GitLab und GitHub im Vergleich Schließen Um Repositorys und Projekte zu durchsuchen, melde dich an bei gitlab.com . Vorschläge GitLab Duo Agent Platform Codevorschläge (KI) CI/CD GitLab auf AWS GitLab auf Google Cloud Warum GitLab? * Plattform Ausführung und Workflows * CI/CD * Quellcodeverwaltung * Agile Delivery Sicherheit und Governance * Anwendungssicherheitstests * Governance und Compliance * Lieferkettensicherheit Kontext und KI * Agentische Orchestrierung * Kontextgraph * Sichtbarkeit und Messung Die Plattform erkunden Warum GitLab Eine Plattform für Schnelligkeit und Kontrolle im gesamten Software-Lebenszyklus. Mehr erfahren * Lösungen Ergebnisse * DevOps-Modernisierung * Sicherheitsmodernisierung * KI-Modernisierung Nach Größe * Große Unternehmen * Kleine Unternehmen * Start-ups Branchen * Finanzdienstleistungen * Öffentlicher Sektor * Telekommunikation * Automobilindustrie * Bildungswesen * Luft- und Raumfahrt Alle Lösungen anzeigen GitLab Transcend Mehr über unsere neusten Innovationen, die bei der letzten Transcend vorgestellt wurden. Blogbeitrag lesen * Preise * Ressourcen Entdecken * Dokumentation * GitLab University * Demo-Reihe * Demo-Hub * Dienste Vernetzen * Blog * Community * Kunden * Partner * Veranstaltungen Alle Ressourcen anzeigen Neues bei GitLab Über die neuesten Funktionen und Verbesserungen auf dem Laufenden bleiben. Aktuelle Nachrichten * Unternehmen * Über * Karriere * Presse * Handbuch * Geschäftsführung * Investor Relations * Trust Center * AI Transparency Center * Newsletter * Kontakt * Vertrieb kontaktieren * Support-Portal * Kundenportal Demo anfordern Kostenlos testen Anmelden * English * Deutsch * Español * Français * Italiano * 日本語 * Português Kostenlos testen GitLab Orbit ist da: die Kontextebene für KI-Agenten Mehr erfahren GitLab und GitHub im Vergleich Die KI-Ära verlangt mehr von deinem Softwarebereitstellungs-Stack Kostenlose Testversion anfordern Schau dir an, wie wir abschneiden GitLab und GitHub im Vergleich * Wesentliche Unterschiede * Vergleich der Funktionen * So migrierst du Grundlegende Unterschiede zwischen GitLab und GitHub GitHub GitLab Plattformkonsolidierung GitHub Erweiterungen erforderlich, Lücken bleiben Sicherheitsscans, KI und erweitertes CI/CD von GitHub sind nativ, werden aber als separate, kostenpflichtige Erweiterungen zusätzlich zum Basispreis der Plattform verkauft. Wertstromanalysen, DORA-Metriken, DAST und Compliance-Automatisierung sind in GitHub in keinem Tarif verfügbar und erfordern Tools von Drittanbietern. GitLab ist eine einheitliche Plattform GitLab vereint Planung, Quellcode, CI/CD, Sicherheit und Bereitstellung in einer Anwendung mit einem Berechtigungsmodell, einem Audit-Trail und gemeinsamen Analysen. Das heißt weniger auszuführende Tools und zu pflegende Integrationen und eine zentrale Stelle für die Anwendung von Richtlinien und KI über den gesamten Lebenszyklus. KI und Kontext GitHub Kontext mit Code- und Repository-orientierter KI GitHub Copilot erfasst Kontext aus GitHub-Daten wie Repositorys, Pull Requests, Tickets, Projekten und erkannten Sicherheitsrisiken, und der GitHub MCP-Server stellt diese Plattformdaten den Agenten zur Verfügung. Für eine umfassendere SDLC-Automatisierung in den Bereichen Planung, CI/CD und Sicherheit müssen mehrere Tools und MCP-Server kombiniert werden, während sich GitLab auf SDLC-weite Agenten auf einer einzigen Plattform konzentriert. Richtlinienbewusster KI-Kontext über den gesamten Lebenszyklus Die GitLab Duo Agent Platform läuft auf einer einzigen DevSecOps-Plattform, sodass die Agenten