# Augmental vs DeepSeek

Augmental verzeichnet 744 monatliche Besuche mit -59 % 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 | [Augmental](https://openaitools.app/de/tool/augmental-learning) | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) |
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| Website-URL | https://augmental.education | https://www.deepseek.com |
| Kategorien | KI-Kurse, KI-Beratung, KI-Produktivitätstools, KI-Assistent | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium |
| Monatliche Besuche | 744 | 372.761.591 |
| MoM-Wachstumsrate | -59 % | +4,3 % |
| Primärmarkt | Frankreich | China |
| Direkte Besuche | 282 | 291.585.405 |
| Bewertungsergebnis | 4 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 2 | 44 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Augmental

Augmental positioniert sich als Technologiepartner für Bildung und nicht als Einzweck-App. Kernangebot ist ein unternehmensfähiges, KI-gestütztes Learning-Management-System (LMS) für Schulen, Hochschulen und betriebliche Weiterbildung, ergänzt um eine schlankere SaaS-Lernplattform (Marke Lurno) für einzelne Content-Ersteller, die Kurse erstellen, eine Community aufbauen und Wissen monetarisieren möchten.

Die Plattform nutzt KI für personalisierte Lernpfade, Kurs- und Inhaltserstellung sowie Betriebsanalysen. Augmental argumentiert, dass Automatisierung den Verwaltungsaufwand erheblich senkt und KI-personalisierte Umgebungen die Lernergebnisse verbessern; Reporting hilft Administratoren, Engagement und Fortschritt zu verfolgen.

Über Software hinaus verkauft Augmental Beratung zur digitalen Transformation, Integration und Anpassung an Altsysteme sowie Kurs- und Instructional-Design-Leistungen aus dem eigenen Team. Der End-to-End-Ansatz (Bewertung, Roadmap, Rollout, Support) richtet sich an Einrichtungen, die Unterstützung bei Auswahl und Einführung von Lerntechnologie brauchen, nicht nur eine Lizenz. Preise werden nicht veröffentlicht und in einem Gespräch mit dem Vertrieb vereinbart.

**Preise und Tarife:** Preise werden auf der Website nicht veröffentlicht; Interessenten sollen das Team kontaktieren („Let's talk!“), um ein maßgeschneidertes Angebot für Software, Integration und Services zu erhalten.

- **KI-gestütztes Enterprise-LMS:** Unternehmensfähiges LMS für Einrichtungen und betriebliche Weiterbildung mit KI-generierten personalisierten Lernpfaden und Inhalten.
- **Creator-LMS (Lurno):** SaaS-Lernplattform für Content-Ersteller, um Kurse zu erstellen, Communities zu betreiben und Wissen mit geringem Betriebsaufwand zu monetarisieren.
- **KI-unterstütztes Kursdesign:** Werkzeuge und Expertenhilfe für Lehrende und Ersteller, um ansprechende Kurse von der Idee bis zur Umsetzung zu konzipieren und zu veröffentlichen.
- **Analytics und Reporting:** Dashboards zu Engagement, Fortschritt und Betriebseffizienz für datenbasierte Entscheidungen.
- **Leistungen zur digitalen Transformation:** Beratung, Anpassung, Integration von Altsystemen und Change-Management für die reibungslose Migration zu moderner Lerninfrastruktur.

**Stärken:** End-to-End-Angebot aus Software, Integration und Instructional Design, nicht nur eine Lizenz; Getrennte Plattformen für Einrichtungen/Weiterbildung und für einzelne Ersteller; KI-Fokus auf Personalisierung, Content-Erstellung und Analytics passt zu messbaren Lernzielen; White-Label-Design für den Auftritt unter eigener Marke

**Einschränkungen:** Keine öffentlichen Preise, Kosten nur über Vertriebsgespräch schätzbar; Wenige konkrete Selbstbedienungs- oder Testdetails veröffentlicht; Unabhängige Prüfung der Wirksamkeitsaussagen beschränkt sich auf zitierte Drittstudien

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/augmental-learning.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 Augmental und DeepSeek beim monatlichen Traffic?

Augmental hat 744 monatliche Besuche, während DeepSeek 372.761.591 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Augmental verzeichnet eine Wachstumsrate von -59 % gegenüber dem Vormonat; DeepSeek verzeichnet +4,3 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Augmental: Preise auf Anfrage. Preise werden auf der Website nicht veröffentlicht; Interessenten sollen das Team kontaktieren („Let's talk!“), um ein maßgeschneidertes Angebot für Software, Integration und Services zu erhalten. 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) |
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| 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 | [DataCamp](https://openaitools.app/de/tool/datacamp-com) | 6.237.230 | -0,4 % | Freemium | Interaktive Kurse für Data Science, KI und Analytics | [.md](https://openaitools.app/de/tool/datacamp-com.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/augmental-learning-vs-deepseek

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