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正面對決基準比較
Agenta vs DeepSeek
Agenta 每月有 45,760 次造訪，月增率 +29.5%，定價模式為免費增值。DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，成長率 +4.3%，定價模式為免費增值。
Agenta 每月有 45,760 次造訪，月增率 +29.5%，定價模式為免費增值。DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，成長率 +4.3%，定價模式為免費增值。
由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI，token 成本極低。
| 面向／指標 |  | |
|---|---|---|
| 官方網域 | agenta.ai | deepseek.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 4.58萬 (45,760) | 3.73億 (372,761,591) |
| 月流量變化量 | +1.04萬 (+29.5%) | +1536.22萬 (+4.3%) |
| 主要市場與市佔 | 🇺🇸 美國 (23.1%) | 🇨🇳 中國 (50.5%) |
| 每月直接造訪 | 1.72萬 | 2.92億 |
| 使用者評分 | 4.4 | 4.8 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
用於建構、評估與部署 AI Agent 的開源工作空間
從範本或空白開始建立 Agent，為其配置模型、技能與工具，並在聊天介面、Slack 或 Telegram 中執行。
透過 MCP 接入 Notion、GitHub、HubSpot、Slack、Linear、Drive 等，可在不重寫 Agent 的前提下更換工具或技能。
為 Agent 輸出評分、收集回饋，並檢視每次執行的耗時、Token 用量與成本紀錄，讓改進可被衡量。
自行決定哪些動作可無人值守執行、哪些需要審批，憑證則保存在 Agent 可用但不可讀的保險庫中。
由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI，token 成本極低。
依託稀疏混合專家架構（V4-Pro 為 1.6T 中的 49B 啟用參數），以極低延遲與記憶體開銷處理最多 100 萬 token。
由 DeepSeek-R1 開創並融入 V3.2 與 V4 思考模式，對複雜數學、邏輯與程式碼除錯展示逐步自驗證過程。
快取命中時，輸入 token 成本降至 Flash 的每百萬 0.003 美元與 V4-Pro 的每百萬 0.022 美元，離峰 UTC 時段費率再低 50%。
在 chat.deepseek.com 及 iOS/Android 上免費提供文件上傳、推理模式與網頁搜尋，核心模型無須付費牆。
提供巨大的上下文視窗與深度的 Google 生態系整合，但對於純推理任務感覺較不夠專精。
提供巨大的上下文視窗與深度的 Google 生態系整合，但對於純推理任務感覺較不夠專精。
免費 / 開源提供同等級的開源權重基礎模型與多語言效能，但需要自行架構主機或第三方推論設定。
免費 / 開源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
免費 / 開源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
免費 / 開源讓多個程式智能體在各自獨立的 worktree 中並行運作
免費 / 開源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
免費 / 開源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
