# The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) vs Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4)

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) verzeichnet 46.082 monatliche Besuche mit +6,6 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Free (educational content)“. Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) verzeichnet 4.339.429 monatliche Besuche mit +12,7 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

| Kennzahl | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/de/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4)](https://openaitools.app/de/tool/gemini-4-carbon) |
| :--- | :--- | :--- |
| Website-URL | https://fullstackdeeplearning.com | https://deepmind.google/models/gemini/ |
| Kategorien | KI-Kurse, Large Language Models (LLMs), Prompt-Engineering, KI-Entwicklertools | Large Language Models (LLMs), KI-Modelle, KI-Code-Assistent, AI Agent |
| Preismodell | Free (educational content) | Freemium |
| Monatliche Besuche | 46.082 | 4.339.429 |
| MoM-Wachstumsrate | +6,6 % | +12,7 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 26.064 | 899.124 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 1.420 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website, API |

## The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)

Full Stack Deep Learning begann als Kurs, der Ingenieuren beibrachte, Deep Learning vom Notebook in die Produktion zu bringen, und ist zu einem breiteren Bildungsangebot gewachsen. Die Seite hostet vollständige Kursmaterialien – Vorlesungsseiten, Folien, Labor-Notebooks und Videowalkthroughs – sowohl für den Deep Learning Course als auch für den LLM Bootcamp, sodass Lernende in eigenem Tempo ohne Teilnahmegebühr folgen können.

Das Curriculum ist bewusst Full-Stack und nicht nur modellzentriert. Der Deep Learning Course behandelt Entwicklungsinfrastruktur, Experimentmanagement, Fehlersuche und Tests, Datenmanagement und Annotation, Deployment, kontinuierliches Lernen und Modellmonitoring sowie Team- und Projektmanagement und Ethik. Der LLM Bootcamp geht auf Prompt Engineering, augmentierte Sprachmodelle, LLMOps und User Experience für Sprachoberflächen ein und enthält praktische Projekt-Walkthroughs.

Über die Kurse hinaus veröffentlicht die Seite einen Blog, beherbergt ein Manifest zum kollaborativen Bau von KI-Produkten und pflegt Referenzmaterial wie einen Cloud-GPU-Preisleitfaden. Da die Materialien offen und dauerhaft zugänglich sind, wirkt die Seite eher wie eine langlebige Bibliothek als wie ein zeitlich begrenztes Bootcamp; das Publikum reicht von einzelnen Entwicklern über Teams bis zu Lehrenden.

**Preise und Tarife:** Das auf fullstackdeeplearning.com veröffentlichte Kursmaterial ist kostenlos verfügbar. Ein übliches Abo- oder Platzpreismodell ist nicht angegeben; das Projekt wurde historisch von Sponsoren und der Community getragen. Künftige bezahlte Programme würden auf der Seite angekündigt.

- **Kostenlose LLM-Bootcamp-Materialien:** Vorlesungsseiten und Ressourcen zu Prompt Engineering, augmentierten Sprachmodellen, LLMOps und UX für Sprachoberflächen.
- **Vollständiges Archiv des Deep Learning Course:** Mehrjährige Kursinhalte zu Infrastruktur, Datenmanagement, Deployment, Monitoring und Organisation von ML-Teams.
- **Working with AI Agents:** Aktuelles Material zum Bauen und Arbeiten mit Agentensystemen, inklusive einer Perspektive zu Multiplayer-AI.
- **Cloud-GPU-Referenz:** Ein gepflegter Leitfaden zu Cloud-GPU-Optionen für die Wahl von Rechenleistung für Training und Inferenz.
- **Blog und Community-Ressourcen:** Artikel und Updates für Praktiker, die KI-Produkte bauen, mit Newsletter für Neuerscheinungen.

