# DeepSeek vs NativeMind DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. NativeMind verzeichnet 2.207 monatliche Besuche mit -54,1 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [NativeMind](https://openaitools.app/de/tool/nativemind) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://nativemind.app | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Assistent, KI-Browser, KI-Zusammenfasser, KI-Suchmaschine | | Preismodell | Freemium | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 2.207 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -54,1 % | | Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 850 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,4 | | 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) ## NativeMind NativeMind folgt einer einzigen Idee: Deine KI sollte auf deinem Gerät laufen, nicht auf dem Server anderer. Die Erweiterung verbindet sich mit lokalen Modellen, die über Ollama bereitgestellt werden — darunter gpt-oss, DeepSeek, Qwen, Llama, Gemma und Mistral — und bietet so einen Assistenten direkt in den Seiten, die du ohnehin nutzt, ohne ein einziges Byte deiner Daten in die Cloud zu übertragen. Statt einer separaten Chat-App lebt NativeMind im Browser und versteht den Kontext. Du kannst geöffnete Tabs zu einer Unterhaltung hinzufügen, lokale PDFs, Bilder oder Screenshots zur privaten Analyse hochladen und ganze Seiten übersetzen, ohne das Layout zu zerstören. Der autonome Agent-Modus nutzt geräteinterne Werkzeuge wie lokale Websuche und Dateianalyse, um mehrstufige Aufgaben sicher zu erledigen. Eine schlanke In-Page-API erlaubt Entwicklern, ihr lokales LLM aus eigenen Web-Apps aufzurufen — ohne SDK und ohne Server. Zudem fügt sich NativeMind in den Alltag ein: Es fungiert als Gmail-Assistent zum Zusammenfassen und Verfassen von Antworten und bietet Schreibwerkzeuge auf jeder Webseite. Die private Nutzung ist völlig kostenlos, ohne Anmeldung und ohne Tracking. Das Projekt ist quelloffen, prüfbar und community-getragen, mit GitHub-Repository und Discord-Community. Da alles lokal läuft, brauchst du praktisch ein einigermaßen leistungsfähiges Gerät; eine GPU hilft bei größeren Modellen. **Preise und Tarife:** NativeMind ist für die private Nutzung kostenlos – ohne Anmeldung und Tracking. Die lokalen Modelle stellst du über Ollama selbst bereit, Hardwarekosten trägst du selbst. - **Lokales LLM über Ollama:** Lade und wechsle offene Modelle wie gpt-oss, DeepSeek, Qwen, Llama, Gemma oder Mistral sofort – ganz ohne Cloud-Umweg. - **Datenschutz als Standard:** Eingaben, Seiteninhalte und hochgeladene Dateien verlassen dein Gerät nie – nichts wird verfolgt, gespeichert oder übertragen. - **Agent-Modus mit lokalen Werkzeugen:** Ein autonomer Agent nutzt lokale Websuche und Dateianalyse, um mehrstufige Rechercheaufgaben sicher zu erledigen. - **Chat über Tabs, PDFs und Bilder:** Füge geöffnete Tabs als Kontext hinzu oder lade lokale PDFs, Bilder und Screenshots zur privaten Analyse und Zusammenfassung hoch. - **Integriertes Schreiben und Übersetzen:** Fasse E-Mails zusammen, verbessere Texte auf jeder Seite und übersetze ganze Seiten unter Beibehaltung des Layouts. **Stärken:** Für die private Nutzung völlig kostenlos und ohne Konto; Alle Verarbeitung findet auf dem Gerät statt, nichts geht in die Cloud; Quelloffen und prüfbar, getragen von GitHub und Community; Deckt Webseiten, PDFs, Bilder, Gmail und Seitenübersetzung ab **Einschränkungen:** Ollama und lokale Modelle müssen selbst installiert und verwaltet werden; Die Leistung hängt stark von der Hardware ab; große Modelle profitieren von einer GPU; Neuere Agent- und API-Funktionen sind im Vergleich zu Cloud-Assistenten noch in Entwicklung [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/nativemind.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und NativeMind beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während NativeMind 2.207 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; NativeMind verzeichnet -54,1 %. ### 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). NativeMind: Kostenlos. NativeMind ist für die private Nutzung kostenlos – ohne Anmeldung und Tracking. Die lokalen Modelle stellst du über Ollama selbst bereit, Hardwarekosten trägst du selbst. ## 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 | Offene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | | 10 | [Kagi Search](https://openaitools.app/de/tool/kagi-search) | 4.647.605 | +3,2 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Eine bezahlte, werbefreie Suchmaschine, die ihren Nutzern verpflichtet ist | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kagi-search.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-nativemind 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)