
Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek.
Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek.
DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. ModelFusion verzeichnet 119 monatliche Besuche mit -88,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

Kostenloser LLM-Toolkit: Kostenrechner, Prompts und Modellvergleich
| Dimension / Kennzahl | ![]() | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | deepseek.com | modelfusion.io |
| Preismodell | Freemium | Freemium |
| Monatliche Besuche | 372,76 Mio. (372.761.591) | 119 (119) |
| MoM-Traffic-Delta | +15,36 Mio. (+4,3 %) | -885 (-88,2 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇨🇳 China (50,5 %) | 🌐 Global (—) |
| Direkte Besuche / Monat | 291,59 Mio. | 51 |
| Nutzerbewertung | 4,8 | 4,2 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Hocheffiziente Open-Weight- und gehostete Reasoning-KI auf Basis von DeepSeek-V4 und R1 zu extrem niedrigen Token-Kosten.
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.
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.
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.
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.

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Schätzen Sie API-Kosten für GPT-4, Claude, Gemini und über 25 Modelle und vergleichen Sie Preise zwischen Anbietern, bevor Sie Geld ausgeben.
Nutzen Sie eine große Bibliothek fertiger Prompts und zählen Sie Tokens für jedes Modell, um Kosten zu senken und Effizienz zu steigern.
Finden Sie das passende Modell für einen Anwendungsfall und vergleichen Sie MMLU, HumanEval und weitere Kennzahlen interaktiv.
Chatten Sie mit mehreren KI-Modellen gleichzeitig für den direkten Vergleich und laden Sie PDFs oder Word-Dateien zur KI-Abfrage hoch.

Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek.
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Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert.
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Liefert überlegene Langform-Coding-Artefakte und nuanciertes Schreiben, hat aber keine spezialisierten Open-Weight-Raisonniermodelle von DeepSeek.
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Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv.
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SpezialisiertEchtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert.
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SpezialisiertCode Arena is a hands-on playground and leaderboard where you can pit leading AI coding models against each other on real web builds, comparing speed, accuracy, and logic in live side-by-side battles.
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Kostenlos / Open SourceBietet vergleichbare Open-Weight-Fundamentmodelle und mehrsprachige Leistung, erfordert jedoch Self-Hosting oder ein Drittanbieter-Inferenz-Setup.
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SpezialisiertDer KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software
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SpezialisiertGlänzt bei ultralangen Dokumentenanalysen und Recherchen, hat aber nicht denselben Support der Open-Weight-Entwickler-Community.
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Kostenlos / Open SourceEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
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Kostenlos / Open SourceProduktionsreife agentische KI-Workflows erstellen, bereitstellen und steuern
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Kostenlos / Open SourceOffers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
Kostenlos / Open SourceOffers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.