
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“. Msgmate.io verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.
Msgmate.io is the home of Open-Chat Go, a self-hostable, federated chat platform that pairs a Go backend and React frontend with an async worker queue, REST and WebSocket APIs, bots and agents, and a growing set of LLM models and tools. You can chat with models in the browser, through a terminal UI, or by wiring the API into your own messenger and automation stack.
| Dimension / Kennzahl | ||
|---|---|---|
| Offizielle Domain | deepseek.com | msgmate.io |
| Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 372,76 Mio. (372.761.591) | 0 (0) |
| MoM-Traffic-Delta | +15,36 Mio. (+4,3 %) |
| 0 (0 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇨🇳 China (50,5 %) | 🌐 Global (—) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 291,59 Mio. | 0 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,8 | 4,3 |
|---|
| 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.
Msgmate.io is the home of Open-Chat Go, a self-hostable, federated chat platform that pairs a Go backend and React frontend with an async worker queue, REST and WebSocket APIs, bots and agents, and a growing set of LLM models and tools. You can chat with models in the browser, through a terminal UI, or by wiring the API into your own messenger and automation stack.
Chat with large language models in a federated web app, with the active model shown and selectable - the site currently references cognitivecomputations/dolphin-2.6-mixtral-8x7b.
A REST API and WebSocket interface, plus an interactive OpenAPI reference, let developers build bots, agents and their own clients on top of the platform.
Because Open-Chat Go is open source and self-hostable, you can run the Go backend, async worker queue and React frontend on your own servers. Docs cover flags, environment variables and deployment.
Bots and agents add tools and integrations to the base chat experience, so the assistant can do more than plain conversation.

Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek.


Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert.

Liefert überlegene Langform-Coding-Artefakte und nuanciertes Schreiben, hat aber keine spezialisierten Open-Weight-Raisonniermodelle von DeepSeek.

Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv.
SpezialisiertEchtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert.

Kostenlos / Open SourceBietet vergleichbare Open-Weight-Fundamentmodelle und mehrsprachige Leistung, erfordert jedoch Self-Hosting oder ein Drittanbieter-Inferenz-Setup.


SpezialisiertDer KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software

SpezialisiertGlänzt bei ultralangen Dokumentenanalysen und Recherchen, hat aber nicht denselben Support der Open-Weight-Entwickler-Community.
Kostenlos / Open SourceOffene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln
Ein All-in-One-KI-Superassistent für Fachleute und Unternehmen

Kostenlos / Open SourceChatte mit über 30 führenden KI-Modellen in einem aufgeräumten Workspace
Kostenlos / Open SourceLabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.
Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek.
Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert.
Liefert überlegene Langform-Coding-Artefakte und nuanciertes Schreiben, hat aber keine spezialisierten Open-Weight-Raisonniermodelle von DeepSeek.
Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv.
SpezialisiertEchtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert.
Kostenlos / Open SourceBietet vergleichbare Open-Weight-Fundamentmodelle und mehrsprachige Leistung, erfordert jedoch Self-Hosting oder ein Drittanbieter-Inferenz-Setup.
SpezialisiertDer KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software
SpezialisiertGlänzt bei ultralangen Dokumentenanalysen und Recherchen, hat aber nicht denselben Support der Open-Weight-Entwickler-Community.
Kostenlos / Open SourceOffene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln
Ein All-in-One-KI-Superassistent für Fachleute und Unternehmen
Kostenlos / Open SourceChatte mit über 30 führenden KI-Modellen in einem aufgeräumten Workspace
Kostenlos / Open SourceLabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.