Grok gegen Deepseek

Grok und DeepSeek sind zwei KI-gestützte Plattformen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, die jedoch unterschiedliche Anforderungen erfüllen. Hier ist eine kurze Übersicht:

• Grok: Am besten für Echtzeit-Datenanalyse, Codierung und technische Aufgaben geeignet. Es handelt sich um eine Premium-Lösung mit hoher Leistung, die von 200,000 GPUs angetrieben wird.
• DeepSeek: Der Schwerpunkt liegt auf Erschwinglichkeit und strukturiertem Denken. Es zeichnet sich durch Forschung, Wissensautomatisierung und kostengünstige KI-Lösungen aus.

Schneller Vergleich

Schlüssel zum Mitnehmen: Wählen Sie Grok für Hochleistungsaufgaben und DeepSeek für kostengünstige, forschungsorientierte Automatisierung.

Grok vs DeepSeek vs. ChatGPT: Wer gewinnt?

Vergleich der Kernfunktionen

Grok und DeepSeek bringen jeweils unterschiedliche Stärken mit, die auf spezifische Geschäftsanforderungen und Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Funktionen der Grok-Plattform

Grok konzentriert sich auf Personalisierung in Echtzeit und adaptives LernenDie Deep Search-Funktion ermöglicht schrittweises Denken, während der Big Brain-Modus anspruchsvolle Rechenaufgaben übernimmt. Die Plattform ist besonders stark in technischen Bereichen wie der Programmierung und bietet maßgeschneiderte Inhalte basierend auf Nutzerinteraktionen. Mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen interpretiert Grok Nutzeranfragen und liefert kontextbezogene Antworten.

Funktionen der DeepSeek-Plattform

DeepSeek ist spezialisiert auf Automatisierung von Wissensprozessen (KPA), das Wissensentdeckung, intelligente Automatisierung und Entscheidungsfindungstools vereint. Das DataRig-System ist für anspruchsvolle Wissensaufgaben konzipiert und zeichnet sich durch direkte, anklickbare Quellenlinks für jeden Anspruch aus. Durch den Einsatz von Agenten, die anhand kuratierter Datensätze vortrainiert wurden, gewährleistet DeepSeek zuverlässige Erkenntnisse und erreicht Leistungsniveaus von 80 % oder mehr.

Funktionsvergleichstabelle

Im Test lieferte DeepSeek R1 klarere und strukturiertere Ergebnisse sowohl bei der Codegenerierung als auch bei logischen Denkaufgaben. Seine Fähigkeit, überprüfbare Ergebnisse zu liefern, verschafft ihm einen Vorteil, insbesondere bei forschungsorientierten Abfragen.

Sehen wir uns als Nächstes an, wie die Integrationstools der einzelnen Plattformen die Workflow-Automatisierung verbessern.

API- und Integrationsoptionen

Beide Plattformen erweitern ihre Automatisierungsfunktionen mit API-Integrationslösungen, die auf die Automatisierung von Unternehmens-Workflows zugeschnitten sind.

Grok-Integrationstools

Das API-Framework von Grok 3 bietet eine Reihe von RESTful-Diensten. Zu den wichtigsten Endpunkten gehören:

• Textverarbeitung: /text/analyze, /text/generate
• Bildanalyse : /image/recognize, /image/generate
• Audioverarbeitung: /audio/recognize
• Videoverarbeitung: /video/analyze

Grok unterstützt die Entwicklung mit SDKs für Python, JavaScript und Java und erleichtert Entwicklern so die Entwicklung auf der Plattform. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören API-Schlüsselverwaltung und OAuth 2.0-Authentifizierung gemäß Unternehmensstandards.

DeepSeek-Integrationstools

DeepSeek vereinfacht die Integration durch die Kompatibilität mit OpenAI-APIs. Dies ist besonders hilfreich für Teams, die bereits OpenAI-SDKs verwenden.