Tickets, Epics, Merge Requests, Pipelines, Umgebungen und erkannte Sicherheitsrisiken in einem einzigen Datenmodell sehen. Dieser einheitliche SDLC- und Richtlinienkontext ermöglicht es GitLab Duo, Agenten für die Planung, CI/CD-Problembehandlung und Sicherheitsbehebung einzusetzen, ohne dass separate Produkte oder Backends zusammengefügt werden müssen. GitHub An Code- und Repository-Aufgaben orientierte KI GitHub Copilot und der allgemein verfügbare Copilot-Programmieragent automatisieren Aufgaben im Code- und Repository-Bereich wie die Implementierung von Funktionen, die Behebung von Fehlern, die Verbesserung von Tests und die Aktualisierung der Dokumentation über Pull Requests und GitHub Actions. Für eine umfassendere SDLC-Automatisierung in den Bereichen projektübergreifende Planung, CI/CD-Orchestrierung und Sicherheitsbehebung müssen mehrere Tools und Workflows kombiniert werden, während sich GitLab auf SDLC-weite Agenten und Flows auf einer einzigen Plattform konzentriert. Die KI von GitLab funktioniert in der gesamten Lieferkette Die GitLab Duo Agent Platform bietet Agenten und Flows zur Automatisierung von Planung, Programmierung, CI/CD, Sicherheit, Dokumentation, Onboarding und Modernisierung. Diese Agenten helfen dabei, auf einer einzigen Plattform Epics in Tickets zu zerlegen, Pipelines zu konvertieren und zu optimieren, fehlgeschlagene Builds zu diagnostizieren und zu beheben, Schwachstellen zu priorisieren und zu beheben, Architekturdokumente und Einarbeitungsleitfäden zu erstellen und Codebases (z. B. Java-Upgrades oder Refactoring von Legacy-Diensten) zu modernisieren. GitHub GitHub trainiert KI-Modelle für einige Tarife standardmäßig Ab dem 24\. April 2026 verwendet GitHub standardmäßig Copilot-Interaktionsdaten – Eingaben, Ausgaben, Code-Schnipsel und zugehörigen Kontext –, um KI-Modelle für Free-, Pro- und Pro+-Benutzer(innen) zu trainieren. Benutzer(innen) müssen dem manuell widersprechen. Diese Daten können auch zwecks KI-Entwicklung an mit GitHub verbundene Unternehmen, einschließlich Microsoft, weitergegeben werden. Copilot Business- und Copilot Enterprise-Kund(inn)en sind aufgrund ihrer Datenschutzvereinbarungen von diesem Modell-Training ausgenommen. GitLab verwendet zum Trainieren von Modellen keinen Kundencode. Das steht fest. GitLab trainiert seine Modelle in keinem Tarif mit Kundencode, einschließlich Free, Premium und Ultimate. Das bedeutet, dass es keine Möglichkeit gibt, dass Code von Auftragnehmenden, Open-Source-Mitwirkenden oder Entwickler(innen) mit individuellen Tarifen in Trainingspipelines gelangt, ohne dass das Unternehmen dies sieht oder kontrolliert. Anbieterunabhängigkeit GitHub Gebunden an Microsoft und Azure GitHub ist Eigentum von Microsoft und alle Copilot-Anfragen laufen über einen in Azure gehosteten GitHub-Proxy. GitLab ist cloudunabhängig GitLab ist kommerziell nicht an einen Cloud-Anbieter gebunden. GitHub Breiter Katalog von Cloud-Modellen und BYOM GitHub Copilot bietet eine breite Palette von in der Cloud gehosteten Modellen (mehrere GPT-5-Familien, Claude, Gemini, Grok/Qwen und mehr) sowie „Bring Your Own API Key“-Optionen für mehrere Anbieter. Admins können bestimmte Modelle auf Unternehmens- oder Organisationsebene aktivieren oder deaktivieren, und Organisationen innerhalb eines Unternehmens können unterschiedliche Modellverfügbarkeiten haben – aber es gibt kein Modellrouting pro Funktion oder Team. Innerhalb des genehmigten Modellpools können auch einzelne Benutzer(innen) ein Modell für die Inline-Vervollständigung auswählen. Die verfügbaren Optionen sind jedoch