# DeepSeek vs TinyAI DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. TinyAI verzeichnet 0 monatliche Besuche mit — Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [TinyAI](https://openaitools.app/de/tool/tinyai) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://apps.apple.com/us/app/tinyai/id6476256044 | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Assistent, KI-Chatbot, KI-Mathe-Tools | | Preismodell | Freemium | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 0 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | — | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 0 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 44 | 1 | | Unterstützte Plattformen | Website | App | ## 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) ## TinyAI TinyAI zielt auf eine sehr konkrete Lücke: Momente, in denen du einen KI-Assistenten brauchst, aber keine nutzbare Verbindung hast. Statt eine Cloud-API aufzurufen, lädt die App ein kompaktes Sprachmodell auf das Gerät und führt die Inferenz lokal aus – sie funktioniert also im Flugzeug, im Keller oder überall dort, wo der Empfang abbricht. Der Entwickler hat die Modellgröße über mehrere Updates hinweg verkleinert, um die Gerätekompatibilität zu erweitern, und neuere Versionen lassen dich wählen, welches Modell du passend zur Leistung deines Telefons herunterlädst. Das Verkaufsargument ist Datenschutz durch Architektur statt nur durch Richtlinien: Laut App-Store-Eintrag erhebt der Entwickler keine Daten, weil Prompts und Antworten das Gerät nie verlassen. Auch einfache Alltagsfälle – schnelles Rechnen, kurze Fragen, lockerer Austausch – meistert die App und positioniert sich damit als geistreichere Offline-Alternative zu einem Standard-Sprachassistenten. Sei realistisch bei den Kompromissen. On-Device-Modelle dieser Größe sind deutlich langsamer und weniger leistungsfähig als führende Cloud-Modelle, und Nutzerbewertungen nennen gelegentliche Macken, etwa eine Generierung, die nicht sauber stoppt, oder ältere Geräte, die an ihre Grenzen kommen. Die App ist kostenlos, In-App-Käufe sind optionale Trinkgelder, und sie erfordert iOS 16 oder neuer. **Preise und Tarife:** Kostenlos zum Herunterladen und Nutzen, mit optionalen In-App-Käufen (Kaffee-Kässchen-Trinkgelder von etwa 1 $, 3 $ und 5 $). Kein Abonnement erforderlich. - **Vollständig offline chatten:** Führt ein kompaktes Sprachmodell auf dem Gerät aus, sodass Gespräche, Fragen und Brainstorming ganz ohne Internetverbindung funktionieren. - **Wählbare lokale Modelle:** Wähle, welches Modell du herunterlädst – neuere Versionen bieten aktuelle Gemma- und Qwen-Optionen – und balanciere Qualität gegen Gerätespeicher. - **Schnelle Berechnungen auf dem Gerät:** Erledigt schnelle Rechnungen und alltägliche Utility-Fragen, ohne das Web zu bemühen. - **Mehrere Unterhaltungen mit Verlauf:** Führe mehrere Chats gleichzeitig und rufe frühere Verläufe jederzeit wieder auf. - **Datenschutzorientierte Verarbeitung:** Laut Apple-Eintrag erhebt der Entwickler keine Daten, da die Inferenz vollständig auf deinem Gerät stattfindet. **Stärken:** Funktioniert ganz ohne Internetverbindung; Keine Datenerhebung laut App-Store-Datenschutzlabel; Kostenlos, In-App-Käufe nur als optionale Trinkgelder; Unterstützt iPhone, iPad, Mac mit Apple Silicon und Apple Vision **Einschränkungen:** On-Device-Modelle sind langsamer und weniger leistungsfähig als Cloud-Alternativen; Die Leistung schwankt stark je nach Gerätegeneration; Nutzer melden gelegentliche Fehler bei Generierung und Stopp-Taste [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/tinyai.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und TinyAI beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während TinyAI 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; TinyAI verzeichnet —. ### 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). TinyAI: Kostenlos. Kostenlos zum Herunterladen und Nutzen, mit optionalen In-App-Käufen (Kaffee-Kässchen-Trinkgelder von etwa 1 $, 3 $ und 5 $). Kein Abonnement erforderlich. ## 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 | [Meta AI](https://openaitools.app/de/tool/meta-ai) | 43.935.687 | +27,7 % | Kostenlos | Metas kostenloser KI-Assistent für Antworten, Bilder und Alltagsaufgaben | [.md](https://openaitools.app/de/tool/meta-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-tinyai 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)