
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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フレーキーテスト、マージキュー、動的CIのためのCI高速化プラットフォーム
| 項目 / 指標 | ![]() | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | trunk.io |
| 料金モデル | フリーミアム | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 3.73億 (372,761,591) | 3.16万 (31,564) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) |
| +4242 (+15.5%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (63.8%) |
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| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 1.88万 |
|---|
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.4 |
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| 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。

フレーキーテスト、マージキュー、動的CIのためのCI高速化プラットフォーム
任意の言語、テストランナー、CIプロバイダーに対応し、偶発的失敗と本当に壊れたテストを区別して不安定なものを自動隔離します。
1回の実行で最大100件のプルリクエストをバッチ処理し、失敗バッチは自動バイセクションで特定。並列レーンでホットフィックスを優先できます。
失敗したPRはキューに残り下流のPRはテストを継続。後続のPRが通れば両方をマージでき、mainはグリーンを保ちます。
プッシュごとに各ジョブの実行/スキップを判定し、学習モードで有効化前にリポジトリの想定削減額を表示します。

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。
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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。

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.
自然言語でE2Eテストを計画・作成・自己修復する生成AIネイティブなQAエージェント
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。
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
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.