#1載入中…
正面對決基準比較
AlphAI vs DeepSeek
AlphAI 每月有 232 次造訪，月增率 0%，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。
AlphAI 每月有 232 次造訪，月增率 0%，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 | alphai.io | deepseek.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 232 (232) | 3.73億 (372,761,591) |
| 月流量變化量 | +232 (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 | 90 | 2.92億 |
|---|
| 使用者評分 | 4.1 | 4.8 |
|---|
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
|---|
透過 REST 與 MCP 為交易機器人與 AI 代理提供附相關性評分的股市新聞
LLM 階段為每則新聞給出 1-10 相關性評分與主題分類，可透過 min_relevance 參數在請求時過濾，無須事後清理雜訊。
新聞會連結受影響的股票代號，並附上情緒方向、信心度與文字說明——這是代理可直接交給模型的結構化脈絡。
官方 Model Context Protocol 端點把新聞搜尋、個股資訊流、熱門標的、內部人交易、日曆、宏觀與提醒暴露為可呼叫工具，適配 Claude Desktop、Cursor 或自建代理。
背景任務持續追蹤 SEC EDGAR 的 Form 4、8-K 與 6-K，將內部人交易與公司事件在數分鐘內轉為資訊流項目，而非數小時。
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。
#1
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Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
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Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
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.
