# CommonAR vs DeepSeek

CommonAR 每月有 0 次造訪，月增率 —，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。

| 指標 | [CommonAR](https://openaitools.app/tw/tool/commonar) | [DeepSeek](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek) |
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| 網站網址 | https://commonar.com | https://www.deepseek.com |
| 分類 | AI 副駕駛, AI 臉部辨識, AI 助手 | Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型, AI API, AI 聊天機器人 |
| 定價模式 | 免費 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 0 | 372,761,591 |
| 月成長率 | — | +4.3% |
| 主要市場 | 全球 | 中國 |
| 直接造訪 | 0 | 291,585,405 |
| 評論分數 | 3.8 | 4.8 |
| 收藏數 | 0 | 44 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |

## CommonAR

CommonAR 想解決一個老問題：大多數人參加完社交活動後，總覺得真正認識到的有用人脈遠少於預期。應用要求參與者建立一份輕量檔案，包含簡介、社群帳號連結和一張自拍，然後透過分享連結、郵件邀請或 CSV 匯入加入活動。主辦方還能借助 Chrome 擴充功能直接從 Luma 拉取嘉賓名單，辨識流程則先用與會者的 LinkedIn 大頭貼做冷啟動。

進入活動後，相機就是操作介面。把鏡頭朝內對準剛認識的人可以記錄這次相遇，把鏡頭朝外則能發現周遭哪些人與你興趣相符。AI 會結合檔案資訊和主辦方提供的活動背景，突顯雙方的共同點，於是你不再是尷尬寒暄，而是有了明確的搭話對象和開場話題。每次掃描都會自動保存，逐漸形成一份「見過誰、何時見過」的紀錄。

CommonAR 定位為對主辦方免費、對使用者免費、對所有人免費，團隊表示會隨著產品擴展繼續保持免費。Android 版本在路線圖上，安卓使用者目前已可透過網頁版回應邀請、瀏覽活動並報名，只是 AR 掃描體驗暫時僅限 iOS。產品強調端對端加密儲存、細緻的隱私控制，以及無廣告、不出售使用者資料的模式。

**價格與方案:** CommonAR 目前完全免費。官方表示對主辦方免費、對使用者免費、對所有人免費，並計畫隨著功能擴展繼續保持免費。

- **基於相機的與會者探索:** iPhone 鏡頭朝內可記錄剛認識的人，朝外則能查看周遭哪些與會者與你高度匹配。
- **AI 契合度與開場話題:** 配對層綜合檔案資訊與主辦方提供的活動背景，揭示共同興趣並建議對話方向。
- **自拍檔案與社群帳號串接:** 與會者加入簡介、社群連結和自拍，既能支援辨識，也讓別人快速了解自己。
- **Luma 與 CSV 嘉賓名單匯入:** 主辦方可用 Chrome 擴充功能匯入 Luma 與會名單，也可透過 CSV 從其他活動平台匯入。
- **自動保存的聯絡人記憶:** 每次掃描都會存入聯絡人，把活動中的偶遇變成可長期檢索的社交紀錄。

**優勢:** 主辦方和與會者都免費，官方稱無廣告且不出售資料; 融合人臉辨識、嘉賓名單與 AI 配對，不依賴 QR Code 或紙本名片; 自動保存掃描紀錄，讓你記住見過誰以及為什麼值得跟進; 產品設計中將隱私控制與端對端加密視為基礎能力

**限制:** AR 掃描體驗僅限 iPhone，安卓使用者目前只能使用功能精簡的網頁版; 效果依賴同一場活動中有足夠多的與會者加入才能形成有效探索; 在活動中使用人臉辨識可能引發隱私疑慮，部分場地和與會者未必接受

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/commonar.md)

## DeepSeek

DeepSeek（杭州深度求索人工智能有限公司）是一家前沿 AI 研究機構，憑藉開源權重的透明性與突破性的混合專家（MoE）及強化學習推理效率，撼動了全球大模型市場。繼 DeepSeek-V3 與經過同儕審查的 DeepSeek-R1 推理模型發布之後，DeepSeek 於 2026 年推出 DeepSeek-V4 世代——採用混合注意力架構，原生百萬 token 上下文視窗，包含 DeepSeek-V4-Pro（總參數 1.6T，每個 token 啟用 49B）與 DeepSeek-V4.1-Flash（總參數 284B，啟用 13B）。

使用者可以透過三種方式使用 DeepSeek：完全免費地透過消費級網頁端（chat.deepseek.com）與行動應用使用，並可一鍵切換深度思考與即時網頁搜尋；透過 DeepSeek 託管的 OpenAI 相容開發者 API 呼叫；或是在私有基礎設施上自託管其開源權重檢查點（包括 V3、R1、Prover-V2 以及蒸餾的 Qwen/Llama 變體）。這些模型在競賽數學、演算法設計、程式碼倉庫級軟體工程與結構化資料擷取上表現優異，API 的自動上下文快取可將重複提示詞成本削減 95% 以上。

