# DeepSeek vs Ping Path DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Ping Path verzeichnet 1.586 monatliche Besuche mit -1,7 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Ping Path](https://openaitools.app/de/tool/ping-path) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://www.pingpath.app | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Assistent, KI-Bilderkennung, KI-Antworten, KI-Spracherkennung | | Preismodell | Freemium | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 1.586 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -1,7 % | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 623 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,5 | | 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) ## Ping Path Ping Path geht Barrierefreiheit in Innenräumen mit einem Audio-First-Ansatz an: Statt vom Nutzer zu verlangen, einen Bildschirm zu lesen, spricht die App über den Raum. Die Raumklang-Signale werden um die hörende Person herum positioniert, sodass die Richtung eines Objekts oder Hindernisses durch die scheinbare Schallquelle vermittelt wird. KI-Bildbeschreibungen und ein Feld für Sprachfragen erlauben natürlichsprachige Fragen, etwa was auf dem Tisch vor einem liegt. Die App nutzt die Hardware, die moderne iPhones ohnehin mitbringen. LiDAR-Tiefensensorik und Kamera liefern eine grobe Karte des Raums, die die Software in Audioführung und Beschreibungen übersetzt. Die Wegfindung bezeichnet Ping Path ausdrücklich als experimentell: Das Team weist darauf hin, dass Objektlokalisierung und Pfaderkundung nicht ohne sehende Begleitung während der Fortbewegung genutzt werden sollten. Ping Path stammt von Andreas Ink und wird im App Store vertrieben, wo aktuelle Version, Gerätekompatibilität sowie Preis- und In-App-Kauf-Angaben zu finden sind. Das Projekt ist seit dem Start 2023 verfügbar und hält neben der App auch einen Support-Leitfaden und Open-Source-Komponenten bereit. **Preise und Tarife:** Ping Path wird als kostenlose App geführt. Aktuelle Preise, Geräteanforderungen und mögliche In-App-Käufe sollten im offiziellen App-Store-Eintrag geprüft werden. - **Raumklang-Führung:** Gerichtete Klänge werden um die hörende Person platziert, sodass die Position naher Objekte und Hindernisse über das Gehör statt über das Sehen vermittelt wird. - **KI-Beschreibungen und Sprachfragen:** Stellen Sie gesprochene Fragen zur Umgebung und erhalten Sie KI-generierte Beschreibungen, etwa welche Gegenstände auf einem Tisch oder Tresen stehen. - **Objektsuche mit LiDAR:** Tiefensensorik und KI helfen, Objekte zu erkennen und zu lokalisieren und Wege um Hindernisse in Innenräumen zu erkunden – diese Funktion ist jedoch noch experimentell. - **Siri-Integration:** Steuern Sie die App und stellen Sie Fragen freihändig per Sprache über Siri, ohne das Telefon in die Hand zu nehmen. - **Auch mit Standardkameras nutzbar:** Die App ist für iPhones mit LiDAR optimiert, funktioniert aber auch mit normalen Kameras; die Möglichkeiten hängen von der Hardware ab. **Stärken:** Speziell für blinde und sehbeeinträchtigte Menschen entwickelt, nicht aus einer Allzweck-App abgeleitet; Bündelt mehrere Hilfsfunktionen (Raumklang, KI-Beschreibungen, Sprachfragen, Siri) in einer einzigen iOS-App; Nutzt LiDAR und Kamera des iPhones ohne zusätzliches Zubehör; Kennzeichnet die Wegfindung klar als experimentell und setzt damit realistische Erwartungen **Einschränkungen:** Auf Apple-Geräte beschränkt, die umfangreichsten Funktionen setzen iPhones mit LiDAR voraus; Die experimentelle Wegfindung sollte ohne Begleitung nicht zur eigenständigen Fortbewegung dienen; Komplexe Navigationsszenarien in Innenräumen gehen über das hinaus, was die App derzeit zusichert [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/ping-path.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Ping Path beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Ping Path 1.586 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Ping Path verzeichnet -1,7 %. ### 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). Ping Path: Kostenlos. Ping Path wird als kostenlose App geführt. Aktuelle Preise, Geräteanforderungen und mögliche In-App-Käufe sollten im offiziellen App-Store-Eintrag geprüft 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 | [AI Hay](https://openaitools.app/de/tool/ai-hay) | 8.710.314 | +1,5 % | Kostenlos | Ein freundlicher vietnamesischer KI-Lernassistent für Hausaufgaben, Bilder und Alltagsfragen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ai-hay.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-ping-path 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)