# DeepSeek vs Twiser DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Twiser verzeichnet 11.132 monatliche Besuche mit +17,4 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Twiser](https://openaitools.app/de/tool/twiser) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://twiser.com | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Assistent, AI Writing Assistants, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 11.132 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | +17,4 % | | Primärmarkt | China | Türkei | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 6.747 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,2 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 44 | 2 | | 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) ## Twiser Twiser organisiert Talentarbeit um das, was das Unternehmen einen Betriebsrhythmus mit vier Linsen nennt. Die Linse Ziele & Performance deckt OKR- und KPI-Management von der Strategie bis zu Check-ins und Scoring ab. Kompetenzen & Skills befasst sich mit rollenbasierten Rahmenwerken sowie Selbst-, Vorgesetzten- und 360-Grad-Bewertungen. Lernen & Entwicklung verbindet ein LMS mit einem LXP und knüpft Schulungen und Zertifizierungen an die Performance-Signale, die die Plattform ohnehin erfasst. Mitarbeiter-Engagement umfasst jährliche und Pulse-Befragungen, eNPS, Engagement-Indizes und Maßnahmen-Schleifen für Führungskräfte. Das Designprinzip ist der flexible Einstieg: Eine Organisation aktiviert die Linse mit dem dringendsten Bedarf und wächst in die übrigen hinein, ohne Systeme zu migrieren. Ein wesentlicher Teil des Versprechens ist der Datenfluss zwischen den Linsen. Ergebnisse in einem Modul lösen Aktionen in einem anderen aus und informieren sie — Kompetenzlücken können Lernzuweisungen anstoßen, Engagement-Ergebnisse Führungszusagen auslösen und Ziel-Fortschritt die Kalibrierung prägen. Twiser positioniert KI als Managementebene, die diese Arbeit unterstützt: Sie prüft OKR-Qualität und Messbarkeit, kalibriert Bewertungen durch Aufzeigen von Inkonsistenzen, entwirft Feedback und 1:1-Agenden aus echten Teamdaten und markiert organisatorische Risiken, bevor sie eskalieren. Twiser zielt auf Organisationen mit echter struktureller Komplexität und nicht auf ein einzelnes kleines Team. Unterstützt werden mehrere Entitäten, Marken und Regionen mit rollenbasierten Berechtigungen und Genehmigungsabläufen, SSO über SAML und Azure AD, auditfähiges Reporting sowie CSV-, Excel- und API-Exporte. Das Unternehmen gibt an, mehr als 200 Organisationen und rund 250.000 aktive Nutzer in über 30 Ländern und 20-plus Branchen zu bedienen, und wurde im Global OKR Software Comparison 2026 des Global OKR Institute auf Platz eins geführt. Pläne sind in Core-, Scale- und Enterprise-Stufen mit Self-Service-, geführtem oder White-Glove-Onboarding gruppiert; die Preise werden pro Organisation angeboten statt veröffentlicht. **Preise und Tarife:** Angebotsbasiert. Twiser bietet die Planfamilien Core, Scale und Enterprise über seine vier Module; die Kosten hängen von aktivierten Linsen, Mitarbeiterzahl, Governance-Funktionen und Supportniveau ab. Keine öffentliche Preisliste — der übliche Weg ist eine Demo mit individueller Kalkulation. White-Label- und erweiterte Audit-Funktionen sind höheren Stufen vorbehalten. - **Ziele und Performance:** Ziele mit OKRs oder KPIs setzen, Ausrichtung, Check-ins und Scoring verfolgen und strategische Prioritäten sichtbar mit der operativen Arbeit verbinden. - **Kompetenzen und Skills:** Rollenbasierte Kompetenzrahmen definieren, Selbst-, Vorgesetzten- und 360-Grad-Bewertungen durchführen und Kompetenzentwicklung direkt mit Performance-Ergebnissen verknüpfen. - **Lernen und Entwicklung (LMS und LXP):** Schulungszuweisungen, Prüfungen, Zertifizierungen und regulatorisches Reporting (SCORM- und xAPI-Inhalte) verwalten, mit Lernpfaden aus Performance-Signalen. - **Mitarbeiter-Engagement:** Jährliche und Pulse-Befragungen mit eNPS, Engagement-Index und Segmentierung durchführen und Erkenntnisse in zugewiesene, zyklusübergreifend verfolgte Führungsmaßnahmen überführen. - **KI-Managementebene und Enterprise-Governance:** Integrierte OKR-Qualitätsprüfungen und -vorschläge, KI-generierte Feedback-Entwürfe, generierte Prüfungen und Schulungsinhalte sowie prädiktive Risikosignale — dazu SSO, Audit-Logs und Multi-Entity-Governance für größere Gruppen. **Stärken:** Vereint Ziele, Kompetenzen, Lernen und Engagement, sodass Daten zwischen ihnen fließen; Der linsenbasierte Einstieg erlaubt den Start mit einem dringenden Bedarf und Skalierung ohne Systemwechsel; Die KI-Funktionen sind konkret und managementorientiert, etwa OKR-Qualitätsprüfungen und Feedback-Entwürfe; Starke Enterprise-Basis: SSO, Multi-Entity-Strukturen, Audit-Logs und Reporting-APIs **Einschränkungen:** Die Preisgestaltung ist angebotsbasiert, es gibt also keine öffentliche Preisliste vor einer Demo; Die Breite von vier Modulen bedeutet mehr Implementierungsaufwand als bei einem reinen OKR-Tool; White-Label-Optionen und einige Governance-Funktionen liegen in den höheren Enterprise-Stufen; Ein Mid-Market-Team, das nur OKR-Tracking braucht, bekommt möglicherweise mehr Plattform als nötig [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/twiser.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Twiser beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Twiser 11.132 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Twiser verzeichnet +17,4 %. ### 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). Twiser: Preise auf Anfrage. Angebotsbasiert. Twiser bietet die Planfamilien Core, Scale und Enterprise über seine vier Module; die Kosten hängen von aktivierten Linsen, Mitarbeiterzahl, Governance-Funktionen und Supportniveau ab. Keine öffentliche Preisliste — der übliche Weg ist eine Demo mit individueller Kalkulation. White-Label- und erweiterte Audit-Funktionen sind höheren Stufen vorbehalten. ## 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 | [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 | [Skillsoft Percipio](https://openaitools.app/de/tool/percipio-com) | 2.074.505 | +16,4 % | Preise auf Anfrage | KI-native Unternehmensplattform für Skill-Management und Lernen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/percipio-com.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-twiser 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)