# BigModel vs LabFig

BigModel verzeichnet 5.700.686 monatliche Besuche mit -17 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. LabFig verzeichnet 4.976 monatliche Besuche mit +44,9 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

| Kennzahl | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | [LabFig](https://openaitools.app/de/tool/labfig) |
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| Website-URL | https://bigmodel.cn | https://labfig.com |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), AI API, KI-Modelle, AI Agent | KI-Bildgenerator, Bild zu Bild, Text to Image |
| Preismodell | Freemium | Freemium |
| Monatliche Besuche | 5.700.686 | 4.976 |
| MoM-Wachstumsrate | -17 % | +44,9 % |
| Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 4.230.503 | 1.627 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,2 |
| 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)

## LabFig

LabFig adressiert einen sehr spezifischen Schmerzpunkt der akademischen Arbeit: saubere, konsistente wissenschaftliche Abbildungen zu erstellen, ohne Designhintergrund. Statt Vektorsoftware zu lernen oder eine Designerin zu beauftragen, beschreiben Forschende eine Abbildung in Worten, laden ein Paper hoch, geben eine Skizze ein oder fotografieren ein Whiteboard – und das Tool liefert einen strukturierten Entwurf mit Panels, Beschriftungen und Pfeilen. Die Ästhetik orientiert sich an Fachzeitschriften, mit Stilen nach Nature-, Cell- oder IEEE-Konventionen, damit Abbildungen im selben Manuskript wie eine Serie wirken.

Was LabFig von generischen Bildgeneratoren unterscheidet, ist die Bearbeitungsebene. Die Abbildungen sind vektororientiert: Text, Pfeile, Formen und Farben bleiben nach der Erzeugung editierbar, und einzelne Regionen lassen sich über die Vector Canvas mit einer kurzen Anweisung austauschen oder neu generieren. Exporte umfassen SVG und PDF neben PNG, was wichtig ist, wenn eine Einreichungsvorlage skalierbare Grafiken erwartet. Zusätzlich gibt es den Weg über den Figure Enhancer, um Farben und Linienstärken einer bestehenden Abbildung zu verbessern.

Die Workbench bietet sieben Modi für Text, Bild, PDF, Skizze, Referenz, Foto und Verbesserung, wobei pro Generierung Credits verbraucht werden. Die Preise sind creditbasiert über die Stufen Starter, Standard und Premium, und für verifizierte Studierende und Lehrende gibt es Rabatte. LabFig betont ausdrücklich, dass KI-Entwürfe vor der Publikation von Fachleuten geprüft werden sollten – eine sinnvolle Einordnung für ein Werkzeug für Manuskriptarbeit.

**Preise und Tarife:** Creditbasierte Abonnements: eine Starter-Stufe für gelegentliche Abbildungsarbeit, eine Standard-Stufe für aktive Doktoranden und Postdocs und eine Premium-Stufe für Labore mit hohem Durchsatz. Jährliche Zahlung senkt den Monatspreis, und verifizierte Studierende und Lehrende erhalten Rabatt. Die Monatslistenpreise liegen vor Rabatten etwa zwischen 29,9 und 149,9 US-Dollar.

- **Mehr als sechs Eingabemodi:** Erzeuge Abbildungen aus Textbeschreibungen, Handskizzen, Referenzabbildungen, Forschungs-PDFs oder Laborfotos.
- **Bearbeitung im Vector Canvas:** Beschriftungen, Pfeile, Formen und Farben bleiben editierbar, einzelne Bereiche lassen sich per Prompt neu erzeugen.
- **Stile auf Journal-Niveau:** Triff mit einem Klick die Konventionen von Nature, Cell oder IEEE oder halte einen ganzen Artikel stilistisch konsistent.
- **Skalierbarer Vektor-Export:** Exportiere SVG und PDF für Einreichungen sowie PNG mit 300 dpi, damit Abbildungen ohne Nacharbeit ins Template passen.
- **Figure Enhancer:** Verbessere Farbbalance und Linienstärken einer bestehenden Abbildung, statt neu zu beginnen.

**Stärken:** Nutzt die Eingaben, die Forschende tatsächlich haben – von PDFs und Skizzen bis zu Whiteboard-Fotos; Abbildungen bleiben nach der Erzeugung vektorbasiert editierbar, anders als bei Einmal-Bildgeneratoren; Journal-orientierte Stile halten alle Abbildungen eines Manuskripts visuell konsistent; Akademischer Rabatt für verifizierte Studierende und Lehrende

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

## Häufig gestellte Fragen

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

BigModel hat 5.700.686 monatliche Besuche, während LabFig 4.976 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

BigModel verzeichnet eine Wachstumsrate von -17 % gegenüber dem Vormonat; LabFig verzeichnet +44,9 %.

### 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. LabFig: Freemium. Creditbasierte Abonnements: eine Starter-Stufe für gelegentliche Abbildungsarbeit, eine Standard-Stufe für aktive Doktoranden und Postdocs und eine Premium-Stufe für Labore mit hohem Durchsatz. Jährliche Zahlung senkt den Monatspreis, und verifizierte Studierende und Lehrende erhalten Rabatt. Die Monatslistenpreise liegen vor Rabatten etwa zwischen 29,9 und 149,9 US-Dollar.

## 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 | [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) |
| 5 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Eine API für über 1.500 produktionsreife Generative-Media-Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Spezialisiert sich auf serverloses Open-Source-Modellhosting und dedizierte GPU-Cluster, bietet jedoch weniger native Integration proprietärer GLM-Modelle. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |
| 8 | [Fireworks](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Preise auf Anfrage | Bietet ultra-schnelle Inferenzgeschwindigkeiten für Open-Weight-Modelle, konzentriert sich jedoch weniger auf proprietäre Enterprise-Agenten-Toolkits als BigModel. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai.md) |
| 9 | [Rendair AI](https://openaitools.app/de/tool/rendair-ai-platform) | 496.201 | +5,7 % | Preise auf Anfrage | Der KI-Arbeitsbereich, der Architekturskizzen und 3D-Modelle in präsentationsreife Visualisierungen verwandelt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/rendair-ai-platform.md) |
| 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Offers highly cost-effective serverless inference for open models, but lacks BigModel's integrated enterprise knowledge base and agent tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |

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

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