Sofort-Anmeldung; Öffentliche Produkt- und Blogupdates sind spärlich, aktuelle Fähigkeiten schwer prüfbar; Rein enterpriseorientierter Vertrieb ist für Einzelpersonen und kleine Teams unpraktisch [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/adept.md) ## DeepSeek DeepSeek (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.) ist eine Frontier-KI-Forschungsorganisation, die den globalen LLM-Markt durch die Kombination von Open-Weight-Transparenz mit bahnbrechender MoE- (Mixture-of-Experts-) und Reinforcement-Learning-Reasoning-Effizienz aufgemischt hat. Nach den richtungsweisenden Veröffentlichungen von DeepSeek-V3 und dem peer-reviewten Reasoning-Modell DeepSeek-R1 führte DeepSeek 2026 die DeepSeek-V4-Generation ein – mit Hybrid-Attention-Architektur und nativem 1-Million-Token-Kontextfenster in DeepSeek-V4-Pro (1,6T Gesamtparameter, 49B aktiv pro Token) und DeepSeek-V4.1-Flash (284B Gesamtparameter, 13B aktiv pro Token). Nutzer können DeepSeek auf drei Wegen verwenden: völlig kostenlos über das Verbraucher-Webportal (chat.deepseek.com) und die Mobile-Apps mit Ein-Klick-Umschaltung für tiefes Denken und Live-Websuche; über DeepSeeks gehostete, OpenAI-kompatible Entwickler-API; oder durch Self-Hosting der Open-Weight-Checkpoints (einschließlich V3, R1, Prover-V2 und destillierter Qwen/Llama-Varianten) auf eigener Infrastruktur. Die Modelle glänzen bei Wettbewerbsmathematik, Algorithmusdesign, Softwareentwicklung auf Repository-Ebene und strukturierter Datenextraktion, wobei automatisches Context-Caching in der API die Kosten für wiederholte Prompts um über 95 % senkt. Ende 2026 bleibt DeepSeek der Preis-Leistungs-Benchmark für Entwickler und Automatisierungs-Workflows. Während die Verbraucher-Chat-Oberfläche ohne verpflichtende 20-$-Monatsstufe kostenlos bleibt, wechselte die Entwickler-API Ende 2026 zu zwei primären Endpunkten – `deepseek-flash` und `deepseek-v4-pro` – mit tageszeitabhängiger Preisgestaltung. Off-Peak-API-Aufrufe kosten bei Flash nur 0,15 $ pro Million Input-Token (0,003 $ bei Cache-Treffern) und 0,60 $ pro Million Output-Token sowie bei V4-Pro 0,66 $ Input / 1,98 $ Output – ein Bruchteil der Kosten vergleichbarer westlicher Frontier-Modelle. **Preise und Tarife:** Kostenlose Web- und Mobile-Chat-App unter chat.deepseek.com; nutzungsbasierte, OpenAI-kompatible API mit Off-Peak-Preisen von 0,15 $/1M Input (0,003 $ Cache-Treffer) und 0,60 $/1M Output für deepseek-flash (V4.1-Flash) sowie 0,66 $/1M Input (0,022 $ Cache-Treffer) und 1,98 $/1M Output für deepseek-v4-pro (Peak-Zeiten an Wochentagen in UTC werden mit 2x abgerechnet). - **DeepSeek-V4 Hybrid Attention und 1M Kontext:** Nutzt eine sparse Mixture-of-Experts-Architektur (49B aktive Parameter von 1,6T bei V4-Pro), um bis zu 1 Million Token mit minimaler Latenz und minimalem Speicheraufwand zu verarbeiten. - **Transparentes Chain-of-Thought-Reasoning:** Von DeepSeek-R1 vorangetrieben und in die Denkmodi von V3.2 und V4 integriert; zeigt die schrittweise Selbstverifikation für komplexe Mathematik, Logik und Code-Debugging. - **Automatisches Context-Caching und Off-Peak-API-Preise:** Senkt die Input-Token-Kosten bei Cache-Treffern auf 0,003 $/1M bei Flash und 0,022 $/1M bei V4-Pro, mit 50 % niedrigeren Preisen in Off-Peak-UTC-Zeiten. - **Kostenloser Verbraucher-Assistent für Web und Mobile:** Bietet kostenlosen Zugang unter chat.deepseek.com sowie auf iOS/Android mit Dokument-Uploads, Reasoning-Modus und Websuche, ohne die Kernmodelle hinter eine Bezahlschranke zu stellen. - **Open-Weight-Ökosystem und Self-Hosting-Freiheit:** Bietet offene Gewichte für DeepSeek-V3, R1, Destill-Varianten und Prover-Modelle auf Hugging Face und GitHub, damit Unternehmen in Air-Gap-Umgebungen deployen können. **Stärken:** Völlig kostenlose Verbraucher-Web- und Mobile-App inklusive tiefem Reasoning und Websuche; Extrem niedrige API-Token-Preise (0,15/0,60 $ bei Flash, 0,66/1,98 $ bei V4-Pro off-peak) mit bis zu 98 % Einsparung bei gecachten Inputs; Drop-in-Kompatibilität zur OpenAI-API macht den Wechsel oder das Routing zwischen Modellen mühelos; Starke Open-Weight-Linie ermöglicht Teams Self-Hosting oder Fine-Tuning ohne Vendor-Lock-in **Einschränkungen:** Gehostete API und Web-App speichern Daten auf Servern in China, was bei einigen westlichen Unternehmen und Behörden Compliance-Einschränkungen auslöst; Peak-Zeit-Preise der API (werktags 01:00–04:00 und 06:00–10:00 UTC) verdoppeln die Kosten pro Token gegenüber Off-Peak; Es fehlen native Sprachmodi, Videogenerierung und Produktivitäts-Suite-Integrationen, wie sie ChatGPT und Google Gemini bieten [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Adept und DeepSeek beim monatlichen Traffic? Adept hat 12.261 monatliche Besuche, während DeepSeek 372.761.591 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Adept verzeichnet eine Wachstumsrate von -46,3 % gegenüber dem Vormonat; DeepSeek verzeichnet +4,3 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Adept: Preise auf Anfrage. Adept veröffentlicht keine Self-Service-Preise. Der kommerzielle Zugang entsteht über direkte Gespräche und Pilotprojekte; die Kosten hängen von Umfang, Deployment und Support ab. DeepSeek: Freemium. Kostenlose Web- und Mobile-Chat-App unter chat.deepseek.com; nutzungsbasierte, OpenAI-kompatible API mit Off-Peak-Preisen von 0,15 $/1M Input (0,003 $ Cache-Treffer) und 0,60 $/1M Output für deepseek-flash (V4.1-Flash) sowie 0,66 $/1M Input (0,022 $ Cache-Treffer) und 1,98 $/1M Output für deepseek-v4-pro (Peak-Zeiten an Wochentagen in UTC werden mit 2x abgerechnet). ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/de/tool/chatgpt-4) | 6.048.022.723 | +2,2 % | Freemium | Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Google Gemini (Gemini 4 Carbon & Argon)](https://openaitools.app/de/tool/gemini-gemini-advanced) | 2.637.398.242 | -0,1 % | Freemium | Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gemini-gemini-advanced.md) | | 3 | [Claude](https://openaitools.app/de/tool/claude-2) | 1.253.439.413 | +23,8 % | Freemium | Liefert überlegene Langform-Coding-Artefakte und nuanciertes Schreiben, hat aber keine spezialisierten Open-Weight-Raisonniermodelle von DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/claude-2.md) | | 4 | [Grok](https://openaitools.app/de/tool/grok) | 203.846.050 | -0,8 % | Freemium | Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/grok.md) | | 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Echtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai.md) | | 6 | [Muse](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1) | 45.751.822 | +228,3 % | Preise auf Anfrage | Muse is Meta's personal AI agent that takes on real everyday tasks — from sorting email and booking reservations to shopping, managing calendars and building fitness plans — using its own secure virtual computer in the c | [.md](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1.md) | | 7 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4) | 35.101.353 | -6,2 % | Freemium | Bietet vergleichbare Open-Weight-Fundamentmodelle und mehrsprachige Leistung, erfordert jedoch Self-Hosting oder ein Drittanbieter-Inferenz-Setup. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4.md) | | 8 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Der KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor.md) | | 9 | [Kimi AI](https://openaitools.app/de/tool/kimi-chat) | 19.632.261 | -23,4 % | Kostenlos | Glänzt bei ultralangen Dokumentenanalysen und Recherchen, hat aber nicht denselben Support der Open-Weight-Entwickler-Community. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kimi-chat.md) | | 10 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/adept-vs-deepseek More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)