# DeepSeek vs Labnote

DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Labnote verzeichnet 676 monatliche Besuche mit -91,4 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Labnote](https://openaitools.app/de/tool/labnote) |
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| Website-URL | https://www.deepseek.com | https://www.labnote.co |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Assistent, KI-Research-Tool, KI-Wissensmanagement, KI-Dokumentengenerator |
| Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 372.761.591 | 676 |
| MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -91,4 % |
| Primärmarkt | China | Südkorea |
| Direkte Besuche | 291.585.405 | 584 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,3 |
| 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)

## Labnote

Labnote Scholar is a bio and chemistry-specific AI research assistant that structures experimental data, predicts experiment outcomes, manages reagent and MSDS records, applies RAG search over internal papers and generates reports automatically. It is sold to R&D organisations with dedicated onboarding, GLP/GMP alignment and enterprise security.

**Preise und Tarife:** Contact for pricing. Labnote is sold as an organisation-level platform with per-company configuration and a dedicated Product Specialist; no public self-serve tiers or list prices are published.

- **Structured experimental data capture:** Capture experiments in a structured electronic lab notebook with audit-trail support, so records satisfy regulatory documentation expectations rather than living in scattered files.
- **AI experiment prediction:** The platform applies AI to experimental design and outcome prediction, reducing trial-and-error cycles and cutting down duplicated experiments across a lab.
- **Reagent and MSDS management:** Track reagents and manage MSDS documentation in the same system as the experiment records that consume them.
- **Literature RAG over internal knowledge:** Retrieval-augmented search runs against the organisation's own papers, reports and prior experiments, so answers are grounded in internal knowledge rather than the open web.
- **Automatic report generation:** Reports are assembled automatically from captured data, collapsing the documentation time that normally sits between completing an experiment and submitting results.
- **Real-time team collaboration:** Research teams work on shared records in real time, with roles, access controls and enterprise security appropriate to regulated biotech and chemical environments.

**Stärken:** Purpose-built for bio and chemistry R&D rather than adapted from a generic notes product; GLP/GMP compliance support, enterprise security and audit-traceable records suit regulated environments; AI experiment prediction targets the highest-value saving: fewer unnecessary iterations; Literature RAG is grounded in internal papers and reports, so answers reflect the organisation's own history

**Einschränkungen:** Enterprise-only motion — no self-serve signup or published list price, so evaluation starts with a sales conversation; Interface and marketing content are primarily Korean, which may slow adoption for non-Korean-speaking research teams; Value depends on instrument and workflow integrations being in place; a half-connected lab sees less benefit; Not aimed at non-clinical academic labs or individual researchers — it is priced and packaged for organisations

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/labnote.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich DeepSeek und Labnote beim monatlichen Traffic?

DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Labnote 676 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Labnote verzeichnet -91,4 %.

### 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). Labnote: Preise auf Anfrage. Contact for pricing. Labnote is sold as an organisation-level platform with per-company configuration and a dedicated Product Specialist; no public self-serve tiers or list prices are published.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-labnote

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