DeepSeek は月間 372,761,591 訪問、前月比成長率 +4.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。Modor は月間 20,283 訪問、成長率 -30.5%、料金体系フリーミアムを記録しています。
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。
10,000以上のテンプレートを備えた無料AIモックアップ生成ツール
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | modor.io |
| 料金モデル | フリーミアム | フリーミアム |
| 月間訪問数 | 3.73億 (372,761,591) | 2.03万 (20,283) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) | -8895 (-30.5%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (16.1%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 8494 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.2 |
| 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。
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アパレル、アクセサリー、デバイス、パッケージ、ステーショナリー、ポスターや看板などの印刷形式を網羅する大規模カタログ。
スマートオブジェクト配置、自動スケーリング、影と光の調整により、デザインがシーンに自然に馴染みます。
デザインをアップロードし位置を調整、色や背景を変えてダウンロードするだけ。高度な編集スキルは不要です。
高解像度のPNG、JPEG、PDFで書き出し可能。公式によれば無料プランでもウォーターマークは入りません。
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.
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無料・オープンソースOffers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
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