# BigModel vs supermemory

BigModel verzeichnet 5.700.686 monatliche Besuche mit -17 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) |
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| Website-URL | https://bigmodel.cn | https://supermemory.ai |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), AI API, KI-Modelle, AI Agent | AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, AI Agent |
| Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 5.700.686 | 156.579 |
| MoM-Wachstumsrate | -17 % | -7,7 % |
| Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 4.230.503 | 71.163 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,5 |
| 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)

## supermemory

Die meisten LLM-Anwendungen behandeln Memory als Nebensache: Der Chatverlauf wird in den Prompt gestopft, bis das Kontextfenster voll ist, und in der nächsten Sitzung oder nach einem Modellwechsel ist alles verloren. supermemory geht das Problem als Infrastruktur an. Das Modell learner-1 liest eingehende Materialien – Gespräche, Dateien, URLs, Rohdaten – und führt Update-, Merge-, Inferenz- und Forget-Operationen auf einer Vektor-Graph-Datenbank aus, sodass Gelerntes dicht, vernetzt und zeitbewusst bleibt, statt sich als immer längeres Transkript anzuhäufen.

Zum Zeitpunkt der Anfrage werden die relevanten Erinnerungen als Tokens direkt in den Kontext des Agenten injiziert, wodurch der Ansatz modell- und harness-unabhängig bleibt. Da Lernen und Memory außerhalb der Modellanbieter liegen, wandert das angesammelte Verständnis mit der Anwendung, egal ob sie auf Claude, Modellen der GPT-Familie, Gemini oder Open-Weight-Modellen läuft und ob sie über SDK, Plugin oder MCP gesteuert wird.

Das Unternehmen sieht darin den schwierigen Teil der Agenten-Infrastruktur und untermauert das mit veröffentlichten Zahlen: Recall unter einer Sekunde im Produktionsverkehr, rund eine Billion verarbeitete Tokens pro Monat, Benchmarks auf LongMemEval, LoCoMo und ConvoMem sowie Kostenvergleiche gegenüber Markdown-Datei-Memory bei großen Korpora. Auf Unternehmensseite kommen SOC 2 Type II, eine HIPAA-BAA in höheren Tarifen, DSGVO-Konformität und Bereitstellungen von der Cloud bis zu eigener VPC, eigenem Rechenzentrum und air-gapped Umgebungen hinzu.

**Preise und Tarife:** Die Preisgestaltung teilt sich in Self-Service-Tarife und Enterprise-Verträge, weshalb die Seite ein Preismodell auf Anfrage ausweist. Free, Pro und Max decken die Standard-PDF-Extraktion und die persönliche Nutzung ab, während Scale und Enterprise erweiterte Dokumentenextraktion mit OCR sowie Beschreibungen von Abbildungen und Diagrammen, höhere Limits, Sicherheitszusagen wie SOC 2 Type II und HIPAA-BAA sowie Bereitstellung in Ihrer VPC, Ihrem Rechenzentrum oder air-gapped ergänzen. Genaue Preise sollten auf der Preisseite geprüft werden.

- **Memory-Modell learner-1:** Ein dediziertes Modell extrahiert, verschmilzt, schließt und vergisst über den gespeicherten Kontext, sodass der Memory-Graph sich laufend verbessert statt nur anzuwachsen.
- **Vektor-Graph-Speicher:** Jede Erkenntnis verlinkt auf die umliegenden Entitäten, Quellen und Zeitpunkte und speichert damit nicht nur Inhalte, sondern eine zeitbewusste Landkarte.
- **Modell-, Harness- und MCP-unabhängig:** Memory liegt außerhalb der Modellanbieter und wird über API, SDKs, Plugins und MCP genutzt, sodass Kontext über Modelle und Werkzeuge hinweg mitwandert.
- **Kontext-Injektion in Echtzeit:** Relevante Erinnerungen werden zur Anfragezeit als Tokens in den Prompt injiziert und liefern passenden Kontext ohne unbegrenzte Transkripte.
- **Enterprise-Bereitstellung und Compliance:** SOC 2 Type II, HIPAA-BAA in höheren Tarifen, DSGVO-Konformität sowie Bereitstellung in der Cloud, Ihrer VPC, Ihrem Rechenzentrum oder air-gapped.

**Stärken:** Memory ist von den Modellanbietern entkoppelt, sodass sich angesammelter Kontext über Modellwechsel hinweg hält; Umfangreiche technische Belege mit veröffentlichten Benchmarks, Latenzwerten und Kostenvergleichen; Mehrere Integrationswege: REST-API, SDKs, Plugins und MCP; Starke Enterprise-Positionierung mit SOC 2 Type II, HIPAA-BAA, DSGVO und air-gapped Bereitstellung

**Einschränkungen:** Die Self-Service-Preisangaben auf der öffentlichen Website sind dünn, exakte Tarifkosten erfordern möglicherweise ein Verkaufsgespräch; Es ist Infrastruktur und keine Endnutzer-App, es braucht also echte Integrationsarbeit bis zum Nutzen; Benchmarks und Adoptionszahlen stammen vom Anbieter und sollten an der eigenen Arbeitslast geprüft werden

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1.md)

## Häufig gestellte Fragen

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

BigModel hat 5.700.686 monatliche Besuche, während supermemory 156.579 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

BigModel verzeichnet eine Wachstumsrate von -17 % gegenüber dem Vormonat; supermemory verzeichnet -7,7 %.

### 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. supermemory: Preise auf Anfrage. Die Preisgestaltung teilt sich in Self-Service-Tarife und Enterprise-Verträge, weshalb die Seite ein Preismodell auf Anfrage ausweist. Free, Pro und Max decken die Standard-PDF-Extraktion und die persönliche Nutzung ab, während Scale und Enterprise erweiterte Dokumentenextraktion mit OCR sowie Beschreibungen von Abbildungen und Diagrammen, höhere Limits, Sicherheitszusagen wie SOC 2 Type II und HIPAA-BAA sowie Bereitstellung in Ihrer VPC, Ihrem Rechenzentrum oder air-gapped ergänzen. Genaue Preise sollten auf der Preisseite geprüft werden.

## 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 | [Composio](https://openaitools.app/de/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/composio.md) |
| 7 | [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) |
| 8 | [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) |
| 9 | [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) |
| 10 | [LiteLLM](https://openaitools.app/de/tool/litellm) | 576.967 | +7,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Ein Open-Source-KI-Gateway für über 100 LLM-Anbieter | [.md](https://openaitools.app/de/tool/litellm.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/bigmodel-vs-supermemory-1

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