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正面對決基準比較
Agent AFK vs DeepSeek
Agent AFK 每月有 0 次造訪，月增率 0%，定價模式為免費。DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，成長率 +4.3%，定價模式為免費增值。
Agent AFK 每月有 0 次造訪，月增率 0%，定價模式為免費。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 | agentafk.com | deepseek.com |
| 定價模式 | 免費 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 0 (0) | 3.73億 (372,761,591) |
| 月流量變化量 | 0 (0%) | +1536.22萬 (+4.3%) |
| 主要市場與市佔 | 🌐 全球 (—) | 🇨🇳 中國 (50.5%) |
| 每月直接造訪 | 0 | 2.92億 |
| 使用者評分 | 4.6 | 4.8 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
開源編碼代理，會自我驗證並在完成後通知你
第二個對抗式代理會在結果進入你的 diff 之前重新推導子代理的結論，讓「已完成」必須證明自己正確，而不僅僅是聲稱。
在 CLI REPL 中互動，用背景守護程序執行無人值守任務，或透過 Telegram 的 /watch 和 /abort 跟隨並控制工作階段。
工作階段中的代理充當編排者，把工作分發給並行子代理，彙總結果並在合併前重新核查。
/review、/mint、/diagnose、/shadow-verify、/ship 等指令會展開並行審查者或建置流水線，而不是發送單一提示。
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.
