# DeepLearning.AI vs Models.dev DeepLearning.AI verzeichnet 2.562.512 monatliche Besuche mit -7,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/de/tool/deeplearning-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deeplearning.ai | https://models.dev | | Kategorien | KI-Kurse, KI-Newsletter, KI-Tool-Verzeichnis | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | | Preismodell | Freemium | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 2.562.512 | 200.451 | | MoM-Wachstumsrate | -7,2 % | -3,9 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 1.358.285 | 136.316 | | Bewertungsergebnis | 4,7 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## DeepLearning.AI DeepLearning.AI entstand aus den populären Machine-Learning-Vorlesungen von Andrew Ng und wurde zu einer eigenständigen Bildungsmarke für praktische KI-Kompetenzen. Das Angebot reicht von Einstiegskursen wie AI Python for Beginners bis zu fortgeschrittenen Themen wie Transformern, LLM-Inferenz und dem Bau agentischer Anwendungen, mit starkem Fokus auf praktische Übung statt reiner Theorie. Die Plattform ist tool- und modellunabhängig: Vermittelt werden Konzepte und Workflows, die sich sowohl auf klassisches Machine Learning als auch auf moderne generative KI und Agenten-Frameworks anwenden lassen. Kurzkurse ermöglichen es, ein Thema an einem Nachmittag zu lernen, während Spezialisierungen und professionelle Zertifikate längere Karrierewege unterstützen. Neben den Videos veröffentlicht DeepLearning.AI „The Batch“, einen wöchentlichen, von technischen Expertinnen und Experten geschriebenen Newsletter, und betreibt ein aktives Community-Forum. Die Pro-Mitgliedschaft schaltet alle Kursvideos, Coding-Labs, Quizze und branchenweit anerkannte Zertifikate frei; für Organisationen gibt es einen Team-Plan. **Preise und Tarife:** Freemium. Viele Kursvideos sind kostenlos ansehbar und der Newsletter The Batch ist kostenlos abonnierbar. Die kostenpflichtige Pro-Mitgliedschaft ergänzt Coding-Labs, Übungsquizze, exklusive Kurse und professionelle Zertifikate; für Organisationen gibt es einen separaten Team-Plan. Aktuelle Preise finden sich auf der offiziellen Preisseite. - **Über 130 Kurse und Spezialisierungen:** Breites Angebot zu Machine Learning, Deep Learning, Transformern, generativer KI, Prompting und agentischer KI, mit Lernpfaden für Data/ML-Praktiker, Softwareentwickler und absolute Anfänger. - **Professionelle Zertifikate:** Branchenweit anerkannte Zertifikate und Spezialisierungen, ergänzt durch Coding-Labs und Portfolio-Projekte, die sich in Bewerbungen zeigen lassen. - **Newsletter The Batch:** Kostenloser wöchentlicher Newsletter von technischen Expertinnen und Experten, der die wichtigsten KI-News, Forschung und Analysen für Entwickler und Praktiker bündelt. - **Praxisnahe Coding-Labs:** Pro-Mitglieder nutzen interaktive Labs und Übungsquizze, um jedes Konzept sofort anzuwenden, statt nur Vorlesungen anzusehen. - **Lernpfade und Community:** Zielbasierte Lernpfade und ein aktives Forum helfen, den Weg vom aktuellen Niveau zum Wunschberuf zu planen und unterwegs Unterstützung zu bekommen. **Stärken:** Gegründet und mitgestaltet von Andrew Ng, einer weithin anerkannten Figur der KI-Bildung; Sehr breites Angebot von Grundlagen bis zu generativer KI und agentischen Systemen; Kostenlose Videos und Newsletter machen die Bewertung vor dem Kauf leicht; Coding-Labs, Zertifikate und Portfolio-Projekte schaffen praktische Glaubwürdigkeit **Einschränkungen:** Die wertvollsten Funktionen wie Coding-Labs und Zertifikate liegen hinter der Pro-Mitgliedschaft; Fortgeschrittene Spezialisierungen erfordern echten Zeitaufwand; Einige brandneue Themen werden als Kurzkurse behandelt und damit weniger tiefgehend [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/deeplearning-ai.md) ## Models.dev Models.dev beantwortet eine sehr praktische Frage: Welches Modell sollte ich nutzen und was kostet es? Jeder Eintrag steht unter einer kanonischen Kennung im Format Anbieter/Modell, sodass dasselbe Modell bei mehreren Anbietern direkt vergleichbar ist statt geschätzt werden zu müssen. Die Spalten umfassen Kontextfenster, maximale Ausgabe, Ein- und Ausgabeunterstützung, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe, Temperatursteuerung, offene oder geschlossene Gewichte, Preis pro Million Token sowie Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum. Da Modellveröffentlichungen schnell erfolgen, ist der Katalog auf Aktualität ausgelegt: sortier- und durchsuchbare Tabellen erlauben das Filtern nach Labor oder Anbieter. Er enthält sowohl geschlossene Flaggschiff-Modelle als auch Open-Weight-Alternativen, was sowohl für Kostenplanung als auch für Fähigkeitsrecherche nützlich ist. Das Projekt ist Open Source und kostenlos und darauf ausgelegt, programmatisch genutzt zu werden. Entwickler können den Katalog über eine JSON-API oder ein typsicheres SDK in eigene Tools holen, was ihn zu einem praktischen Backend für Dashboards, Routing-Logik oder interne Kostenrechner macht – nicht nur zu einer Nachschlagseite. **Preise und