# The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) vs Models.dev

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) verzeichnet 46.082 monatliche Besuche mit +6,6 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Free (educational content)“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/de/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) |
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| Website-URL | https://fullstackdeeplearning.com | https://models.dev |
| Kategorien | KI-Kurse, Large Language Models (LLMs), Prompt-Engineering, KI-Entwicklertools | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis |
| Preismodell | Free (educational content) | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 46.082 | 200.451 |
| MoM-Wachstumsrate | +6,6 % | -3,9 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China |
| Direkte Besuche | 26.064 | 136.316 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## 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)

## Models.dev

Models.dev beantwortet eine sehr praktische Frage: Welches Modell sollte ich nutzen und was kostet es? Jeder Eintrag steht unter einer kanonischen Kennung im Format Anbieter/Modell, sodass dasselbe Modell bei mehreren Anbietern direkt vergleichbar ist statt geschätzt werden zu müssen. Die Spalten umfassen Kontextfenster, maximale Ausgabe, Ein- und Ausgabeunterstützung, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe, Temperatursteuerung, offene oder geschlossene Gewichte, Preis pro Million Token sowie Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum.

Da Modellveröffentlichungen schnell erfolgen, ist der Katalog auf Aktualität ausgelegt: sortier- und durchsuchbare Tabellen erlauben das Filtern nach Labor oder Anbieter. Er enthält sowohl geschlossene Flaggschiff-Modelle als auch Open-Weight-Alternativen, was sowohl für Kostenplanung als auch für Fähigkeitsrecherche nützlich ist.

Das Projekt ist Open Source und kostenlos und darauf ausgelegt, programmatisch genutzt zu werden. Entwickler können den Katalog über eine JSON-API oder ein typsicheres SDK in eigene Tools holen, was ihn zu einem praktischen Backend für Dashboards, Routing-Logik oder interne Kostenrechner macht – nicht nur zu einer Nachschlagseite.

**Preise und Tarife:** Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite.

- **Kanonische Modellkennungen:** Jedes Modell nutzt ein einheitliches Format Anbieter/Modell für den direkten Vergleich über Anbieter hinweg.
- **Spezifikationsvergleich:** Kontextfenster, Ausgabelimit, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe und Temperatur im direkten Vergleich.
- **Preistransparenz:** Ein- und Ausgabepreise pro Million Token neben Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum.
- **Offene und geschlossene Modelle:** Geschlossene Flaggschiff-APIs und Open-Weight-Modelle vieler Labore in einem sortierbaren Katalog.
- **Entwicklerzugang:** Den Katalog über JSON-API oder typsicheres SDK in eigene Tools und Dashboards einbinden.

**Stärken:** Kostenlos und Open Source, kein Konto erforderlich; Einheitliche kanonische Kennungen machen Vergleiche verlässlich; Preise, Limits und Fähigkeiten in einer sortierbaren Tabelle; Als JSON-API und typsicheres SDK programmatisch nutzbar

**Einschränkungen:** Es ist ein Referenzkatalog, kein Inferenz- oder Hostingdienst; Datenqualität hängt davon ab, ob Community und Maintainer mit Releases Schritt halten; Die Oberfläche richtet sich an Entwickler und bietet kaum Orientierung für Nicht-Techniker

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) und Models.dev beim monatlichen Traffic?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) hat 46.082 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 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; Models.dev verzeichnet -3,9 %.

### 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. Models.dev: Kostenlos. Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [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) |
| 2 | [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) |
| 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/de/tool/openai-academy) | 937.379 | -6,3 % | Kostenlos | Kostenlose Kurse, Live-Events und Community für praktische KI-Kompetenz | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai-academy.md) |
| 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/de/tool/lablab-ai) | 431.529 | -39,7 % | Kostenlos | Kostenlose KI-Hackathons und eine globale Community für KI-Builder | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lablab-ai.md) |
| 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/de/tool/fast-ai) | 250.720 | -10,4 % | Kostenlos | Kostenlose praktische Deep-Learning-Kurse, Forschung und Open-Source-Bibliotheken | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fast-ai.md) |
| 6 | [Stork](https://openaitools.app/de/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Kostenlos | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/stork.md) |
| 7 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/de/tool/learn-prompting) | 159.807 | -8,6 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Kostenloser offener Kurs zu Prompt-Engineering und KI-Sicherheit | [.md](https://openaitools.app/de/tool/learn-prompting.md) |
| 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/de/tool/ods-ai) | 159.630 | +15,9 % | Kostenlos | Community-Hub für Data-Science-, Machine-Learning- und AI-Praktiker | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ods-ai.md) |
| 9 | [AIToolGo](https://openaitools.app/de/tool/aitoolgo) | 85.066 | +11,8 % | Kostenlos | KI-Tools entdecken und KI-Grundlagen an einem Ort lernen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/aitoolgo.md) |
| 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Kostenlos | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-models-dev

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