„Melden Sie sich nicht bei DeepSeek an, tun Sie es einfach nicht. Es scheint, als müsste uns das Unternehmen beweisen, dass es in der Lage ist, seine Dienste abzusichern.“
– Bradley Shimmin, Analyst bei Omdia

Unternehmen sollten jedoch vor Sicherheitsproblemen auf der Hut sein:

Beide Plattformen lassen sich auch gut in externe Tools wie Latenode integrieren.

Integration mit Latenknoten

Latenode verbessert diese Plattformen durch sein Low-Code-Automatisierungsframework. Zu den Funktionen gehören:

• A Visual Workflow Builder mit AI Code Copilot für einfache API-Integration
• Headless-Browser-Automatisierung
• Zugriff auf über 1 Mio. NPM-Pakete

Für DeepSeek ermöglicht Latenode Anwendungen wie YouTube-Transkriptzusammenfassungen ohne Code. Die integrierte Datenbank und die Kompatibilität mit über 1,000 Apps machen es zu einem leistungsstarken Bindeglied zwischen KI-Diensten und Geschäftssystemen.

"Jedes Unternehmen, das aus irgendeinem Grund der Ansicht ist, dass es mit irgendeiner Form von geschützten Informationen arbeitet – und das ist bei praktisch jedem Unternehmen der Fall – sollte kein Tool verwenden, das diese Daten automatisch an einen Staat zurückmeldet, der in den USA als feindlich angesehen wird. Ich würde mich nicht einmal in die Nähe davon wagen."
– Johna Till Johnson, CEO und Mitbegründerin von Nemertes

Bei der Einführung dieser Integrationen sind gründliche Tests und robuste Sicherheitsprotokolle unerlässlich. Wie Stuart Battersby, CTO bei Chatterbox-Labs, rät:

"Der Schlüssel, den wir den Organisationen jedoch sagen möchten, ist, dass sie diese Dinge testen müssen. Es spielt keine Rolle, welches Modell sie verwenden. Sie können sich nicht darauf verlassen, dass diese Dinge sicher sind."

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Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit

Bei der Automatisierung von Unternehmensworkflows ist die Leistung ein wichtiger Aspekt. Hier analysieren wir die Ausführungsgeschwindigkeit und Zuverlässigkeit von Grok und DeepSeek, um zu sehen, wie sie abschneiden.

Grok-Geschwindigkeitstests

Grok 3 bietet 1.5 Petaflops Rechenleistung – das Dreifache seines Vorgängers Grok 2. Seine auf Microservices basierende Architektur ermöglicht horizontale Skalierung und gewährleistet so geringe Latenz und hohen Durchsatz für Unternehmensabläufe. Laut OpenRouter-Metriken erreicht Grok Beta eine Latenz von nur 0.29 Sekunden und verarbeitet 59.71 Token pro Sekunde. Werfen wir nun einen genaueren Blick auf die Leistung von DeepSeek.

DeepSeek-Geschwindigkeitstests

DeepSeek bietet zwei Modelle mit unterschiedlichen Leistungsstufen. DeepSeek V3 verarbeitet 26.3 Token pro Sekunde mit einer Latenz von 3.92 Sekunden, während DeepSeek R1 25.5 Token pro Sekunde verarbeitet, jedoch mit einer deutlich höheren Latenz von 60.47 Sekunden. Trotz dieser Zahlen zeichnet sich DeepSeek bei bestimmten Aufgaben durch herausragende Ergebnisse aus. So übertrifft es beispielsweise IBM Watson bei der SQL-Generierung in HumanEval-Tests mit 73.78 % gegenüber 45.6 % bei Watson.

„Unser globales Netzwerk aus Rechenzentren mit 99.996 % Verfügbarkeit sorgt dafür, dass Ihre Modelle rund um die Uhr laufen, mit Support rund um die Uhr.“ – Contabo

Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Leistungskennzahlen:

Leistungsdatentabelle

Eine Evaluierung durch Analytics-Vidhya Im Februar 2025 wurden diese Plattformen anhand von Aufgaben wie Python-Codegenerierung, Websuche, HTML-Animation, Bildanalyse und logischem Denken verglichen. DeepSeek R1 übertraf in allen Bereichen außer der Bildanalyse die Konkurrenz.