eingeschränkter als in GitLab Duo Chat und müssen bei Business-/Enterprise-Tarifen auf Organisationsebene aktiviert werden. Flexible Modellauswahl auf einer Plattform Mit GitLab Duo kannst du von GitLab verwaltete Modelle oder deine eigenen Bereitstellungen (Anthropic, OpenAI, Mistral, Llama usw.) über das KI-Gateway verwenden und Modelle pro Funktion oder Team über eine einzige Verwaltungsoberfläche auswählen. Dadurch erhältst du Modellflexibilität, ohne deine DevSecOps-Plattform zu fragmentieren. GitHub Ausschließlich Cloud-basierte KI-Ausführung GitHub Copilot läuft immer in Anbieter-Clouds (Azure/OpenAI, Anthropic via Bedrock/GCP, Google Gemini, xAI), auch wenn du eigene API-Schlüssel bereitstellst oder GitHub Enterprise Server verwendest. Es gibt keine Möglichkeit, Copilot-Modelle oder -Agenten vollständig lokal oder air-gapped auszuführen. Daher ist GitLab die bessere Option für Unternehmen, die selbstgehostete KI mit strenger Datenresidenz und -isolierung benötigen. Selbstgehostete Modelle und Agenten, einschließlich air-gapped Umgebungen Mit GitLab Duo Self-Hosted und GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted kannst du Modelle und Agenten über ein selbstgehostetes KI-Gateway in deiner eigenen Infrastruktur (lokal oder in einer privaten Cloud) ausführen, einschließlich Offline- und Air-Gapped-Setups. Du kannst auch selbstgehostete und von GitLab verwaltete Modelle in einer Hybridkonfiguration kombinieren, wenn Internetzugang zulässig ist. Sicherheit und Governance GitHub Sicherheit erfordert kostenpflichtige Erweiterungen GitHub Advanced Security erweitert GitHub um CodeQL-basiertes Code-Scanning, Geheimnissuche und Überprüfung von Abhängigkeiten und kann separat zum Basistarif erworben werden. Es bietet in keinem der Tarife native DAST oder API-Sicherheitstests und verlässt sich beim Scannen von Container-Images auf Marketplace-Aktionen und Partner-Tools. Die Sicherheitskonfiguration und die Durchsetzung von Richtlinien werden für jedes einzelne Repository verwaltet und nicht über eine einzige Richtlinienebene auf Plattformebene. Integrierte Sicherheit GitLab Premium umfasst nativ SAST, die Erkennung von Geheimnissen und Container-Scanning – es sind keine separaten kostenpflichtigen Erweiterungen erforderlich. Die Scans werden automatisch bei jeder Merge Request durchgeführt, und gefundene Sicherheitslücken werden im gleichen Datenmodell wie Tickets, Merge Requests und Pipelines gespeichert, sodass GitLab Duo über vollständigen Kontext für die KI-unterstützte Triage und Behebung verfügt. Unternehmen, die eine umfassendere Abdeckung benötigen, können auf GitLab Ultimate upgraden, das Abhängigkeitssuche, DAST, API-Sicherheitstests, zentralisierte Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und vieles mehr bietet. GitHub Eigene Plattform und eigenes KI-Backend GitHub.com und GitHub Enterprise sind eine proprietäre Closed-Source-Plattform. Einige clientseitige Copilot-Komponenten und Entwickler-Tools sind Open Source, aber die zentralen KI-Dienste und die Plattform selbst sind Closed Source. Open-Core-Modell GitLab besitzt einen Open-Source-Core, sodass jeder einen Beitrag leisten kann, vom Debuggen und Patchen eines Runners bis hin zur Verbesserung wichtiger Funktionen. Vergleich von GitHub Enterprise mit Copilot Enterprise und GitLab Premium mit Duo Agent Platform, sofern nicht anders angegeben. Für GitLab Duo Agent Platform gilt eine nutzungsbasierte Preisgestaltung. Eine Plattform. Keine Toolchain-Steuer. Erlebe den Unterschied GitLab ist die einheitliche DevSecOps-Plattform, die fragmentierte