# DeepSeek vs Earmark DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Earmark verzeichnet 2.015 monatliche Besuche mit -33,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Earmark](https://openaitools.app/de/tool/earmark) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://www.tryearmark.com | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Produktmanager, KI-Meeting-Assistent, AI Agent, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Freemium | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 2.015 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -33,9 % | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 793 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,2 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 44 | 1 | | 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) ## Earmark Earmark begreift das Meeting selbst als Arbeit. Statt Notizen zu machen und Entscheidungen später zu rekonstruieren, fragen Teams Earmark nach dem benötigten Ergebnis – einer Spezifikation, einem Entscheidungsprotokoll, einem Follow-up – und erhalten das Dokument live aus dem Gespräch, solange die Menschen mit den Antworten noch im Raum sind. Die Übergabe ist eine zentrale Stärke. Earmark erstellt Ticket-Entwürfe mit Titeln, Beschreibungen und Abnahmekriterien für Linear oder Jira und baut Briefings für Cursor oder UI-Prompts für v0, die sich mit einem Klick exportieren lassen. Gespeicherte Meetings liegen in Projects, sodass eingeladene Kolleginnen später den geteilten Kontext abfragen können. Außerdem schlägt es während der Diskussion bessere Fragen vor und wird mit fortschreitendem Gespräch präziser. Datenschutz wird ernst genommen. Earmark erklärt, dass Kundenmeeting-Inhalte niemals zum Training von KI-Modellen genutzt werden und dass seine KI-Anbieter sich demselben Grundsatz verpflichten. Meetings lassen sich speichern oder im temporären Modus ausführen, damit Inhalte nicht im Verlauf landen; Transkripte können lokal als Markdown für Obsidian oder Coding-Agenten gespeichert werden, und die Erfassung erfolgt ohne Bot. **Preise und Tarife:** Earmark bietet eine kostenlose Testphase und kostenpflichtige Tarife; aktuelle Stufen und Seats finden Sie im Preisbereich der Website. - **Live-Erstellung von Ergebnissen:** Fragen Sie nach Spezifikation, Entscheidungsprotokoll oder Follow-up und Earmark entwirft es während des Meetings, sodass Lücken sichtbar werden, solange sie leicht zu beheben sind. - **Ticket- und Übergabe-Export:** Erzeugen Sie Ticket-Entwürfe mit Abnahmekriterien und exportieren Sie geprüfte Arbeit nach Linear oder Jira, Briefings nach Cursor und v0. - **Botfreie Erfassung mit Projekten:** Kein Bot nimmt am Call teil, und gespeicherte Meetings liegen in Projects, wo eingeladene Kollegen den Kontext später abfragen. - **Vorgeschlagene Fragen:** Earmark schlägt in Echtzeit Klärungsfragen vor und wird mit fortschreitender Diskussion treffsicherer. - **Lokale Markdown-Transkripte:** Die Desktop-App speichert Transkripte als Markdown-Dateien für Obsidian oder Coding-Agenten. **Stärken:** Ergebnisse werden live im Meeting entworfen statt später rekonstruiert; Ein-Klick-Export nach Linear, Jira, Cursor und v0 fügt sich in bestehende Abläufe ein; Ausdrückliche Zusage, keine Kundenmeeting-Inhalte zum Modelltraining zu verwenden; Botfreie Erfassung und lokale Markdown-Transkripte bieten Flexibilität und Kontrolle **Einschränkungen:** Fokus auf Produkt- und Engineering-Meetings, andere Anwendungsfälle werden weniger passgenau bedient; Temporärer Modus und lokale Speicherung erfordern bewusste Einrichtung; Der Nutzen hängt davon ab, ob das Team exportierte Tickets und Briefings tatsächlich verwendet [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/earmark.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Earmark beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Earmark 2.015 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Earmark verzeichnet -33,9 %. ### 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). Earmark: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig. Earmark bietet eine kostenlose Testphase und kostenpflichtige Tarife; aktuelle Stufen und Seats finden Sie im Preisbereich der 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 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [Otter AI](https://openaitools.app/de/tool/otter-ai) | 7.360.981 | +9,6 % | Freemium | KI-Meeting-Agent, der transkribiert, zusammenfasst und jedes Gespräch in durchsuchbares Wissen verwandelt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/otter-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-earmark 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)