# DeepSeek vs MTestHub DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. MTestHub verzeichnet 248 monatliche Besuche mit -84,6 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [MTestHub](https://openaitools.app/de/tool/mtesthub) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://mtesthub.com | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Recruiting, AI Copilot, KI-Lebenslauf-Checker, KI-Terminplanung | | Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 248 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -84,6 % | | Primärmarkt | China | Indien | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 97 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,1 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 44 | 1 | | 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) ## MTestHub MTestHub bündelt die Schritte Finden, Bewerten, Ansprechen und Einstellen auf einer Plattform. Der Ablauf beginnt mit KI-gestütztem Screening, das Bewerbungen anhand der geforderten Fähigkeiten und Kriterien sortiert, sodass Recruiter wirklich passende Kandidaten sehen, ohne jede Bewerbung manuell zu prüfen. Anschließend erstellt und bewertet die Plattform anpassbare Skilltests automatisch und verkürzt die Testerstellung von Tagen auf Minuten. Über das Screening hinaus deckt MTestHub die Phasen nach der Vorauswahl ab. Die Ein-Klick-Planung synchronisiert Kalender und versendet automatisch Einladungen, während Anti-Cheating- und Aufsichtsoptionen – inklusive Webcam-Überwachung – die Aussagekraft von Remote-Tests sichern. Intelligente Erinnerungen und automatische Statusupdates senken die Abbruchquote, und über Direct Connect können Recruiter Kandidaten direkt in der Anwendung ansprechen, ohne die persönliche Note zu verlieren. Ein KI-Copilot übernimmt das Erstellen von Stellenbeschreibungen und entwirft aus kurzen Eingaben und Branchenstandards detaillierte Anforderungen. Die Plattform nennt Integrationen mit gängigen HR-Systemen und bietet dieselbe Basis auch für Hochschul-Recruiting. Die Pläne richten sich nach der Unternehmensgröße, der Preis wird auf Anfrage genannt. **Preise und Tarife:** Die Preise sind nicht öffentlich; MTestHub bietet flexible, auf Größe und Bedarf des Unternehmens zugeschnittene Pläne, deren Details nach einer Demo oder einem Vertriebskontakt mitgeteilt werden. - **KI-gestütztes Lebenslauf-Screening:** Filtert und sortiert Bewerber anhand rollenspezifischer Fähigkeiten und Kriterien, um geeignete Profile schnell zu finden. - **Automatisch erzeugte Skilltests:** Erstellt anpassbare, rollenspezifische Tests per Klick und bewertet sie automatisch – ohne manuelle Testerstellung. - **KI-Copilot für Stellenanzeigen:** Entwirft aus einer kurzen Eingabe detaillierte Stellenbeschreibungen und Anforderungslisten nach Branchenstandards. - **Smarte Planung und Engagement:** Ein-Klick-Interviewplanung, Kalendersynchronisierung, automatische Einladungen und Statusupdates senken Abbrüche. - **Aufsicht und Anti-Cheating:** Fortschrittliches Tracking und optionales Webcam-Monitoring halten Remote-Tests fair und glaubwürdig. **Stärken:** Screening, Tests, Planung und Engagement in einer Plattform statt vieler Einzeltools; KI-Testerstellung und automatische Bewertung ersparen Recruitern viel manuelle Arbeit; Integrierte Aufsicht erhöht die Glaubwürdigkeit von Remote-Tests; Die Vergleichsseite mit anderen HR-Tools erleichtert die Abwägung **Einschränkungen:** Keine öffentlichen Preise – Budgetplanung erfordert zunächst ein Vertriebsgespräch; Einige Funktionen wie tiefes Lebenslauf-Parsing hängen von Integrationen ab statt nativ zu sein; Die Funktionstiefe zielt auf Recruiting-Teams, nicht auf Einzelpersonen, die ein leichtes Gratis-Tool suchen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/mtesthub.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und MTestHub beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während MTestHub 248 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; MTestHub verzeichnet -84,6 %. ### 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). MTestHub: Preise auf Anfrage. Die Preise sind nicht öffentlich; MTestHub bietet flexible, auf Größe und Bedarf des Unternehmens zugeschnittene Pläne, deren Details nach einer Demo oder einem Vertriebskontakt mitgeteilt werden. ## 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 | [CodeSignal](https://openaitools.app/de/tool/codesignal) | 987.930 | -15,8 % | Preise auf Anfrage | Agentische Skill-Intelligence für Einstellung, Entwicklung und Personalplanung | [.md](https://openaitools.app/de/tool/codesignal.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-mtesthub 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)