DeepSeek는 월간 방문 372,761,591, 전월 대비 성장률 +4.3%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. EdWealth는 월간 방문 0, 성장률 0%, 무료+유료, 무료 체험 가격 모델을 기록합니다.
DeepSeek-V4와 R1으로 구동되는, 극히 낮은 토큰 비용의 고효율 오픈웨이트·호스팅 추론 AI.
| 항목 / 지표 | ||
|---|---|---|
| 공식 도메인 | deepseek.com | edwealth.ai |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료, 무료 체험 |
| 월간 방문 수 | 3.73억 (372,761,591) | 0 (0) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +1536.22만 (+4.3%) | 0 (0%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇨🇳 중국 (50.5%) | 🌐 글로벌 (—) |
| 월 직접 방문 수 | 2.92억 | 0 |
| 사용자 평점 | 4.8 | 3.6 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
DeepSeek-V4와 R1으로 구동되는, 극히 낮은 토큰 비용의 고효율 오픈웨이트·호스팅 추론 AI.
희소 MoE 아키텍처(V4-Pro 기준 1.6T 중 49B 활성 파라미터)를 활용해 최소한의 지연과 메모리 오버헤드로 최대 100만 토큰을 처리합니다.
DeepSeek-R1이 개척해 V3.2와 V4 사고 모드에 통합된 기능으로, 복잡한 수학·논리·코드 디버깅을 위한 단계별 자기 검증 과정을 노출합니다.
캐시 적중 시 입력 토큰 비용이 Flash 0.003달러/1M, V4-Pro 0.022달러/1M로 낮아지며, 오프피크 UTC 시간대에는 50% 더 저렴합니다.
chat.deepseek.com과 iOS/Android에서 문서 업로드, 추론 모드, 웹 검색을 핵심 모델 유료화 없이 무료로 제공합니다.
재정 전체를 읽어내는 AI 머니 파트너
재정 전체를 읽고 위험 요소, 성장 여지, 먼저 처리할 항목을 영업 멘트 없이 제시합니다.
포트폴리오의 집중도, 노출, 유휴 현금을 지속적으로 분석하며 의도적으로 매매 조언은 하지 않습니다.
각 재무 목표의 궤적을 추적하고 진단 결과를 잊히는 체크리스트가 아닌 살아 있는 계획으로 바꿉니다.
유휴 현금이 과도한지, 신고 시즌에 드러나는 RSU 원천징수 공백 등 특정 영역을 집중 점검합니다.
더 강력한 멀티모달 추론과 에이전트 도구를 제공하지만, DeepSeek의 초저가 API 가격 책정은 부족합니다.
방대한 컨텍스트 창과 심도 있는 구글 생태계 통합을 제공하지만, 순수 추론 작업에는 덜 특화된 느낌입니다.
방대한 컨텍스트 창과 심도 있는 구글 생태계 통합을 제공하지만, 순수 추론 작업에는 덜 특화된 느낌입니다.
더 우수한 장문 코딩 결과물과 섬세한 글쓰기를 제공하지만, DeepSeek의 특화된 오픈 웨이트 추론 모델은 부족합니다.
실시간 X 소셜 데이터 통합 기능을 갖추고 있지만, 전용 개발자 코딩 작업에는 비용 효율성이 떨어집니다.
특화 강점실시간 웹 인용과 프런티어 추론 모델을 결합한 실시간 AI 답변 엔진이자 리서치 워크스페이스.
무료 / 오픈소스비슷한 수준의 오픈 웨이트 파운데이션 모델과 다국어 성능을 제공하지만, 자체 호스팅이나 서드파티 추론 설정이 필요합니다.
무료 / 오픈소스비슷한 수준의 오픈 웨이트 파운데이션 모델과 다국어 성능을 제공하지만, 자체 호스팅이나 서드파티 추론 설정이 필요합니다.
특화 강점야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트
특화 강점초장문 문서 분석 및 리서치에 탁월하지만, 오픈 웨이트 개발자 커뮤니티의 동일한 수준의 지원은 부족합니다.
무료 / 오픈소스Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
무료 / 오픈소스Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
무료 / 오픈소스Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
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