# DeepSeek vs Hacktron DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Hacktron verzeichnet 125.526 monatliche Besuche mit -40,9 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Hacktron](https://openaitools.app/de/tool/hacktron) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://hacktron.ai | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | AI Agent, KI-Code-Review, KI-Entwicklertools | | Preismodell | Freemium | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 125.526 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -40,9 % | | Primärmarkt | China | Indien | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 34.807 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,4 | | 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) ## Hacktron Hacktron ist eine AI-native Cybersicherheitsplattform, die auf der Idee basiert, dass Offensive Security kontinuierlich laufen sollte statt in jährlichen Einzelprojekten. Drei Produkte unter einem Dach: Red für laufende Angreifer-Simulationen über die gesamte Angriffsfläche, Whitebox für tiefe Whitebox-Penetrationstests auf Basis der Quellcodeanalyse und Review für automatisierte Sicherheitsprüfungen bei jedem Pull Request. Der Ansatz setzt auf AI-Agenten, die tatsächlichen Code lesen, Probleme reproduzieren und die Ausnutzbarkeit nachweisen wollen. Das ist relevant, weil klassische statische Analysewerkzeuge große Mengen theoretischer Funde erzeugen, die Security-Teams manuell triagieren müssen. Hacktron will nur belegbar ausnutzbare Schwachstellen melden, inklusive Maßnahmen zur Behebung. Zu den genannten Kunden gehören Engineering- und Product-Security-Teams, darunter CTOs und Compliance-Verantwortliche, die auditfähige Nachweise für SOC 2 und ISO 27001 benötigen. Das Unternehmen hat eine Partnerschaft mit OpenAI angekündigt, um Schwachstellen in dessen Systemen zu finden, und veröffentlicht Sicherheitshinweise, einen Changelog und Open-Source-Tools. Der Einsatz reicht von einem Self-Service-Test von Review bis zu On-Premises-Installationen für sensible Umgebungen. **Preise und Tarife:** Freemium mit individuellen Enterprise-Tarifen. Hacktron Review Pro kostet ab etwa 40 US-Dollar pro Entwickler und Monat inklusive 50 Pull Requests pro Entwickler, jeder weitere PR 1 US-Dollar, für Open Source kostenlos. Whitebox-Pentests werden pro Projekt abgerechnet, je nach Umfang etwa 50 bis 25.000 US-Dollar (rund 500 US-Dollar pro 100.000 Codezeilen). Red und Enterprise sind Angebotspreise. - **Kontinuierliches Red Teaming:** Hacktron Red greift Ihre gesamte Organisation kontinuierlich an wie ein echter Angreifer und zeigt den Angriffspfad auf, um ihn zu schließen. - **Whitebox-Pentests in Maschinengeschwindigkeit:** Hacktron Whitebox liest Ihren Quellcode, belegt jeden Fund in einer Sandbox oder gegen die bereitgestellte App und erzeugt einen auditfähigen Bericht für SOC 2 oder ISO 27001. - **Sicherheitsprüfung von Pull Requests:** Jeder Pull Request wird mit der gesamten Codebasis als Kontext geprüft, damit Probleme vor dem Merge erkannt werden. - **Funde auf Basis nachgewiesener Ausnutzbarkeit:** Es werden nur Funde gemeldet, deren Ausnutzbarkeit nachgewiesen werden kann – verifiziert statt prognostiziert. - **API, MCP und Automatisierungen:** API, MCP-Server und Automatisierungen binden Hacktron in bestehende CI/CD- und Sicherheitsprozesse ein. **Stärken:** Red Teaming, Whitebox-Pentests und PR-Review in einer Plattform; Fokus auf verifizierte, ausnutzbare Funde statt theoretischer Warnungen; Transparente veröffentlichte Preise für Review- und Whitebox-Stufen; Kostenlos für Open Source, mit Self-Service-Test und API/MCP-Zugang **Einschränkungen:** Red Teaming und Enterprise-Einsatz erfordern ein Verkaufsgespräch; Whitebox-Preise skalieren mit der Codebasis und können teuer werden; Der größte Nutzen entsteht erst durch Integration in CI/CD und Code-Review [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/hacktron.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Hacktron beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Hacktron 125.526 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Hacktron verzeichnet -40,9 %. ### 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). Hacktron: Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Freemium mit individuellen Enterprise-Tarifen. Hacktron Review Pro kostet ab etwa 40 US-Dollar pro Entwickler und Monat inklusive 50 Pull Requests pro Entwickler, jeder weitere PR 1 US-Dollar, für Open Source kostenlos. Whitebox-Pentests werden pro Projekt abgerechnet, je nach Umfang etwa 50 bis 25.000 US-Dollar (rund 500 US-Dollar pro 100.000 Codezeilen). Red und Enterprise sind Angebotspreise. ## 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 | [Devin](https://openaitools.app/de/tool/devin) | 2.549.346 | +1 % | Kostenpflichtig | Cognitions autonomer Softwareentwickler, der echte Pull Requests liefert | [.md](https://openaitools.app/de/tool/devin.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-hacktron 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)