**Stärken:** Kursmaterialien sind offen und kostenlos im eigenen Tempo nutzbar; Deckt den gesamten Produktlebenszyklus ab, nicht nur das Modelltraining; Über mehrere Jahre gepflegt, dokumentiert die Entwicklung der Praxis; Enthält praktische Labs und Projekt-Walkthroughs

**Einschränkungen:** Einige Flaggschiff-Kurse stammen aus 2021–2023, Tool-Details veralten daher; Kein interaktives Kohortenprogramm, also kein Feedback von Dozierenden; Wenig formale Zertifizierung oder strukturierte Prüfungen

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

## Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4)

Nur zwei Wochen nach Gemini 4 Argon hat Google DeepMind am 28. Oktober 2026 Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) präsentiert. Das Modell führt den Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 mit einem Score von 59 auf Platz #1 an und lässt Claude Opus 5.5 (58) sowie GPT-6 Astra (57) hinter sich. Im Bereich Cybersicherheit erzielt Gemini 4 Carbon 88,2 % bei SEC-bench Pro (Schwachstellenerkennung), 54,8 % bei ExploitGym (Exploit-Validierung) und 71,0 % bei CWE-bench (Root-Cause-Patching). Gegenüber Gemini 4 Argon verdoppelt es die Rate sicher generierten Codes, während das Google-Chrome-Team eine 10-fach bessere Patch-Qualität bestätigt. Für langfristige, mehrtägige Agentic-Engineering-Workflows bietet es 1768 Elo (#4, +89 Elo) in der WebDev Arena, 96,2 % F1 bei GraphWalks (256k–1M Kontext) und 80,0 % bei RiemannBench über ein multimodales 1M-Token-Kontextfenster für Text, Code, Bilder, Audio und Video.

**Preise und Tarife:** Der Rollout startet über Googles Fairwind Program für Cyber-Verteidiger, gefolgt von Google AI Ultra / Pro, Google AI Studio, Vertex AI und Antigravity. API-Preise während des 50 %-Einführungsrabatts: 2,00 $ / 1M Input-Tokens und 10,00 $ / 1M Output-Tokens (Standardpreis: 4,00 $ / 20,00 $), plus 95 % Rabatt auf gecachten Input (0,10 $–0,20 $ / 1M).

- **Platz #1 im Artificial Analysis Intelligence Index v5.0:** Erreicht einen Spitzenwert von 59 Punkten und übertrifft damit Claude Opus 5.5 (58), GPT-6 Astra (57) sowie Gemini 4 Argon.
- **Spitzenleistung in der Cyber-Verteidigung:** 88,2 % auf SEC-bench Pro, 54,8 % auf ExploitGym und 71,0 % auf CWE-bench – 2x mehr sicherer Code als Gemini 4 Argon und 10x bessere Patch-Qualität beim Chrome-Team.
- **Mehrtägiges Long-Horizon Agentic Engineering:** Entwickelt für komplexe mehrtägige Softwareprojekte mit 1768 Elo (#4, +89 Elo) in der WebDev Arena und 80,0 % auf RiemannBench.
- **Multimodales 1M-Token-Kontextfenster (96,2 % F1):** Verarbeitet Text, Code, Bilder, Audio und Video nahtlos und erreicht 96,2 % F1 auf GraphWalks bei Kontextlängen von 256k bis 1M Tokens.
- **Fairwind-Rollout, Vertex AI & 95 % Cache-Rabatt:** Verfügbar über das Google Fairwind Program, Google AI Studio, Vertex AI, Antigravity und AI Ultra/Pro mit Context-Caching für nur 0,10 $–0,20 $ pro 1M Tokens.

**Stärken:** Weltweit #1 im Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 (Score 59) vor Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra.; Branchenführende Cybersecurity-Benchmarks (88,2 % SEC-bench Pro, 71,0 % CWE-bench) mit 10x besserer Patch-Qualität.; Herausragende Langzeitkontext-Präzision (96,2 % F1 bei GraphWalks über 256k–1M Tokens) für 1M-Token-Workloads.; Attraktiver 50 %-Launch-Rabatt (2,00 $ / 10,00 $ pro 1M Tokens) sowie 95 % Ersparnis auf gecachten Input.