Toolchains durch ein integriertes System ersetzt, das für eine dem KI-Zeitalter angemessene Geschwindigkeit, Unternehmenssicherheit, fortschrittliche Planung mit Wertstromanalyse und Bereitstellung an jedem Ort konzipiert ist. Kostenlos testen Slide 1 of 4 Das Problem bestand darin, dass ein Großteil der Zeit eines Entwicklers für die Integration und Verknüpfung der verschiedenen Tools aufgewendet wurde. Und wenn es ein Problem gab, musste man herausfinden, welches Tool es verursachte. Bei einer einzigen Plattform ist jedoch bereits alles miteinander verbunden und integriert. 25% Einsparung beim Technologiebudget 40% Verringerung der Bereitstellungszeit Andre Nita Chief Technology Officer , McKenzie Intelligence Services Fallstudie ansehen 25% Einsparung beim Technologiebudget 40% Verringerung der Bereitstellungszeit Die Funktionen von GitLab und GitHub im Vergleich GitHub GitLab CI/CD Integriertes CI/CD GitHub GitHub Actions bietet native CI/CD- und Bereitstellungsworkflows mit wiederverwendbaren Workflows und zusammengesetzten Aktionen, verfügt aber nicht über projektübergreifende/über- und untergeordnete Pipelines und Merge-Keys. Die Visualisierung von Pipelines ist auf einzelne Workflows beschränkt, es fehlen Ansichten für mehrere Workflows und Repository-Pipelines. GitHub Actions Runner unterstützt weniger Umgebungen (kein natives Alpine/FreeBSD/Podman oder die Ausführung des Runners selbst in Docker) und für die automatische Skalierung ist Kubernetes oder ein benutzerdefiniertes Scale-Set-Tooling erforderlich. GitLab bietet natives, vollständig integriertes CI/CD mit über- und untergeordneten sowie projektübergreifenden Pipelines, YAML-Wiederverwendung ( extends , !reference , anchors ), CI/CD-Vorlagen und Katalogkomponenten sowie Pipeline-Diagramme, die Phasen, needs-based Abhängigkeiten und untergeordnete/Downstream-Pipelines anzeigen. GitLab Runner ist Open Source und läuft auf einer Vielzahl von Plattformen (Linux einschließlich Alpine, FreeBSD, Windows, macOS, Docker, Kubernetes, Podman) mit integrierten automatischen Skalierungsoptionen, was die Standardisierung von CI/CD in heterogenen Umgebungen erleichtert. Integriertes CI/CD Integriertes CI/CD GitHub GitHub Actions bietet native CI/CD- und Bereitstellungsworkflows mit wiederverwendbaren Workflows und zusammengesetzten Aktionen, verfügt aber nicht über projektübergreifende/über- und untergeordnete Pipelines und Merge-Keys. Die Visualisierung von Pipelines ist auf einzelne Workflows beschränkt, es fehlen Ansichten für mehrere Workflows und Repository-Pipelines. GitHub Actions Runner unterstützt weniger Umgebungen (kein natives Alpine/FreeBSD/Podman oder die Ausführung des Runners selbst in Docker) und für die automatische Skalierung ist Kubernetes oder ein benutzerdefiniertes Scale-Set-Tooling erforderlich. GitLab bietet natives, vollständig integriertes CI/CD mit über- und untergeordneten sowie projektübergreifenden Pipelines, YAML-Wiederverwendung ( extends , !reference , anchors ), CI/CD-Vorlagen und Katalogkomponenten sowie Pipeline-Diagramme, die Phasen, needs-based Abhängigkeiten und untergeordnete/Downstream-Pipelines anzeigen. GitLab Runner ist Open Source und läuft auf einer Vielzahl von Plattformen (Linux einschließlich Alpine, FreeBSD, Windows, macOS, Docker, Kubernetes, Podman) mit integrierten automatischen Skalierungsoptionen, was die Standardisierung von CI/CD in heterogenen Umgebungen erleichtert. Merge-Züge GitHub Die Merge-Warteschlange unterstützt das Stapeln von bis zu 100 PRs, führt aber keine spekulativen parallelen Pipelines