# DeepSeek vs Emdash DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Emdash verzeichnet 0 monatliche Besuche mit -100 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage, Kostenlos“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Emdash](https://openaitools.app/de/tool/emdash) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://emdash.sh | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Code-Assistent, AI Agent, KI-Entwicklertools, KI-Codegenerator | | Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage, Kostenlos | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 0 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -100 % | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 0 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,7 | | 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) ## Emdash Emdash versteht sich als gemeinsame Steuerungsebene für Coding-Agenten und nicht als IDE für einen einzelnen Agenten. Teams binden Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode oder eigene Agenten über ACP ein und nutzen ihre bestehenden Modell-Abonnements und Cloud-Verpflichtungen weiter. Die Arbeit wird aus den gewohnten Tools delegiert – Emdash selbst, Slack, Linear, GitHub oder mobil – und die Agenten laufen weiter, nachdem der Laptop geschlossen wurde, in isolierten Workspaces mit den richtigen geteilten Skills, MCP-Servern und Secrets. Neben der Orchestrierung steht bei Emdash die Governance auf Teamebene im Fokus. Geteilte Sessions, Live-Vorschauen und PR-Reviews halten Menschen im Prozess, während SSO, rollenbasierter Zugriff, Nutzungsverfolgung und Ausgabenlimits pro Anbieter es Organisationen erlauben, Konventionen durchzusetzen und Kosten zu steuern. Da die Ausführung lokal, auf eigenen Servern oder in der Emdash-Cloud erfolgen kann, behalten Teams die Kontrolle darüber, wo Code und Zugangsdaten liegen. Emdash pflegt außerdem Emdash Classic, eine Open-Source-Desktop-App für macOS, Windows und Linux mit rund 6.2k GitHub-Sternen. Classic erhält weiterhin Fixes, doch die aktive Entwicklung ist zu Emdash 2.0 gewechselt. Das Cloud-Produkt wird derzeit über ein Early-Access-Programm mit Anmeldung per geschäftlicher E-Mail angeboten, sodass kommerzielle Konditionen noch nicht öffentlich sind. **Preise und Tarife:** Emdash 2.0 befindet sich im Early Access und veröffentlicht keine Preisliste; der Zugang wird per geschäftlicher E-Mail angefragt und die Konditionen werden mit dem Team vereinbart. Emdash Classic, die Open-Source-Desktop-App, ist kostenlos und selbst hostbar, wobei Nutzer eigene Modelle und Abonnements mitbringen. - **Multi-Agenten-Orchestrierung:** Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode oder eigene ACP-Agenten parallel ausführen, jeweils mit frei wählbarem Modell. - **Von überall delegieren:** Aufgaben aus Emdash, Slack, Linear, GitHub oder vom Smartphone starten und verwalten, während Agenten nach dem Logout weiterarbeiten. - **Geteilte Umgebungen und Secrets:** Entwicklungsumgebungen, Skills, MCP-Server und Secrets im Team verteilen, damit jede Aufgabe korrekt konfiguriert startet. - **Team-Governance und Kostenkontrolle:** Geteilte Sessions, Live-Vorschauen, PR-Reviews, SSO, Rollen, Nutzungsverfolgung und Ausgabenlimits je Anbieter. - **Flexible Ausführung:** Agenten lokal, auf eigenen Servern oder in der Emdash-Cloud ausführen – mit eigenen Abonnements und Cloud-Verpflichtungen. **Stärken:** Nutzt vorhandene Modell-Abonnements statt Bindung an einen Anbieter; Delegation aus Slack, Linear und GitHub passt zu bestehenden Team-Workflows; Starke Teamfunktionen: SSO, Rollen, Ausgabenlimits und geteilte Umgebungen; Emdash Classic ist als Open-Source-App kostenlos für rein lokale Setups **Einschränkungen:** Das Cloud-Produkt ist noch im Early Access, Preis und allgemeine Verfügbarkeit sind nicht öffentlich; Auf Teams ausgelegt und für Einzelentwickler daher recht umfangreich; Emdash Classic geht in den Wartungsmodus, während sich die Entwicklung auf Emdash 2.0 konzentriert [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/emdash.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Emdash beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Emdash 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; Emdash verzeichnet -100 %. ### 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). Emdash: Preise auf Anfrage, Kostenlos. Emdash 2.0 befindet sich im Early Access und veröffentlicht keine Preisliste; der Zugang wird per geschäftlicher E-Mail angefragt und die Konditionen werden mit dem Team vereinbart. Emdash Classic, die Open-Source-Desktop-App, ist kostenlos und selbst hostbar, wobei Nutzer eigene Modelle und Abonnements mitbringen. ## 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 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Produktionsreife agentische KI-Workflows erstellen, bereitstellen und steuern | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-emdash 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)