Grok setzt auf Microservices für die verteilte Verarbeitung, während DeepSeek verteilte Speicher- und Caching-Systeme nutzt. Im Folgenden untersuchen wir, wie sich diese Leistungskennzahlen in der Praxis umsetzen lassen.

Allgemeine Anwendungen

Unternehmen nutzen die Funktionen von Grok und DeepSeek für eine Vielzahl von Automatisierungsaufgaben, die jeweils auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind.

Grok-Anwendungsbeispiele

Grok eignet sich gut für Echtzeit-Datenanalyse und InhaltsoptimierungEs wird häufig von Institutionen für Aufgaben wie schnelle Literaturrecherchen und die Analyse komplexer Datensätze verwendet. Die Fähigkeit, Echtzeitdaten von X zu verarbeiten, macht es zu einem wertvollen Werkzeug zur Erkennung von Trends, zur Verfolgung von Nachrichten und zur Einschätzung von Stimmungen.

„Ein einzigartiger und grundlegender Vorteil von Grok ist, dass es über die X-Plattform Echtzeitwissen über die Welt hat. Es wird auch heikle Fragen beantworten, die von den meisten anderen KI-Systemen abgelehnt werden.“ – xAI

Im Gesundheitswesen wurde Grok hinsichtlich seiner Leistung in der Brustradiologie evaluiert. Dr. Laura Heacock stellte fest, dass es GPT-4V leicht übertraf, aber keine konsistente klinische Genauigkeit erreichte. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) adressiert Grok wichtige Herausforderungen wie die Kundenakquise, die 60 % der KMU als oberste Priorität angeben. Zu den wichtigsten Anwendungsgebieten gehören:

• Verwenden von Daten zur Optimierung und Personalisierung von Marketingkampagnen
• Steigerung der Kundenbindung über mehrere Kanäle
• Bearbeiten und Verfeinern von Inhalten für bessere Ergebnisse

Auf der anderen Seite glänzt DeepSeek in Bereichen wie der Lösung technischer Probleme und forschungsintensiver Aufgaben.

DeepSeek-Anwendungsbeispiele

DeepSeek ist auf das logische Denken und Lösen mathematischer Probleme zugeschnitten.

Wissenschaftliche Forschung: DeepSeek-R1 verbessert die Datenanalyse durch leistungsstarke Argumentationsfunktionen und bietet anklickbare Quellenlinks für mehr Transparenz.

Software-Entwicklung: Entwickler schätzen DeepSeek wegen seines Open-Source-Charakters, der es zu einem beliebten Tool für anpassbare KI-Lösungen macht, insbesondere für die Codegenerierung.

Geschäftsbetrieb: Die Erschwinglichkeit von DeepSeek macht KI-Lösungen zugänglich. 91 % der Nutzer berichten von einer verbesserten Betriebsleistung.

„Die Rechenkosten sinken dramatisch. Der Preis pro Token sinkt dramatisch. Das bedeutet, dass diese Modelle kosteneffizient werden. Es ist großartig für die Welt, dass dies für uns alle billiger wird.“ – Kim Posnett, globale Co-Leiterin des Investmentbankings bei Goldman Sachs

Im Gesundheitswesen kann DeepSeek die Patientenversorgung verbessern und Abläufe rationalisieren, Compliance-Beauftragte müssen jedoch die HIPAA-Anforderungen sorgfältig prüfen.

Bei der Entscheidung zwischen diesen Tools sollte die Wahl von der jeweiligen Aufgabe und etwaigen Compliance-Anforderungen abhängen. Grok ist ideal für Echtzeitanalysen und inhaltsorientierte Aufgaben, während DeepSeek besser für technisches Computing und forschungsorientierte Projekte geeignet ist.

Kostenanalyse

Bei der Entscheidung für eine Low-Code-Workflow-Automatisierungsplattform spielen die Kosten eine große Rolle.

