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。Press Hook は月間 13,478 訪問、成長率 +62.2%、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。
記者が物販ブランドを見つけるPRプラットフォーム
| 項目 / 指標 | ||
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | presshook.com |
| 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) | 1.35万 (13,478) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) | +5167 (+62.2%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (75.3%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 4279 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.1 |
| 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。
記者が物販ブランドを見つけるPRプラットフォーム
ブランドストーリー、商品写真、トーキングポイントを整えたメディアキットを公開。多くは約30分で公開できるとされています。
あなたのカテゴリを取材する記者のライブ依頼を確認し、承諾前に相手と切り口を把握できます。
届いた依頼を一覧で確認し、送付するかどうかを判断。承諾した分だけ支払う仕組みです。
プレスキットの閲覧状況、送信したピッチ、返信、掲載結果をまとめて追跡できます。
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.
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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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