# Agentset vs DeepSeek Agentset verzeichnet 6.469 monatliche Besuche mit -29,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [Agentset](https://openaitools.app/de/tool/agentset) | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://agentset.ai | https://www.deepseek.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-App-Builder, KI-Suchmaschine, KI-Chatbot | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Freemium | | Monatliche Besuche | 6.469 | 372.761.591 | | MoM-Wachstumsrate | -29,3 % | +4,3 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 2.569 | 291.585.405 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 44 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Agentset Agentset bündelt alles, was ein produktives RAG-System braucht, in einer Plattform. Dokumente werden über JavaScript- und Python-SDKs eingelesen, mit Unterstützung für über 22 Dateiformate inklusive Scans, Tabellen und Bildern, anschließend gechunkt, eingebettet und in der Vektordatenbank Ihrer Wahl gespeichert. Bei der Abfrage kombiniert das System agentisches Reasoning mit Hybridsuche und Reranking, liefert fundierte Antworten und fügt automatisch Zitate hinzu, damit Endnutzer die Quellen prüfen können. Die Plattform ist bewusst modellagnostisch. Teams können sie mit OpenAI, Anthropic, Google AI, xAI, Mistral, Cohere und Qwen kombinieren und aus mehreren Vektordatenbanken wählen. Funktionen wie Metadatenfilter, Vorschau-Links für externes Feedback, ein Model-Context-Protocol-Server und die AI-SDK-Integration erleichtern die Einbettung des Wissensassistenten in bestehende Produkte. Agentset richtet sich an Teams, die Demo-Qualität hinter sich gelassen haben. Es wird in anspruchsvollen Bereichen wie juristischem Publishing, Gesundheitsforschung und öffentlicher Verwaltung eingesetzt, wo Genauigkeit, multimodale Verarbeitung von Tabellen und Diagrammen und Nachvollziehbarkeit der Quellen zählen. Der Kern ist Open Source, mit Managed-Option und Enterprise-Deployments für Organisationen mit höherem Kontrollbedarf. **Preise und Tarife:** Open-Source-Kern mit kostenpflichtigen Plänen; die Preisseite nennt einen kostenlosen Einstieg, Enterprise auf Anfrage. Aktuelle Preise bitte auf der offiziellen Preisseite prüfen. - **Agentische RAG-Engine:** Kombiniert agentisches Reasoning mit Hybridsuche und Reranking für präzise Antworten auch bei großen, unstrukturierten Dokumentbeständen. - **Automatische Zitate:** Jede Antwort enthält Verweise auf die Quellabschnitte, sodass Nutzer die Herkunft prüfen können. - **Multimodale Ingestion:** Indexiert Text sowie Bilder, Diagramme und Tabellen und unterstützt über SDKs 22+ Formate wie PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML und EML. - **Modell- und datenbankunabhängig:** Binden Sie eigenes LLM, Embedding-Modell und eigene Vektordatenbank ein, darunter OpenAI, Anthropic, Google, Cohere, Pinecone und Qdrant. - **MCP-Server und Vorschau-Links:** Stellen Sie Ihre Wissensbasis externen KI-Clients über einen MCP-Server bereit und sammeln Sie strukturiertes Feedback über teilbare Vorschau-Chats. **Stärken:** Open-Source-Kern mit Self-Hosting, kaum Lock-in; Hohe Genauigkeit in Benchmarks wie MultiHopQA und FinanceBench; Modell-, Embedding- und Vektor-DB-Wahl bleibt beim Entwickler; Verarbeitet multimodale Dokumente (Bilder, Diagramme, Tabellen), nicht nur Text **Einschränkungen:** Höhere Tarife erfordern Rücksprache mit dem Vertrieb; Beste Ergebnisse setzen sorgfältige Dokument- und Metadatenpflege voraus; Die Vielzahl an Konfigurationsoptionen kann kleine Teams überfordern [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agentset.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 Agentset und DeepSeek beim monatlichen Traffic? Agentset hat 6.469 monatliche Besuche, während DeepSeek 372.761.591 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Agentset verzeichnet eine Wachstumsrate von -29,3 % gegenüber dem Vormonat; DeepSeek verzeichnet +4,3 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Agentset: Freemium, Preise auf Anfrage. Open-Source-Kern mit kostenpflichtigen Plänen; die Preisseite nennt einen kostenlosen Einstieg, Enterprise auf Anfrage. Aktuelle Preise bitte auf der offiziellen Preisseite prüfen. 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 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [Composio](https://openaitools.app/de/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Sicheren, authentifizierten Zugriff für KI-Agenten auf über 1.700 Apps | [.md](https://openaitools.app/de/tool/composio.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/agentset-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)