# DeepSeek vs Runbear DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Runbear verzeichnet 20.046 monatliche Besuche mit -0,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Runbear](https://openaitools.app/de/tool/runbear) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://runbear.io | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | AI Agent, KI-Chatbot, KI-Assistent, AI Workflow | | Preismodell | Freemium | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 20.046 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | -0,9 % | | Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 8.041 | | 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) ## Runbear Runbear macht den Chat zu dem Ort, an dem KI tatsächlich arbeitet. Du erstellst benannte KI-Teammates wie @Support, @SalesOps, @RevOps, @HR oder @Marketing, weist jedem einen Verantwortlichen und einen festen Tool-Umfang zu, und alle im Kanal können sie per @ erwähnen. Weil die Agenten geteilt und nicht persönlich sind, bleibt Organisationswissen beim Team statt in der privaten Chatbot-Sitzung einer Person. Jeder Teammate stützt sich auf die Quellen, die du verbindest – Dokumente, Wikis, Drive-Dateien, CRM-Einträge und historische Tickets – und kann in vielen Geschäftsanwendungen handeln, von HubSpot und Zendesk bis Sheets und Gmail. Zurück kommt meist fertige Arbeit statt einer Textwand: eine formulierte Kundenantwort direkt im Thread der Frage, ein gespeicherter Call-Brief im CRM, eine Onboarding-Checkliste für den ersten Tag oder ein prüfbereiter Q4-Follow-up-Entwurf. Die Einrichtung läuft dialogisch. Du beschreibst die Aufgabe im Chat, Runbear fragt nach, was der Agent lesen und welche Tools er nutzen darf, und deployt ihn in deinen Kanal. Agenten können auch ereignisgesteuert arbeiten: Richte Runbear auf einen Kanal, ein Postfach oder ein Meeting, und er handelt, wenn dort etwas passiert. Pläne und Preise finden sich auf der Preisseite des Anbieters, größere Rollouts laufen über den Vertrieb. **Preise und Tarife:** Kostenloser Start ohne Kreditkarte, dazu kostenpflichtige Pläne und individuelle Enterprise-Preise auf Anfrage. Aktuelle Stufen und Limits findest du unter runbear.io/pricing. - **Geteilte, benannte KI-Teammates:** Erstelle Agenten wie @Support oder @SalesOps mit Verantwortlichem und festem Toolset, die der ganze Kanal per @ erwähnen kann. - **Fundiert in deinem Wissen:** Agenten antworten aus verbundenen Inhalten von Notion, Google Drive und Confluence sowie aus früheren Tickets – passend zu euren echten Dokumenten. - **Aktionen in Tausenden Tools:** Über das Antworten hinaus lesen und handeln Agenten in über 2.000 Integrationen, darunter HubSpot, Zendesk, Sheets, Gmail und Kalender. - **No-Code-Einrichtung im Chat:** Beschreibe die Aufgabe in einer Slack-Unterhaltung; Runbear stellt Rückfragen und deployt den Agenten in den passenden Kanal. - **Ereignisgesteuerte Automatisierung:** Richte einen Agenten auf Kanal, Postfach oder Meeting, damit er bei Churn-Signalen, Bestellungen oder Meeting-Zusammenfassungen selbst reagiert. **Stärken:** Agenten sind geteilt und per @ erreichbar, der Nutzen bleibt also beim Team; No-Code-Einrichtung im Dialog, kein Engineering-Sprint nötig; Starke Wissensbasis in Notion, Drive, Confluence und Ticket-Historie; Breite Aktionsabdeckung über 2.000 Integrationen plus ereignisgesteuerte Trigger **Einschränkungen:** Der Nutzen hängt davon ab, zuerst saubere, gut strukturierte Wissensquellen zu verbinden; Die Tiefe ist chatzentriert, Teams mit Wunsch nach einer eigenständigen KI-App brauchen ggf. mehr; Enterprise-Stufen und detaillierte Planlimits sind hinter einem Vertriebsgespräch [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/runbear.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Runbear beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Runbear 20.046 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Runbear verzeichnet -0,9 %. ### 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). Runbear: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Kostenloser Start ohne Kreditkarte, dazu kostenpflichtige Pläne und individuelle Enterprise-Preise auf Anfrage. Aktuelle Stufen und Limits findest du unter runbear.io/pricing. ## 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 | [Notion](https://openaitools.app/de/tool/t) | 173.441.670 | +0,1 % | Freemium | Der KI-Workspace, in dem Teams und Agenten gemeinsam Arbeit erledigen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/t.md) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [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) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-runbear 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)