# DeepSeek vs QA.tech

DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. QA.tech verzeichnet 30.550 monatliche Besuche mit -4,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [QA.tech](https://openaitools.app/de/tool/qa-tech) |
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| Website-URL | https://www.deepseek.com | https://qa.tech |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Testing, AI Agent, KI-Entwicklertools, KI-Produktivitätstools |
| Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 372.761.591 | 30.550 |
| MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -4,4 % |
| Primärmarkt | China | Schweden |
| Direkte Besuche | 291.585.405 | 21.231 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,3 |
| 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)

## QA.tech

QA.tech positioniert sich als Verifikationsschicht für Teams, die Software stark KI-gestützt ausliefern: Das Coden wurde schneller, Review und QA aber nicht. Statt eine fragile Bibliothek aus Selektoren und Skripten zu pflegen, laufen autonome Agenten los, öffnen deine Live-Web- oder native Mobile-App, arbeiten wie ein Mensch auf Ziele hin und berichten vor dem Merge, was tatsächlich funktioniert.,Das Produkt ist auf kontinuierliches, dynamisches Testen ausgelegt, nicht auf einmalige Suiten. Verbinde GitHub, GitLab oder Bitbucket und einen CI-Anbieter, und die Agenten nehmen automatisch jeden Pull Request samt Preview-Umgebung auf, führen End-to-End- und explorative Läufe aus und kommentieren die Ergebnisse im PR. Bei einem Fehler erhältst du Screenshots, Konsole- und Netzwerkaktivität sowie die Überlegungen des Agenten am Fehlerpunkt, was die Zeit bis zur Ursache deutlich verkürzt.,Tests sammeln außerdem mit der Zeit Kontext. Journeys und Domänenregeln, die du im Chat formulierst, werden zu Wissen, das die Agenten in jedem weiteren Lauf wiederverwenden, und eine Blast-Radius-Ansicht markiert Änderungen, die ohne Test ausgeliefert werden, weil ein Testnutzer oder eine Journey fehlt. Die Plattform ist cloud-nativ, benötigt keinen Codezugriff und richtet sich an QA-Leads, Ingenieure, CTOs und DevOps-Teams; Vercel Ventures und Gründerinvestoren stehen dahinter. Preise werden nicht als Self-Service-Zahl veröffentlicht, es gibt jedoch einen kostenlosen Einstieg und Demo-Buchung.

**Preise und Tarife:** Enterprise-Modell nach dem Prinzip "Preis auf Anfrage": Die Website bietet einen kostenlosen Einstieg und eine Demo-Buchung statt öffentlicher Pro-Seat-Preise, sodass die Kosten von Teamgröße, Abdeckungsumfang und Mobile-Testbedarf abhängen.

- **Tests in natürlicher Sprache verfassen:** Beschreibe eine Journey oder Regel im Chat, und der Agent macht daraus dauerhafte Testfälle, die Refactorings und Redesigns überstehen.
- **Verifikation auf PR-Ebene:** Jeder Pull Request bekommt einen dynamischen explorativen Durchlauf mit Preview-Umgebung, Fehleraufschlüsselung, Screenshots sowie Konsole- und Netzwerk-Logs.
- **Web und natives Mobile:** Die Agenten arbeiten auf echten Browsern und nativen iOS- und Android-Apps, sodass die Abdeckung über das Web-Frontend hinausgeht.
- **CI-, Git- und Issue-Tracker-Integrationen:** Ergebnisse fließen nach Jira und Linear, und andere Coding-Agenten können Resultate per MCP abfragen.
- **Blast-Radius-Analyse:** Erkennt Module, deren Änderungen ungetestet ausgeliefert werden, und schlägt die fehlenden Journeys oder Testnutzer vor.

**Stärken:** Agenten testen visuell ohne Selektoren, Suiten überstehen Redesigns und Framework-Migrationen; Läuft automatisch bei jedem Pull Request mit Preview-Umgebungen; Tests in natürlicher Sprache sind auch für Nicht-Entwickler zugänglich; Reichhaltige Fehlerbelege: Screenshots, Logs, Netzwerkdaten und Agenten-Begründung

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/qa-tech.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich DeepSeek und QA.tech beim monatlichen Traffic?

DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während QA.tech 30.550 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

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

### 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). QA.tech: Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Enterprise-Modell nach dem Prinzip "Preis auf Anfrage": Die Website bietet einen kostenlosen Einstieg und eine Demo-Buchung statt öffentlicher Pro-Seat-Preise, sodass die Kosten von Teamgröße, Abdeckungsumfang und Mobile-Testbedarf abhängen.

## 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 | [KaneAI](https://openaitools.app/de/tool/kaneai) | 901.340 | +13,2 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | GenAI-nativer E2E-QA-Agent, der Tests in natürlicher Sprache plant, schreibt und heilt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kaneai.md) |

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

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