2026 年底，DeepSeek 仍是開發者與自動化工作流程的性價比標竿。消費級聊天介面維持免費，無需強制性的每月 20 美元訂閱方案；而開發者 API 在 2026 年底轉向 `deepseek-flash` 與 `deepseek-v4-pro` 兩個主要端點，並採用分時段計價。離峰時段的 API 呼叫，Flash 僅需每百萬輸入 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、每百萬輸出 token 0.60 美元，V4-Pro 為輸入 0.66 美元 / 輸出 1.98 美元，僅為可比西方前沿模型成本的一小部分。

**價格與方案:** chat.deepseek.com 的網頁與行動聊天應用免費；按用量付費的 OpenAI 相容 API 離峰價為：deepseek-flash（V4.1-Flash）輸入每百萬 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、輸出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 輸入 0.66 美元（快取命中 0.022 美元）、輸出 1.98 美元（平日 UTC 尖峰時段按 2 倍計費）。

- **DeepSeek-V4 混合注意力與百萬上下文:** 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。
- **透明的思維鏈推理:** 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。
- **自動上下文快取與離峰 API 定價:** 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%。
- **免費消費級網頁與行動助理:** 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。
- **開源權重生態與自託管自由:** 在 Hugging Face 與 GitHub 上提供 DeepSeek-V3、R1、蒸餾變體與 Prover 模型的開源權重，使企業可在實體隔離環境中部署。

**優勢:** 完全免費的消費級網頁與行動應用，且包含深度推理與網頁搜尋; API token 單價極低（Flash 0.15/0.60 美元，V4-Pro 離峰 0.66/1.98 美元），快取輸入最高可省 98%; 與 OpenAI API 直接相容，模型切換或路由毫不費力; 強大的開源權重譜系讓團隊可自託管或微調，避免供應商鎖定

**限制:** 託管 API 與網頁應用將資料儲存在中國伺服器，導致部分西方企業與政府機構面臨合規限制; 尖峰時段（平日 UTC 01:00–04:00 與 06:00–10:00）API 價格為離峰的兩倍; 缺少 ChatGPT 與 Google Gemini 提供的原生語音模式、影片生成與生產力套件整合

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek.md)

## 常見問題

### CommonAR 與 DeepSeek 的每月流量相比如何？

CommonAR 每月有 0 次造訪，而 DeepSeek 有 372,761,591。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。

### 兩者的成長率相比如何？

CommonAR 的月增率為 —；DeepSeek 為 +4.3%。

### 價格相比如何？

CommonAR：免費。CommonAR 目前完全免費。官方表示對主辦方免費、對使用者免費、對所有人免費，並計畫隨著功能擴展繼續保持免費。 DeepSeek：免費增值。chat.deepseek.com 的網頁與行動聊天應用免費；按用量付費的 OpenAI 相容 API 離峰價為：deepseek-flash（V4.1-Flash）輸入每百萬 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、輸出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 輸入 0.66 美元（快取命中 0.022 美元）、輸出 1.98 美元（平日 UTC 尖峰時段按 2 倍計費）。

## 替代方案

| # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/tw/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | 免費增值 | 提供更強的多模態推理與智能體工具，但缺乏 DeepSeek 超低成本的 API 定價。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/chatgpt-4.md) |
| 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/tw/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | 免費增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gemini-gemini-advanced.md) |
| 3 | [Claude](https://openaitools.app/tw/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | 免費增值 | 提供更優質的長篇程式碼產出與細緻寫作，但缺乏 DeepSeek 專門的開源權重推理模型。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/claude-2.md) |
| 4 | [Grok](https://openaitools.app/tw/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | 免費增值 | 具備即時 X 社群資料整合功能，但針對專門的開發者程式碼工作流程，其成本效益較低。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/grok.md) |
| 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/tw/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | 免費增值 | 即時 AI 答案引擎與研究工作區，將聯網引用與前沿推理模型結合。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/perplexity-ai.md) |
| 6 | [Qwen 4 (通義千問 4)](https://openaitools.app/tw/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | 免費增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/qwen-4.md) |
| 7 | [Cursor](https://openaitools.app/tw/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免費增值 | 打造宏圖軟體的 AI 編碼代理 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cursor.md) |
| 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/tw/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 免費 | 擅長超長文件分析與研究，但缺乏同等級的開源權重開發者社群支援。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/kimi-chat.md) |
| 9 | [Ollama](https://openaitools.app/tw/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ollama.md) |
| 10 | [Jobright.ai](https://openaitools.app/tw/tool/jobright-ai) | 6,706,088 | +3.8% | 免費試用 | 為你匹配職缺、客製履歷並自動填寫申請的 AI 求職助手 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/jobright-ai.md) |

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來源：https://openaitools.app/tw/compare/commonar-vs-deepseek

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