**Einschränkungen:** Spezialisierte Cyber-Defense-Funktionen sind zum Start primär über Googles Fairwind Program zugänglich.; Ohne den 50 %-Einführungsrabatt liegt der Standardpreis (4,00 $ Input / 20,00 $ Output pro 1M) im Premium-Segment.; Mehrtägige Agenten-Workflows benötigen ein höheres Reasoning-Token-Budget als schnelle Flash-Modelle.

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/gemini-4-carbon.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) und Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) beim monatlichen Traffic?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) hat 46.082 monatliche Besuche, während Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) 4.339.429 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) verzeichnet eine Wachstumsrate von +6,6 % gegenüber dem Vormonat; Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) verzeichnet +12,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com): Free (educational content). Das auf fullstackdeeplearning.com veröffentlichte Kursmaterial ist kostenlos verfügbar. Ein übliches Abo- oder Platzpreismodell ist nicht angegeben; das Projekt wurde historisch von Sponsoren und der Community getragen. Künftige bezahlte Programme würden auf der Seite angekündigt. Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4): Freemium. Der Rollout startet über Googles Fairwind Program für Cyber-Verteidiger, gefolgt von Google AI Ultra / Pro, Google AI Studio, Vertex AI und Antigravity. API-Preise während des 50 %-Einführungsrabatts: 2,00 $ / 1M Input-Tokens und 10,00 $ / 1M Output-Tokens (Standardpreis: 4,00 $ / 20,00 $), plus 95 % Rabatt auf gecachten Input (0,10 $–0,20 $ / 1M).

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Äußerst effiziente Reasoning-Modelle mit extrem günstigen API-Preisen, bieten jedoch weniger spezialisierte multimodale Agenten-Tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md) |
| 2 | [OpenAI Platform](https://openaitools.app/de/tool/openai) | 234.678.639 | -9,6 % | Kostenpflichtig | Branchenübliche proprietäre Frontier-Modelle mit leistungsstarken Entwickler-APIs, aber es fehlt Googles natives, riesiges Kontextfenster. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai.md) |
| 3 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4) | 35.101.353 | -6,2 % | Freemium | Leistungsstarke multimodale Open-Weight-Modelle mit starkem multilingualen Support, erfordern jedoch Selbst-Hosting oder Drittanbieter-Inferenz. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4.md) |
| 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Ein einheitliches API-Gateway mit Zugriff auf Hunderte von Modellen, aber es fehlt ein eigenes Spitzenmodell. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 5 | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | 5.700.686 | -17 % | Freemium | Zhipu AI's robust GLM language and multimodal APIs, but with less global developer ecosystem support. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel.md) |
| 6 | [Gemma Open Models von Google](https://openaitools.app/de/tool/gemma-open-models-by-google) | 4.900.914 | -13,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Lightweight open-weights models from Google for local deployment, but less capable than frontier closed models. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gemma-open-models-by-google.md) |
| 7 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/de/tool/deeplearning-ai) | 2.562.512 | -7,2 % | Freemium | KI-Engineering-Kurse, Zertifikate und der größte KI-Newsletter | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deeplearning-ai.md) |
| 8 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Serverlose Inferenz für Open-Source-Modelle mit High-Performance-GPU-Cluster, erfordert jedoch die Verwaltung eigener Modellgewichte. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 9 | [Tencent Hunyuan](https://openaitools.app/de/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1.485.463 | -1,2 % | Preise auf Anfrage | Comprehensive multimodal foundation model family from Tencent, but primarily targeted at Asian enterprise markets. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 10 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/de/tool/the-rundown-ai) | 1.018.070 | +28,6 % | Kostenlos | Die wichtigsten KI-News und ihre Anwendung, in fünf Minuten pro Tag | [.md](https://openaitools.app/de/tool/the-rundown-ai.md) |

---
Quelle: https://openaitools.app/de/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-gemini-4-carbon

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)