# DeepSeek vs note.md DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. note.md verzeichnet 0 monatliche Besuche mit -100 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [note.md](https://openaitools.app/de/tool/note-md) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://www.notemd.org | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Research-Tool, KI-Wissensmanagement, AI Writing Assistants, KI-Suchmaschine | | Preismodell | Freemium | Freemium | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 0 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -100 % | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 0 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,2 | | 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) ## note.md note.md positioniert sich als "akademische IDE" für Forschende. Statt zwischen Zotero für Referenzen, Obsidian für Notizen, einem PDF-Reader für Paper und einem weiteren Schreibprogramm zu wechseln, liegen Quellen, Markierungen, Notizen und Zitate im selben Fenster. PDFs werden in eine Quellenbibliothek importiert, Markierungen und Anmerkungen bleiben an die genaue Passage gebunden, und Zitate lassen sich als BibTeX oder APA direkt aus den PDF-Metadaten erzeugen – mit Rücksprung zur ursprünglichen Markierung. Die App speichert alles als GitHub-Flavored-Markdown-Dateien auf der Festplatte, inklusive LaTeX-Formeln, komplexer Tabellen und bidirektionaler Links, die einen visuellen Wissensgraphen bilden und sich im Neo4j-freundlichen Format exportieren lassen. Geschrieben wird in einem blockbasierten Editor mit Slash-Befehlen für Zitate, Quellenbilder und Links, sodass das Schreiben den Graphen der eigenen Lektüre stetig erweitert. Der zentrale Unterschied sind Datenschutz und lokale KI. Semantische Suche, automatische Indexierung von Abbildungen und Tabellen, Matrix-Extraktion (Forschungstabellen aus der eigenen Bibliothek füllen) und Evidence Scan (Textstellen für und gegen eine Aussage finden) laufen mit lokalen Modellen auf dem Gerät. Der Entwickler betont ausdrücklich, dass weder Gelesenes noch Geschriebenes hochgeladen wird. Hinter der App steht das deutsche Unternehmen ARSoftware UG, vertrieben über den Mac App Store; note.md ist derzeit nur für macOS verfügbar und jünger als die etablierten Alternativen. **Preise und Tarife:** Freemium über den Mac App Store. Der komplette Schreib-Workspace – lokaler Markdown-Editor und Vault, Reading Studio, intelligente Zitate, Quellenverwaltung und Graph-View – ist dauerhaft kostenlos. Premium schaltet die lokalen KI-Workflows (semantische Suche, automatische Indexierung, Matrix-Extraktion, Evidence Scan) für 8,99 USD/Monat, 49,99 USD/Jahr oder einmalig 99,99 USD frei; für verifizierte Studierende 4,99 USD/Monat oder 29,99 USD/Jahr. - **Reading Studio:** Ein Zwei-Spalten-Reader, der PDF und Markdown-Editor nebeneinander zeigt, sodass Markierungen und Anmerkungen beim Lesen zu Notizen werden. - **An Passagen gebundene Zitate:** Erzeugt BibTeX- oder APA-Zitate aus PDF-Metadaten; jedes Zitat verlinkt auf die ursprüngliche Markierung, sodass man Monate später genau dorthin zurückkehrt. - **Lokale semantische Suche:** Premium-Funktion, die die Bibliothek nach Bedeutung statt nach exakten Schlagwörtern durchsucht – auf dem Gerät, ohne Datenübertragung. - **Wissensgraph und Neo4j-Export:** Bidirektionale Links zwischen Notizen und Quellen bilden einen visuellen Beziehungsgraphen, der im Neo4j-freundlichen Format exportiert werden kann. - **Evidence Scan und Matrix-Extraktion:** Die lokale KI behandelt einen Satz als Aussage und zeigt stützende, widersprechende und differenzierende Passagen; die Matrix-Extraktion füllt editierbare Forschungstabellen aus der eigenen Bibliothek. **Stärken:** Echte lokale KI: Indexierung, Retrieval und Inferenz laufen auf dem Mac statt in der Cloud; Einfaches Markdown und PDFs auf der Festplatte, also portable Daten, die jeder Editor öffnet; Zitate, Markierungen, Notizen und Quellen in einem Fenster statt in vier verketteten Apps; Transparente technische Artikel zu Chunk-Größen, Ranking-Mathematik und bekannten Fehlerfällen **Einschränkungen:** Nur macOS – Forschende unter Windows und Linux bleiben außen vor; Jünger als Zotero oder Obsidian und ohne deren zwei Jahrzehnte an Vorlagen und Plugins; Keine Word- oder Google-Docs-Integration, und die lokalen KI-Workflows liegen im Premium-Tarif [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/note-md.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und note.md beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während note.md 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; note.md verzeichnet -100 %. ### 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). note.md: Freemium. Freemium über den Mac App Store. Der komplette Schreib-Workspace – lokaler Markdown-Editor und Vault, Reading Studio, intelligente Zitate, Quellenverwaltung und Graph-View – ist dauerhaft kostenlos. Premium schaltet die lokalen KI-Workflows (semantische Suche, automatische Indexierung, Matrix-Extraktion, Evidence Scan) für 8,99 USD/Monat, 49,99 USD/Jahr oder einmalig 99,99 USD frei; für verifizierte Studierende 4,99 USD/Monat oder 29,99 USD/Jahr. ## 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 | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar) | 8.198.672 | +5,8 % | Kostenlos | Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meanin | [.md](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-note-md 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)