# DeepSeek vs Dump Memory DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Dump Memory verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Dump Memory](https://openaitools.app/de/tool/dump-memory) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://www.dumpmemory.com | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Wissensmanagement, KI-Notizengenerator, KI-Assistent, KI-Suchmaschine | | Preismodell | Freemium | Freemium | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 0 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | 0 % | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 0 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,2 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 44 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## 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) ## Dump Memory Dump Memory basiert auf einer einfachen Beobachtung: Die meisten Menschen denken in Fragmenten, doch die meisten Notiz-Apps verlangen Ordner, Tags und Ablageroutinen. Dump dreht das um. Du erfasst alles – eine Sprachnotiz vom Spaziergang, einen Screenshot, eine halbfertige Idee, ein Dokument – mit einem Tippen, und die App organisiert den Rest. Es gibt keine Ordnerstruktur zu pflegen und keine Etikettierarbeit. Das Wiederfinden funktioniert über Bedeutung statt über Dateinamen: Du beschreibst grob, woran du dich erinnerst, und die App zeigt den passenden Eintrag. Die architektonische Entscheidung, die das Produkt prägt, ist die Lokalität. Dateien werden auf deinem iPhone oder iPad gespeichert, und die Synchronisierung zwischen Geräten läuft über deine eigene Apple-iCloud statt über die Infrastruktur des Anbieters. Embeddings werden vom Gerät angefordert, Vektoren in einer lokalen SQLite-Datenbank zwischengespeichert, und die eigentliche semantische Suche läuft auf dem Gerät. Laut Entwickler gibt es keine Server, die Nutzerinhalte speichern, sodass das Unternehmen nicht lesen, auswerten oder verkaufen kann, was du ablegst. Dieses Design hat Kehrseiten. Es ist ein Apple-first-Produkt für iPhone- und iPad-Nutzer, während Android und Windows als künftige Richtungen genannt werden und nicht als verfügbare Plattformen. Es bewegt sich im groben Umfeld von Apple Notes oder Notion, konkurriert aber auf einer anderen Achse: Dump setzt weniger auf strukturierte Dokumente als auf reibungsloses Erfassen und Erinnern. Für Entwickler, Gründer und Kreative, die ihre Screenshots und Notizen ständig aus den Augen verlieren, liegt der Reiz in einem Gedächtnissystem, das nie abgelegt werden muss und auf das niemand sonst zugreifen kann. **Preise und Tarife:** Zum Zeitpunkt der Prüfung waren auf der Website keine Preisstufen veröffentlicht; die Startseite bewirbt eine Early-Access-Anmeldung statt eines öffentlichen Bezahlplans. Aktuelle Verfügbarkeit und etwaige Abo-Details findest du auf der offiziellen Website. - **Speicherung zu 100 % auf dem Gerät:** Fotos, Notizen, Sprachnotizen und Dokumente werden auf deinem Gerät und in deiner persönlichen iCloud gespeichert, nicht auf Anbieterservern. - **Semantische Suche nach Bedeutung:** Beschreibe in natürlicher Sprache, woran du dich erinnerst, und die lokale Kontext-Engine findet den passenden Eintrag – ohne Dateinamen, Ordner oder Tags. - **Erfassen ohne Ablage:** Eine einzige Aktion wirft alles an einen Ort; die App ordnet Inhalte kontextuell statt eine Ordnerstruktur zu verlangen. - **KI ohne Datenaufbewahrung:** Embeddings entstehen auf dem Gerät und Vektoren werden in lokalem SQLite zwischengespeichert, sodass die Suche deine Inhalte nicht an einen dauerhaften Cloud-Speicher übergibt. - **Private iCloud-Synchronisierung:** Apple-Geräte bleiben über dein eigenes Ende-zu-Ende-verschlüsseltes iCloud-Konto synchron, auf das der Entwickler nach eigenen Angaben nicht zugreift. **Stärken:** Inhalte bleiben auf dem Gerät und in deiner eigenen iCloud, ohne Server, die Nutzerdaten speichern; Die Suche basiert auf Bedeutung, daher sind keine Ordner oder Tags zu pflegen; Sprachnotizen, Fotos, Dokumente und Notizen teilen sich einen einzigen Erfassungsbereich; Nutzt Embedding-Modelle ohne Datenaufbewahrung mit lokalem Vektor-Cache **Einschränkungen:** Apple-first: nur iPhone, iPad und ähnliche Geräte, Android und Windows stehen noch aus; Keine veröffentlichten Preisstufen auf der Website, was die Kostenplanung erschwert; Die Qualität der semantischen Suche hängt vom Embedding-Modell auf dem Gerät ab, nicht von einem großen serverseitigen Index [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/dump-memory.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Dump Memory beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Dump Memory 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Dump Memory verzeichnet 0 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? 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). Dump Memory: Freemium. Zum Zeitpunkt der Prüfung waren auf der Website keine Preisstufen veröffentlicht; die Startseite bewirbt eine Early-Access-Anmeldung statt eines öffentlichen Bezahlplans. Aktuelle Verfügbarkeit und etwaige Abo-Details findest du auf der offiziellen Website. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [Notion](https://openaitools.app/de/tool/t) | 173.441.670 | +0,1 % | Freemium | Der KI-Workspace, in dem Teams und Agenten gemeinsam Arbeit erledigen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/t.md) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [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) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-dump-memory 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)