DeepSeek vs Pythagora (Pazi)

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.

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.

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.

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.

Starte mit einer rohen Idee und erhalte eine personalisierte Roadmap mit konkreten Chancen – ein MVP, eine Landingpage, eine Warteliste, ein Product-Hunt-Launch –, die Agententeams Schritt für Schritt umsetzen.

Statt eines einzigen generalistischen Modells, das alles macht, werden mehrere spezialisierte Agenten gestartet, die Design-, Aufbau-, Content-, Marketing- und Betriebsaufgaben im Workflow koordinieren.

Ein einziger Ort, der jedes Projekt, jede Chance und jede KI-Aufgabe synchron hält, sodass du immer siehst, was erledigt ist, was läuft und was auf deine Entscheidung wartet.

Agenten können echte Software zusammenstellen und bauen – Websites und Apps – und das Hosting der veröffentlichten Seite ist enthalten, sodass das Ergebnis ohne separaten Deployment-Stack live gehen kann.