DeepSeek registra 372.761.591 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +4,3 % y un modelo de precios Freemium. TechScreen registra 28.970 visitas mensuales con un crecimiento de +101,7 % y un modelo de precios Freemium.
IA de razonamiento de código abierto y alojada de alta eficiencia, impulsada por DeepSeek-V4 y R1 con costes de token ultrabajos.
TechScreen is a desktop AI interview assistant that listens to typed or spoken interview questions, including your system audio, and places a suggested answer on screen in real time. Its window is excluded from screen capture by the operating system, so it stays invisible on shared screens during technical interviews.
| Dimensión / Métrica | ||
|---|---|---|
| Dominio oficial | deepseek.com | techscreen.app |
| Modelo de precios | Freemium | Freemium |
| Visitas mensuales | 372,76 M (372.761.591) | 28,97 mil (28.970) |
| Variación de tráfico intermensual | +15,36 M (+4,3 %) | +14,61 mil (+101,7 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇨🇳 China (50,5 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (86,1 %) |
| Visitas directas / mes | 291,59 M | 4,76 mil |
| Valoración de usuarios | 4,8 | 3,8 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
IA de razonamiento de código abierto y alojada de alta eficiencia, impulsada por DeepSeek-V4 y R1 con costes de token ultrabajos.
Aprovecha una arquitectura Mixture-of-Experts dispersa (49B parámetros activos de 1,6T en V4-Pro) para procesar hasta 1 millón de tokens con latencia y sobrecarga de memoria mínimas.
Impulsado por DeepSeek-R1 e integrado en los modos de pensamiento de V3.2 y V4, expone la autoverificación paso a paso para matemáticas, lógica y depuración de código complejos.
Reduce el coste de los tokens de entrada a 0,003 $/1M en Flash y 0,022 $/1M en V4-Pro con aciertos de caché, con tarifas un 50 % más bajas en horas valle UTC.
Ofrece acceso gratuito en chat.deepseek.com y en iOS/Android con carga de documentos, modo de razonamiento y búsqueda web sin poner los modelos principales detrás de un muro de pago.
TechScreen is a desktop AI interview assistant that listens to typed or spoken interview questions, including your system audio, and places a suggested answer on screen in real time. Its window is excluded from screen capture by the operating system, so it stays invisible on shared screens during technical interviews.
The app window is excluded from screen capture by the operating system, so it does not appear in Zoom, Teams, Meet, or session recordings.
Reads questions from typed text or live system audio, so answers appear as soon as the interviewer finishes asking.
Show, hide, move, and send responses entirely through keyboard shortcuts, with no mouse movement that could give it away.
Set your programming language, spoken language, role, and custom prompts so answers match the interview you are walking into.
Ofrece un razonamiento multimodal y herramientas de agentes más potentes, pero carece de los precios de API ultra económicos de DeepSeek.
Ofrece un razonamiento multimodal y herramientas de agentes más potentes, pero carece de los precios de API ultra económicos de DeepSeek.
Ofrece una ventana de contexto enorme y una profunda integración con el ecosistema de Google, pero se siente menos especializado para tareas de razonamiento puro.
Ofrece una ventana de contexto enorme y una profunda integración con el ecosistema de Google, pero se siente menos especializado para tareas de razonamiento puro.
Ofrece artefactos de programación de larga duración y escritura matizada superiores, pero carece de los modelos de razonamiento de peso abierto especializados de DeepSeek.
Ofrece artefactos de programación de larga duración y escritura matizada superiores, pero carece de los modelos de razonamiento de peso abierto especializados de DeepSeek.
Presenta integración de datos sociales de X en tiempo real, pero es menos rentable para flujos de trabajo de programación de desarrolladores dedicados.
Presenta integración de datos sociales de X en tiempo real, pero es menos rentable para flujos de trabajo de programación de desarrolladores dedicados.
EspecializadoMotor de respuestas con IA en tiempo real y espacio de trabajo de investigación que combina citas web en vivo con modelos de razonamiento de frontera.
EspecializadoMotor de respuestas con IA en tiempo real y espacio de trabajo de investigación que combina citas web en vivo con modelos de razonamiento de frontera.
Gratis / Código abiertoProporciona modelos base de peso abierto y rendimiento multilingüe comparables, pero requiere autoalojamiento o configuración de inferencia de terceros.
Gratis / Código abiertoProporciona modelos base de peso abierto y rendimiento multilingüe comparables, pero requiere autoalojamiento o configuración de inferencia de terceros.
EspecializadoEl agente de código con IA para crear software ambicioso
EspecializadoEl agente de código con IA para crear software ambicioso
EspecializadoDestaca en análisis de documentos ultra largos e investigación, pero carece del mismo nivel de soporte de la comunidad de desarrolladores de peso abierto.
EspecializadoDestaca en análisis de documentos ultra largos e investigación, pero carece del mismo nivel de soporte de la comunidad de desarrolladores de peso abierto.
Gratis / Código abiertoEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
Gratis / Código abiertoEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
Copiloto de entrevistas con IA que responde mientras aún hablas
Copiloto de entrevistas con IA que responde mientras aún hablas
Gratis / Código abiertoCrea, despliega y gobierna flujos de trabajo agénticos listos para producción
Gratis / Código abiertoCrea, despliega y gobierna flujos de trabajo agénticos listos para producción
Gratis / Código abiertoOffers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
Gratis / Código abiertoOffers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
