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。ReadImage は月間 0 訪問、成長率 —、料金体系無料を記録しています。
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。
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| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | chromewebstore.google.com |
| 料金モデル | フリーミアム | 無料 |
| 月間訪問数 | 3.73億 (372,761,591) | 0 (0) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) | 0 (—) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🌐 グローバル (—) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 0 |
| 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 | ブラウザ拡張機能 |
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。
Webページ上の画像からテキストを抽出してコピー
Webページ上の任意の画像にカーソルを合わせ、右クリックからテキスト抽出アクションを選ぶだけで、ブラウザを離れずに文字認識を実行できます。
認識されたテキストは拡張機能のパネルに開き、誤りを修正してそのままクリップボードにコピーできます。
オンラインで出会う可能性が高いラスター形式に対応し、JPG、JPEG、PNG、BMP を扱えます。
ユーザーデータを収集・販売せず、無関係な目的に転用しないと開発者が明言しており、拡張機能も非常に小さいです。
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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