# BigModel vs Devin

BigModel verzeichnet 5.700.686 monatliche Besuche mit -17 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Devin verzeichnet 2.549.346 monatliche Besuche mit +1 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.

| Kennzahl | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | [Devin](https://openaitools.app/de/tool/devin) |
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| Website-URL | https://bigmodel.cn | https://devin.ai |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), AI API, KI-Modelle, AI Agent | KI-Code-Assistent, AI Agent, KI-Entwicklertools |
| Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 5.700.686 | 2.549.346 |
| MoM-Wachstumsrate | -17 % | +1 % |
| Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 4.230.503 | 1.386.401 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,3 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | website |

## BigModel

BigModel ist die Entwicklerplattform von Zhipu AI und bietet API-Zugang zur GLM-Reihe der Sprachmodelle sowie zu einem breiten Spektrum multimodaler Fähigkeiten. Statt mehrere Anbieter zu koordinieren, können Teams Textgenerierung, Vision-Sprach-Verständnis, OCR, Spracherkennung, Sprachsynthese, Bild- und Videogenerierung über ein Konto und einen Satz Zugangsdaten aufrufen.

Über den reinen Modellzugang hinaus richtet sich die Plattform an Anwendungsentwickler. Enthalten sind ein Agenten-Framework, Unterstützung für MCP-Dienste, Wissensdatenbank-Werkzeuge für retrieval-augmentierte Generierung, Fine-Tuning-Workflows und ein Playground zum schnellen Testen im Browser. Hinzu kommen ein KI-Coding-Assistent und visuelle bzw. Low-Code-Bausteine für Teams, die ohne großes ML-Team ausliefern wollen.

Für Organisationen mit strengen Anforderungen unterstützt BigModel private Instanzen und On-Premise-Deployment, dazu tokenbasiertes Pay-as-you-go und Unternehmensverträge. Damit eignet es sich sowohl für einzelne Entwickler mit kleinem Budget als auch für Unternehmen, die Daten in der eigenen Infrastruktur halten müssen.

**Preise und Tarife:** BigModel kombiniert ein Freemium-Modell mit tokenbasierter Abrechnung: Neue Nutzer erhalten in der Regel Testguthaben und zahlen danach nutzungsabhängig für die verbrauchten API-Tokens. Größere Volumen, private Instanzen und On-Premise-Installationen werden über Unternehmensverträge mit Preis auf Anfrage geregelt. Aktuelle Tarife finden Sie auf der offiziellen Preisseite.

- **GLM-Text- und multimodale APIs:** Einheitlicher Zugriff auf GLM-Modelle sowie Vision-, OCR-, Sprach-, Bild- und Video-Endpunkte mit einem Konto.
- **Agenten- und MCP-Unterstützung:** Erstellen Sie werkzeugnutzende Agenten und binden Sie über MCP-Dienste externe Systeme an.
- **Wissensdatenbank und RAG:** Erstellen Sie verwaltete Wissensdatenbanken und Retrieval-Pipelines, damit Modelle mit Ihren Dokumenten antworten.
- **Fine-Tuning und Playground:** Stimmen Sie Modelle mit eigenen Daten ab und testen Sie Prompts interaktiv im Browser vor dem Livegang.
- **Privates und On-Premise-Deployment:** Betreiben Sie Modelle in privater Instanz oder eigener Hardware für Datenhaltung und Compliance.

**Stärken:** Breite Modellabdeckung von LLM bis Vision, Sprache und Video auf einer Plattform; Offizielle Unterstützung der GLM-Reihe mit Dokumentation und Updates aus erster Hand; Unterstützt privates und On-Premise-Deployment für strenge Datenanforderungen; Bietet Agenten, Wissensdatenbanken und Fine-Tuning über den API-Zugang hinaus

**Einschränkungen:** Dokumentation und Preise sind überwiegend chinesisch, was rein englischsprachige Teams bremst; Manche Enterprise-Funktionen erfordern Vertriebskontakt und haben keine transparente Self-Service-Preisangabe; Tokenkosten können bei multimodalen Workloads mit hohem Volumen schnell steigen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel.md)

