# DeepSeek vs LabFig DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. LabFig verzeichnet 4.976 monatliche Besuche mit +44,9 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [LabFig](https://openaitools.app/de/tool/labfig) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://labfig.com | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Bildgenerator, Bild zu Bild, Text to Image | | Preismodell | Freemium | Freemium | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 4.976 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | +44,9 % | | Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 1.627 | | 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) ## LabFig LabFig adressiert einen sehr spezifischen Schmerzpunkt der akademischen Arbeit: saubere, konsistente wissenschaftliche Abbildungen zu erstellen, ohne Designhintergrund. Statt Vektorsoftware zu lernen oder eine Designerin zu beauftragen, beschreiben Forschende eine Abbildung in Worten, laden ein Paper hoch, geben eine Skizze ein oder fotografieren ein Whiteboard – und das Tool liefert einen strukturierten Entwurf mit Panels, Beschriftungen und Pfeilen. Die Ästhetik orientiert sich an Fachzeitschriften, mit Stilen nach Nature-, Cell- oder IEEE-Konventionen, damit Abbildungen im selben Manuskript wie eine Serie wirken. Was LabFig von generischen Bildgeneratoren unterscheidet, ist die Bearbeitungsebene. Die Abbildungen sind vektororientiert: Text, Pfeile, Formen und Farben bleiben nach der Erzeugung editierbar, und einzelne Regionen lassen sich über die Vector Canvas mit einer kurzen Anweisung austauschen oder neu generieren. Exporte umfassen SVG und PDF neben PNG, was wichtig ist, wenn eine Einreichungsvorlage skalierbare Grafiken erwartet. Zusätzlich gibt es den Weg über den Figure Enhancer, um Farben und Linienstärken einer bestehenden Abbildung zu verbessern. Die Workbench bietet sieben Modi für Text, Bild, PDF, Skizze, Referenz, Foto und Verbesserung, wobei pro Generierung Credits verbraucht werden. Die Preise sind creditbasiert über die Stufen Starter, Standard und Premium, und für verifizierte Studierende und Lehrende gibt es Rabatte. LabFig betont ausdrücklich, dass KI-Entwürfe vor der Publikation von Fachleuten geprüft werden sollten – eine sinnvolle Einordnung für ein Werkzeug für Manuskriptarbeit. **Preise und Tarife:** Creditbasierte Abonnements: eine Starter-Stufe für gelegentliche Abbildungsarbeit, eine Standard-Stufe für aktive Doktoranden und Postdocs und eine Premium-Stufe für Labore mit hohem Durchsatz. Jährliche Zahlung senkt den Monatspreis, und verifizierte Studierende und Lehrende erhalten Rabatt. Die Monatslistenpreise liegen vor Rabatten etwa zwischen 29,9 und 149,9 US-Dollar. - **Mehr als sechs Eingabemodi:** Erzeuge Abbildungen aus Textbeschreibungen, Handskizzen, Referenzabbildungen, Forschungs-PDFs oder Laborfotos. - **Bearbeitung im Vector Canvas:** Beschriftungen, Pfeile, Formen und Farben bleiben editierbar, einzelne Bereiche lassen sich per Prompt neu erzeugen. - **Stile auf Journal-Niveau:** Triff mit einem Klick die Konventionen von Nature, Cell oder IEEE oder halte einen ganzen Artikel stilistisch konsistent. - **Skalierbarer Vektor-Export:** Exportiere SVG und PDF für Einreichungen sowie PNG mit 300 dpi, damit Abbildungen ohne Nacharbeit ins Template passen. - **Figure Enhancer:** Verbessere Farbbalance und Linienstärken einer bestehenden Abbildung, statt neu zu beginnen. **Stärken:** Nutzt die Eingaben, die Forschende tatsächlich haben – von PDFs und Skizzen bis zu Whiteboard-Fotos; Abbildungen bleiben nach der Erzeugung vektorbasiert editierbar, anders als bei Einmal-Bildgeneratoren; Journal-orientierte Stile halten alle Abbildungen eines Manuskripts visuell konsistent; Akademischer Rabatt für verifizierte Studierende und Lehrende [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/labfig.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und LabFig beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während LabFig 4.976 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; LabFig verzeichnet +44,9 %. ### 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). LabFig: Freemium. Creditbasierte Abonnements: eine Starter-Stufe für gelegentliche Abbildungsarbeit, eine Standard-Stufe für aktive Doktoranden und Postdocs und eine Premium-Stufe für Labore mit hohem Durchsatz. Jährliche Zahlung senkt den Monatspreis, und verifizierte Studierende und Lehrende erhalten Rabatt. Die Monatslistenpreise liegen vor Rabatten etwa zwischen 29,9 und 149,9 US-Dollar. ## 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-labfig 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)