
マルチモーダル推論やエージェントツールは強力ですが、DeepSeekのような超低価格なAPI料金はありません。
| 項目 / 指標 | ![]() | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | floatz.ai |
| 料金モデル | フリーミアム | 料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 3.73億 (372,761,591) | 253 (253) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) | -147 (-36.8%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇨🇭 スイス (100%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 94 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 3.8 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
DeepSeek-V4 と R1 を中核とし、極めて低いトークンコストで提供される高効率なオープンウェイト/ホスト型推論 AI。
スパースな Mixture-of-Experts アーキテクチャ(V4-Pro では1.6Tのうち49Bのアクティブパラメータ)を活用し、最小限のレイテンシとメモリオーバーヘッドで最大100万トークンを処理します。
DeepSeek-R1 で先驅され、V3.2 と V4 の思考モードに統合された機能で、複雑な数学、論理、コードデバッグのための段階的な自己検証プロセスを可視化します。
キャッシュヒット時には入力トークンコストが Flash で0.003ドル/1M、V4-Pro で0.022ドル/1M まで下がり、オフピークの UTC 時間帯にはさらに50%引きになります。
chat.deepseek.com と iOS/Android で、ドキュメントアップロード、推論モード、Web 検索を、中核モデルをペイウォールで制限することなく無料で提供します。

バイオ投資家向けAI科学的デューデリジェンス
大量の科学論文を検索・分析し、特定の研究課題や治療領域の問いに答えます。
密度の高い文献を読みやすい出典リンク付き要約にまとめ、元論文まで追跡できます。
膨大な文献から有望な創薬ターゲットと関連する生物学的パスウェイを浮かび上がらせます。
科学的リスクを軸にエビデンスを整理し、資金投下前に投資仮説を検討できます。

マルチモーダル推論やエージェントツールは強力ですが、DeepSeekのような超低価格なAPI料金はありません。

巨大なコンテキストウィンドウとGoogleエコシステムとの深い統合を提供しますが、純粋な推論タスクでは専門性が少し劣るように感じられます。
巨大なコンテキストウィンドウとGoogleエコシステムとの深い統合を提供しますが、純粋な推論タスクでは専門性が少し劣るように感じられます。
長文のコーディング成果物やニュアンスのある文章作成に優れていますが、DeepSeekのような特化したオープンウェイト推論モデルはありません。

Xのリアルタイムなソーシャルデータを統合していますが、開発者向けのコーディング作業ではコストパフォーマンスが劣ります。
特化型ライブ Web の引用とフロンティア推論モデルを組み合わせた、リアルタイム AI アンサーエンジン兼リサーチワークスペース。

無料・オープンソース同等レベルのオープンウェイト基礎モデルと多言語性能を提供しますが、セルフホスティングやサードパーティの推論設定が必要です。
無料・オープンソース同等レベルのオープンウェイト基礎モデルと多言語性能を提供しますが、セルフホスティングやサードパーティの推論設定が必要です。
特化型野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント

特化型超長文のドキュメント分析やリサーチに優れていますが、オープンウェイトの開発者コミュニティによる同等レベルのサポートはありません。
無料・オープンソースEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
無料・オープンソースEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.

無料・オープンソースSemantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
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