für kumulative Zusammenführungsergebnisse aus. Native Merge-Züge mit bis zu 20 parallelen Pipelines, die jeweils das kumulative Ergebnis aller MRs in der Warteschlange validieren. Fehlgeschlagene MRs werden automatisch entfernt und nur die betroffenen Pipelines werden neu erstellt. Merge-Züge Merge-Züge GitHub Die Merge-Warteschlange unterstützt das Stapeln von bis zu 100 PRs, führt aber keine spekulativen parallelen Pipelines für kumulative Zusammenführungsergebnisse aus. Native Merge-Züge mit bis zu 20 parallelen Pipelines, die jeweils das kumulative Ergebnis aller MRs in der Warteschlange validieren. Fehlgeschlagene MRs werden automatisch entfernt und nur die betroffenen Pipelines werden neu erstellt. Review Apps GitHub GitHub kann über seine Umgebungsfunktion Links zur Bereitstellungsvorschau in Pull Requests anzeigen, stellt aber nicht automatisch Vorschauumgebungen bereit oder nimmt sie außer Betrieb. Teams müssen benutzerdefinierte Actions-Workflows erstellen und pflegen, um die Review App vollständig nutzen zu können. Eingebauter dynamischer Vorschaulink, der automatisch für jede Branch oder Merge Request erstellt wird Review Apps Review Apps GitHub GitHub kann über seine Umgebungsfunktion Links zur Bereitstellungsvorschau in Pull Requests anzeigen, stellt aber nicht automatisch Vorschauumgebungen bereit oder nimmt sie außer Betrieb. Teams müssen benutzerdefinierte Actions-Workflows erstellen und pflegen, um die Review App vollständig nutzen zu können. Eingebauter dynamischer Vorschaulink, der automatisch für jede Branch oder Merge Request erstellt wird Erweiterte Pipelines GitHub Keine native über-/untergeordnete oder projektübergreifende Pipeline-Orchestrierung mit einheitlicher Statusverfolgung über Repositorys hinweg Native Unterstützung für über- und untergeordnete Pipelines und projektübergreifende Pipelines Erweiterte Pipelines Erweiterte Pipelines GitHub Keine native über-/untergeordnete oder projektübergreifende Pipeline-Orchestrierung mit einheitlicher Statusverfolgung über Repositorys hinweg Native Unterstützung für über- und untergeordnete Pipelines und projektübergreifende Pipelines Orchestrierungsgebühren GitHub Orchestrierungsgebühren vorerst aufgeschoben. GitHub kündigte Orchestrierungsgebühren in Höhe von 0,002 USD/Min. für selbst gehostete Runner an, verschob dann aber nach Reaktionen von Unternehmen die Einführung auf unbestimmte Zeit. GitLab berechnet keine Orchestrierungsgebühren für selbstgehostete CI/CD-Runner. Das steht fest. Orchestrierungsgebühren Orchestrierungsgebühren GitHub Orchestrierungsgebühren vorerst aufgeschoben. GitHub kündigte Orchestrierungsgebühren in Höhe von 0,002 USD/Min. für selbst gehostete Runner an, verschob dann aber nach Reaktionen von Unternehmen die Einführung auf unbestimmte Zeit. GitLab berechnet keine Orchestrierungsgebühren für selbstgehostete CI/CD-Runner. Das steht fest. KI Unternehmenstaugliche agentische KI GitHub Copilot Coding Agent, Agentic Code Review und Copilot CLI sind allgemein verfügbar. Agentic Workflows befindet sich in der technischen Vorschau. Agent HQ befindet sich in der öffentlichen Vorschau. Anmerkung: Copilot Code Review verbraucht sowohl GitHub KI-Credits als auch GitHub Actions-Minuten. Dadurch entstehen zwei separate Abrechnungsströme für eine einzige agentische Funktion. Die GitLab Duo Agent Platform, ihre vorgefertigten Agenten (z. B. Planner, Data Analyst und Security Analyst) und Abläufe (z. B. Code Review und Fix Pipeline), zusammen mit benutzerdefinierten Agent- und Flow-Orchestrierungsfunktionen, sind GA- und produktionsrei