
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。
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| 項目 / 指標 | ||
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | redcom.ai |
| 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) | 1742 (1,742) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) | -1663 (-48.8%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (100%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 684 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4 |
| 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。
実際に流入を生む Reddit・Quora スレッドを見つけて参加する
ブランドと指定キーワードの言及を Reddit と Quora で継続監視し、新しい議論が現れれば通知します。
エンゲージメントと検索表示を基準に順位付けし、すでに Google で上位表示されている投稿も対象にしてリーチの大きい場所へ集中できます。
自然で個別化された返信をワンクリックで生成。返信スタイルを選ぶことも独自の口調を設定することもできます。
どのコメントが成果を出し、どれが出ていないかを把握し、勘ではなく切り口を調整できます。

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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