Grok-Preispläne

Grok bietet Preise über X Premium+-Abonnementstufen an. In den USA kostet es $ Pro Monat 40 or $ 350 jährlich. Internationale Preise beinhalten:

• Großbritannien: 35 £ pro Monat (vorher 17 £)
• Frankreich / Deutschland: 38 € pro Monat (vorher 21 €)
• Indien: 5,130 INR (vorher 1,750 INR)

Für Entwickler und Unternehmen, die API-Zugriff nutzen, folgt Grok einem Pay-as-you-go-Modell: 2 $ pro Million Eingabetoken und 10 USD pro Million Ausgabe-TokenNeue API-Nutzer erhalten außerdem $25 in kostenlosen Credits.

DeepSeek-Preispläne

DeepSeek bietet zwei tokenbasierte Preismodelle an:

DeepSeek-Chat:

• Eingabetoken (Cachetreffer): 0.07 USD pro Million Token
• Eingabetoken (Cache-Fehler): 0.27 USD pro Million Token
• Ausgabetoken: 1.10 USD pro Million Token

DeepSeek-Reasoner:

• Eingabetoken (Cachetreffer): 0.14 USD pro Million Token
• Eingabetoken (Cache-Fehler): 0.55 USD pro Million Token
• Ausgabetoken: 2.19 USD pro Million Token

Preisvergleichstabelle

Dieser Vergleich unterstreicht die niedrigeren API-Kosten und den kostenlosen Webzugriff von DeepSeek, was es zu einer attraktiven Wahl für preisbewusste Benutzer macht. Beispielsweise verarbeitet 80,000 Wörter (1 Million Token) kostet eben 3 $ mit DeepSeek, verglichen mit 17.10 $ mit herkömmlichen Alternativen.

Grok hingegen positioniert sich als höherpreisige Premium-Lösung, die eng in die X-Plattform integriert ist und für Unternehmen attraktiv sein könnte, die bereits in dieses Ökosystem investiert haben. Es ist derzeit eines der teuersten KI-Tools mit DeepSearch-Funktionen.

Leitfaden zur Plattformauswahl

Wann wird Grok verwendet?

Grok glänzt, wenn Sie es brauchen Echtzeit-Datenanalyse und schnelle Entscheidungsfindung, was es besonders nützlich für Social Media-Analysen macht.

Es funktioniert am besten für:

• Geschäftliche Anwendungen die Echtzeitleistung erfordern
• Komplexe Entscheidungsfindung wo Geschwindigkeit und Präzision gleichermaßen entscheidend sind
• Verarbeitung großer Stückzahlen, angetrieben durch Training auf 100,000–200,000 H100 GPUs

Wann Sie DeepSeek verwenden sollten

DeepSeek eignet sich besser für Organisationen mit Fokus auf strukturiertes Denken und kosteneffiziente KI-LösungenEs zeichnet sich durch Folgendes aus:

• Akademische Forschung und wissenschaftliche Aufgaben die eine eingehende Analyse erfordern
• Mathematisches Problemlösen, mit einer Genauigkeit von 97.3 % bei MATH-Aufgaben
• Kosteneffizienter KI-Einsatz

Diese Unterscheidungen basieren auf früheren Funktions- und Preisvergleichen und sollen Ihnen dabei helfen, die richtige Wahl zu treffen.

Nächste Schritte

Um die richtige Plattform auszuwählen, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Bewerten Sie Ihre Anforderungen und Ihr Budget: Grok bietet leistungsstarke Echtzeitfunktionen, ist jedoch mit höherem Energieverbrauch und höheren Kosten verbunden. DeepSeek konzentriert sich auf strukturiertes Denken und Erschwinglichkeit.
2. Analysieren Sie Ihren Verarbeitungsbedarf: Grok verbraucht 263-mal mehr Energie als das V3-Modell von DeepSeek.
3. Test im kleinen Maßstab: Führen Sie mit Ihrer ausgewählten Plattform ein Pilotprogramm durch, um sicherzustellen, dass es Ihren Erwartungen entspricht.

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