Tarife:** Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite. - **Kanonische Modellkennungen:** Jedes Modell nutzt ein einheitliches Format Anbieter/Modell für den direkten Vergleich über Anbieter hinweg. - **Spezifikationsvergleich:** Kontextfenster, Ausgabelimit, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe und Temperatur im direkten Vergleich. - **Preistransparenz:** Ein- und Ausgabepreise pro Million Token neben Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum. - **Offene und geschlossene Modelle:** Geschlossene Flaggschiff-APIs und Open-Weight-Modelle vieler Labore in einem sortierbaren Katalog. - **Entwicklerzugang:** Den Katalog über JSON-API oder typsicheres SDK in eigene Tools und Dashboards einbinden. **Stärken:** Kostenlos und Open Source, kein Konto erforderlich; Einheitliche kanonische Kennungen machen Vergleiche verlässlich; Preise, Limits und Fähigkeiten in einer sortierbaren Tabelle; Als JSON-API und typsicheres SDK programmatisch nutzbar **Einschränkungen:** Es ist ein Referenzkatalog, kein Inferenz- oder Hostingdienst; Datenqualität hängt davon ab, ob Community und Maintainer mit Releases Schritt halten; Die Oberfläche richtet sich an Entwickler und bietet kaum Orientierung für Nicht-Techniker [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/models-dev.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepLearning.AI und Models.dev beim monatlichen Traffic? DeepLearning.AI hat 2.562.512 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepLearning.AI verzeichnet eine Wachstumsrate von -7,2 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? DeepLearning.AI: Freemium. Freemium. Viele Kursvideos sind kostenlos ansehbar und der Newsletter The Batch ist kostenlos abonnierbar. Die kostenpflichtige Pro-Mitgliedschaft ergänzt Coding-Labs, Übungsquizze, exklusive Kurse und professionelle Zertifikate; für Organisationen gibt es einen separaten Team-Plan. Aktuelle Preise finden sich auf der offiziellen Preisseite. Models.dev: Kostenlos. Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DataCamp](https://openaitools.app/de/tool/datacamp-com) | 6.237.230 | -0,4 % | Freemium | Bietet umfassende, interaktive Data-Science- und KI-Kurse mit Zertifizierungen an, arbeitet jedoch mit einem kostenpflichtigen Abonnementmodell. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/datacamp-com.md) | | 2 | [Skillsoft Percipio](https://openaitools.app/de/tool/percipio-com) | 2.074.505 | +16,4 % | Preise auf Anfrage | Delivers enterprise-grade AI learning paths and professional courses, but is designed for corporate workforce training rather than individuals. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/percipio-com.md) | | 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/de/tool/openai-academy) | 937.379 | -6,3 % | Kostenlos | Bietet offizielle, strukturierte Kurse und Live-Events direkt von OpenAI, konzentriert sich jedoch vollständig auf proprietäre OpenAI-Tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai-academy.md) | | 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/de/tool/lablab-ai) | 431.529 | -39,7 % | Kostenlos | Veranstaltet praktische KI-Hackathons und Entwickler-Tutorials und legt den Schwerpunkt auf schnellen Projektbau statt auf akademische Videovorlesungen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lablab-ai.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/de/tool/fast-ai) | 250.720 | -10,4 % | Kostenlos | Bietet kostenlose Deep-Learning-Kurse und praktisches PyTorch-Training, konzentriert sich jedoch weniger auf kompakte API-Tutorials. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fast-ai.md) | | 6 | [Stork](https://openaitools.app/de/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Kostenlos | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/stork.md) | | 7 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/de/tool/learn-prompting) | 159.807 | -8,6 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Bietet spezielle Bildungsleitfäden zu Prompt Engineering und LLM-Sicherheit, deckt jedoch ein viel engeres technisches Spektrum ab. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/learn-prompting.md) | | 8 | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/de/tool/fullstackdeeplearning-com) | 46.082 | +6,6 % | Free (educational content) | Bietet praktische Anleitungen für den Bau von ML-Anwendungen in der Produktion und konzentriert sich stärker auf End-to-End-Engineering als auf Grundlagen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fullstackdeeplearning-com.md) | | 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Kostenlos | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai.md) | | 10 | [Prompt Engineering Institute](https://openaitools.app/de/tool/promptengineering-org) | 11.446 | -12,4 % | Kostenlos | Delivers free courses and community resources focused on prompt engineering, though with significantly less academic depth. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/promptengineering-org.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deeplearning-ai-vs-models-dev 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)