DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Sesterce Cloud verzeichnet 2.158 monatliche Besuche mit -82 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.
Hocheffiziente Open-Weight- und gehostete Reasoning-KI auf Basis von DeepSeek-V4 und R1 zu extrem niedrigen Token-Kosten.
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| Dimension / Kennzahl | ||
|---|---|---|
| Offizielle Domain | deepseek.com | cloud.sesterce.com |
| Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 372,76 Mio. (372.761.591) | 2158 (2.158) |
| MoM-Traffic-Delta | +15,36 Mio. (+4,3 %) | -9802 (-82 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇨🇳 China (50,5 %) | 🇳🇱 Niederlande (98,5 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 291,59 Mio. | 594 |
| Nutzerbewertung | 4,8 | 4,3 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Hocheffiziente Open-Weight- und gehostete Reasoning-KI auf Basis von DeepSeek-V4 und R1 zu extrem niedrigen Token-Kosten.
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.
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Stelle Single- oder Multi-GPU-Instanzen in Minuten aus einem öffentlichen Katalog mit H200, H100, A100, GAUDI2, RTX und L40S bereit.
Reserviere Bare-Metal-Knoten und Multi-GPU-Cluster mit dediziertem vRAM, vCPU und RAM für große Trainingsläufe.
Jede GPU-Klasse ist mit Stundenpreis und verfügbaren Regionen gelistet, sodass sich Kosten vor dem Start vergleichen lassen.
Binde persistente Volumes an, nutze die dokumentierte API und verwalte alles über eine Weboberfläche.
Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek.
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Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert.
Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert.
Liefert überlegene Langform-Coding-Artefakte und nuanciertes Schreiben, hat aber keine spezialisierten Open-Weight-Raisonniermodelle von DeepSeek.
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Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv.
Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv.
SpezialisiertEchtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert.
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Kostenlos / Open SourceBietet vergleichbare Open-Weight-Fundamentmodelle und mehrsprachige Leistung, erfordert jedoch Self-Hosting oder ein Drittanbieter-Inferenz-Setup.
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SpezialisiertDer KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software
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SpezialisiertGlänzt bei ultralangen Dokumentenanalysen und Recherchen, hat aber nicht denselben Support der Open-Weight-Entwickler-Community.
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Kostenlos / Open SourceEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
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RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
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Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten
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Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.
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