# DeepSeek vs NuMind

DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. NuMind verzeichnet 1.549 monatliche Besuche mit -58,3 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [NuMind](https://openaitools.app/de/tool/numind) |
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| Website-URL | https://www.deepseek.com | https://numind.ai |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Dokumentenextraktion, AI API, Large Language Models (LLMs), AI Agent |
| Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 372.761.591 | 1.549 |
| MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -58,3 % |
| Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 291.585.405 | 611 |
| 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)

## NuMind

NuMind bewegt sich an der Schnittstelle von offener Forschung und unternehmensweiter Dokumentenautomatisierung. Die Kernthese: Generalistische Large Language Models sind nicht das beste Werkzeug für die Dokumentenextraktion. Ein kleines, spezialisiertes Vision-Language-Modell, das auf hochwertigen Annotationsdaten trainiert wurde, kann größere Modelle bei strukturierter Extraktion und optischer Zeichenerkennung übertreffen – bei geringeren Kosten und einfacherer privater Bereitstellung. Belegt wird das durch veröffentlichte Forschung, darunter ein EMNLP-2024-Paper zum Encoder-Pretraining mit LLM-annotierten Daten, und durch Benchmark-Ergebnisse, bei denen NuExtract3 unter Modellen ähnlicher Größe führt.

Das Produkt bietet zwei Wege. Entwicklungsteams können auf der gehosteten SaaS-Plattform die Extraktionsqualität mit eigenen Dokumenten testen und dieselben Modelle anschließend in eine private Umgebung überführen. Unternehmen in regulierten Branchen wie Versicherungen, Banken und Gesundheitswesen können NuMinds Modelle in der eigenen Infrastruktur betreiben – entscheidend, wenn Dokumente personenbezogene Daten oder geschützte Gesundheitsinformationen enthalten, die das Unternehmensnetz nicht verlassen dürfen.

Da die zugrunde liegenden Modelle zugleich als offene Gewichte veröffentlicht werden, nimmt NuMind eine ungewöhnliche Position ein: Dieselben Architekturen, die auf Hugging Face Benchmarks anführen und millionenfach heruntergeladen werden, sind auch die kommerziell vertriebenen. Technische Einkäufer können die Qualität damit risikarm bewerten, bevor sie einen Vertrag schließen, und NuMind erhält kontinuierliches Community-Feedback für die Modellweiterentwicklung.

**Preise und Tarife:** NuMind veröffentlicht keine Preisliste. Der Preis wird individuell vereinbart („Preis auf Anfrage“) und unterscheidet sich zwischen gehosteter SaaS-Plattform und privater Unternehmensbereitstellung; Modelle mit offenen Gewichten können ohne Lizenzkosten selbst gehostet werden.

- **Spezialisierte Extraktionsmodelle:** NuExtract und NuExtract3 sind Vision-Language-Modelle, die speziell für strukturierte Informationsextraktion und OCR gebaut wurden und vergleichbar große generalistische Modelle in Benchmarks übertreffen.
- **Ausgabe als strukturiertes JSON und Markdown:** Wandelt PDFs, Scans und Dokumente gemischter Formate in typisierte JSON-Objekte oder sauberes Markdown um, das nachgelagerte Systeme direkt verarbeiten können.
- **Entitätserkennung mit NuNER:** Eine eigene Encoder-Familie für Entitätserkennung, vortrainiert mit LLM-annotierten Daten, geeignet für Klassifikations- und Tagging-Pipelines.
- **SaaS oder private Bereitstellung:** Erst auf der gehosteten Plattform starten, dann dieselben Modelle in der eigenen Infrastruktur betreiben, wenn Datenresidenz oder Compliance es verlangen.
- **Offene Gewichte auf Hugging Face:** Die Kernmodelle sind öffentlich und millionenfach heruntergeladen, sodass Teams lokal prototypisieren können, bevor sie einen kommerziellen Vertrag unterzeichnen.

**Stärken:** Spezialisierte Modelle, die generalistische LLMs bei strukturierter Extraktion und OCR übertreffen; Flexible Bereitstellung: gehostetes SaaS oder vollständig private Inhouse-Installation für regulierte Daten; Offene Gewichte auf Hugging Face erlauben Qualitätsprüfung vor dem Kauf; Peer-reviewte Forschungsarbeit und regelmäßige Modellveröffentlichungen

**Einschränkungen:** Keine öffentlichen Preise, Bewertung erfordert ein Verkaufsgespräch; Dokumentation und Tooling sind forschungsorientiert statt Plug-and-play; Die Unternehmensbereitstellung eignet sich am besten für Teams mit eigener ML-Infrastruktur

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/numind.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich DeepSeek und NuMind beim monatlichen Traffic?

DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während NuMind 1.549 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; NuMind verzeichnet -58,3 %.

### 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). NuMind: Preise auf Anfrage. NuMind veröffentlicht keine Preisliste. Der Preis wird individuell vereinbart („Preis auf Anfrage“) und unterscheidet sich zwischen gehosteter SaaS-Plattform und privater Unternehmensbereitstellung; Modelle mit offenen Gewichten können ohne Lizenzkosten selbst gehostet werden.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Produktionsreife agentische KI-Workflows erstellen, bereitstellen und steuern | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-numind

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