Black Forest Labs vs. DeepL
Direkter Beleg-Vergleich, vollständig geprüft 15.10.2026 / 16.10.2026, einzelne Angaben zuletzt nachgeprüft 16.10.2026 / 16.10.2026. Vollständige Nachweise in den Profilen: Black Forest Labs · DeepL
| Black Forest Labs | DeepL | |
|---|---|---|
| Sitz | Freiburg, Deutschland | Köln, Deutschland |
| Kategorie | Modell-Anbieter | Modell-Anbieter |
| US-Eigentümer | ja | nein |
| Günstigstes Modell | – | – |
| AVV | – beansprucht | – belegt |
| Subprozessoren-Liste | Dokument belegt | – beansprucht |
| Kein Training mit Kundendaten | nein belegt | ja belegt |
| Zero Data Retention | ? beansprucht | ? beansprucht |
| Zweckbindung über Training hinaus | nein belegt | ja belegt |
| Betroffenenrechte: wer bedient sie | Auftraggeber belegt | – unbelegt |
| Log-Aufbewahrung (Frist) | – unbelegt | Log-Dateien 90 Tage; darin enthaltene nicht abrechnungsrelevante personenbezogene Daten nach 14 Tagen gelöscht; Inhalte im Fehlerfall verschlüsselt bis 72 h; Zugriffslogs laut AGB ohne Frist belegt |
| Log-Aufbewahrung (Zweck) | Missbrauchs- und Betrugserkennung, Sicherheit, Streitbeilegung, gesetzliche Pflichten; Inputs/Outputs zusätzlich Training und Verbesserung der Moderationswerkzeuge belegt | Abrechnung, Sicherheit (Angriffserkennung), Statistik; Fehlerdiagnose belegt |
| Zertifikate (belegt) | ISO 27001 | ISO/IEC 27001:2022 |
| Fälle | Fall 2026-003 bestätigt | keine |
| Beleg-Quote | 79 % | 44 % |
| Verified | – | – |