## Devin

Devin steht am agentischen Ende der KI-Programmierung. Statt die nächste Zeile vorzuschlagen, erhält er ein Ziel auf Ticket-Ebene – etwa „SAML-SSO für Enterprise-Kunden hinzufügen“ oder „diesen API-Latenz-Spike untersuchen“ –, erkundet die Codebasis über mehrere Repositories hinweg, implementiert Änderungen, führt Tests aus und erklärt den entstandenen Pull Request in klarer Sprache. Er pflegt eine wiki-artige Karte der Codebasis, um sich in unbekannten Services zurechtzufinden und die Dokumentation aktuell zu halten, während sich der Code ändert.

Ein prägendes Merkmal ist, dass Devin auf seiner eigenen Maschine arbeitet. Er richtet bei Bedarf Windows-, Mac- und Linux-VMs ein, baut das Projekt, testet es im Browser und kann sich sogar dabei aufnehmen, wie er das neu gebaute Feature bedient. Lang laufende Arbeit läuft in der Cloud weiter, auch wenn der Laptop zugeklappt ist, und große Aufgaben werden auf parallele Agents verteilt, die Devin koordiniert und deren Ergebnisse er berichtet.

Für Teams geht Devin über einzelne Prompts hinaus. Man kann @Devin in Slack oder Teams markieren, damit er einen Thread liest und mit einem PR antwortet, Automatisierungen einrichten, die fehlgeschlagene Tests oder verwundbare Abhängigkeiten beheben, und Security-Reviews ausführen. Der Preis ist sitzplatzbasiert und enterprise-orientiert, mit einer Ultra-Stufe für intensivere autonome Nutzung.

**Preise und Tarife:** Kostenpflichtig, enterprise-orientiert. Devin wird als Abo pro Sitzplatz mit gestaffelten Plänen (inklusive höherer Kapazität für intensive autonome Nutzung) und Nutzungskontingenten verkauft; Cognition bietet zudem Credit-Programme und Enterprise-Verträge. Da sich Pläne ändern, finden sich aktuelle Preise auf der offiziellen Preisseite.

- **Autonomes End-to-End-Coding:** Devin plant, schreibt Code, führt Tests aus und öffnet Pull Requests in komplexen Multi-Repository-Codebasen, ohne zeilenweise Freigaben abzuwarten.
- **Eigene virtuelle Maschinen:** Devin richtet Windows-, Mac- und Linux-VMs ein, baut und startet das Projekt, testet in einem echten Browser und kann sich beim Bedienen des neuen Features selbst aufnehmen.
- **Slack-, Teams- und Alarm-Integration:** Markiere @Devin in einem Thread, um einen Fix zu delegieren, oder verbinde CI, PagerDuty und Issue-Tracker, damit er automatisch auf Fehler und Alarme reagiert.
- **Parallele Cloud-Agents:** Delegiere eine große Aufgabe, und Devin teilt sie auf parallele Cloud-Agents auf, die auch nach dem Zuklappen des Laptops weiterarbeiten und dann berichten.
- **Codebasis-Wiki und Automatisierungen:** Devin pflegt eine lebendige Architekturkarte und unterstützt wiederkehrende Automatisierungen wie Dependency-Upgrades, Test-Fixes und Security-Scans.

**Stärken:** Erledigt autonome Arbeit auf Ticket-Ebene statt nur Codevorschläge; Testet im eigenen Browser und in eigenen VMs und findet so Fehler, die reine Codegenerierung übersieht; Tiefe Workflow-Integration mit Slack, Teams, CI und Alerting-Tools; Arbeitet auch bei ausgeschaltetem Rechner in parallelen Cloud-Agents weiter

**Einschränkungen:** Hoher Preis pro Sitzplatz, für gelegentliche Einzelnutzung wenig geeignet; Komplexe oder schlecht spezifizierte Aufgaben erfordern weiterhin menschliche Prüfung vor dem Merge; Maximaler Nutzen hängt von einem gut strukturierten Repo und sauberem Test-Setup ab

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/devin.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich BigModel und Devin beim monatlichen Traffic?

BigModel hat 5.700.686 monatliche Besuche, während Devin 2.549.346 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

BigModel verzeichnet eine Wachstumsrate von -17 % gegenüber dem Vormonat; Devin verzeichnet +1 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

BigModel: Freemium. BigModel kombiniert ein Freemium-Modell mit tokenbasierter Abrechnung: Neue Nutzer erhalten in der Regel Testguthaben und zahlen danach nutzungsabhängig für die verbrauchten API-Tokens. Größere Volumen, private Instanzen und On-Premise-Installationen werden über Unternehmensverträge mit Preis auf Anfrage geregelt. Aktuelle Tarife finden Sie auf der offiziellen Preisseite. Devin: Kostenpflichtig. Kostenpflichtig, enterprise-orientiert. Devin wird als Abo pro Sitzplatz mit gestaffelten Plänen (inklusive höherer Kapazität für intensive autonome Nutzung) und Nutzungskontingenten verkauft; Cognition bietet zudem Credit-Programme und Enterprise-Verträge. Da sich Pläne ändern, finden sich aktuelle Preise auf der offiziellen Preisseite.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Liefert außergewöhnliche Open-Weight-Reasoning-Leistung zu sehr geringen Kosten, vermisst jedoch das breite Unternehmens-Multimodal-Agenten-Bautoolset von BigModel. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md) |
| 2 | [OpenAI Platform](https://openaitools.app/de/tool/openai) | 234.678.639 | -9,6 % | Kostenpflichtig | Bietet branchenführende Spitzenintelligenz und Entwickler-Ökosysteme, vermisst aber die spezialisierte GLM-Architektur und die nativen chinesischen Sprachoptimierungen von BigModel. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai.md) |
| 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Bietet riesige Kontextfenster und robuste multimodale Gemini-APIs, unterscheidet sich jedoch in der Modellarchitektur und den regionalen Unternehmenswerkzeugen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio.md) |
| 4 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Ein KI-natives Code-Editor, der fortgeschrittene Multidatei-Codegenerierung und -bearbeitung bietet, jedoch weniger vollständig autonom von Ende zu Ende als Devin ist. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor.md) |
| 5 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Fasst hunderte globale Modelle unter einem API-Endpunkt zusammen, während BigModel eine direkte native Infrastruktur für die GLM-Modelle von Zhipu bereitstellt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 6 | [Manus](https://openaitools.app/de/tool/manus) | 19.195.779 | -1,7 % | Kostenlose Testversion | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/manus.md) |
| 7 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/de/tool/google-antigravity) | 16.054.109 | +8,1 % | Freemium | Googles agentenbasierte Entwicklungsplattform, die parallele KI-Coding-Agenten über eine IDE und einen CLI-Arbeitsbereich ausführt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-antigravity.md) |
| 8 | [Replit](https://openaitools.app/de/tool/replit) | 10.016.437 | -7,7 % | Freemium, Kostenpflichtig | Eine Cloud-Entwicklungsplattform mit einem KI-Agenten, der Full-Stack-Apps automatisch erstellt, ausführt und bereitstellt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replit.md) |
| 9 | [Qoder](https://openaitools.app/de/tool/qoder) | 5.145.040 | +81,8 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenlos | Eine agentenbasierte Coding-Plattform und IDE-Erweiterung, die ganze Codebasen liest, um komplexe Multi-File-Aufgaben auszuführen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qoder.md) |
| 10 | [Kiro](https://openaitools.app/de/tool/kiro) | 3.330.476 | +4,6 % | Freemium | Eine spec-getriebene KI-IDE und Agenten-Plattform von AWS, die Softwareentwicklung plant, baut, überprüft und verifiziert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kiro.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/bigmodel-vs-devin

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