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正面對決基準比較
DeepSeek vs GetSound.ai
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。GetSound.ai 每月有 0 次造訪，成長率 -100%，定價模式為免費試用、付費、需聯絡報價。
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。
每月造訪次數
3.73億
月成長速度
+4.3%
主要市場
🇨🇳 中國
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。GetSound.ai 每月有 0 次造訪，成長率 -100%，定價模式為免費試用、付費、需聯絡報價。
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。
GetSound.ai 是一款音景應用程式，會即時生成全新的環境音，而不是反覆播放同一首曲目。它的生成引擎每次工作階段都打造獨一無二的音景，並對周遭環境——地點、天氣、光線與風——做出反應，因此環境改變時聲音也隨之變化。除了 macOS、Windows、Linux，也支援 iOS 與 Android，專為深度專注、學習、放鬆、冥想與睡眠設計。
| 面向／指標 | | |
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | getsound.ai |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費試用、付費、需聯絡報價 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 0 (0) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | -239 (-100%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🌐 全球 (—) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 0 |
| 使用者評分 | 4.8 | 4 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
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。
GetSound.ai 是一款音景應用程式，會即時生成全新的環境音，而不是反覆播放同一首曲目。它的生成引擎每次工作階段都打造獨一無二的音景，並對周遭環境——地點、天氣、光線與風——做出反應，因此環境改變時聲音也隨之變化。除了 macOS、Windows、Linux，也支援 iOS 與 Android，專為深度專注、學習、放鬆、冥想與睡眠設計。
RTS 技術在每次開啟應用程式時都譜出獨特音景，讓聲音不會變成同一段循環的疲乏重播。
引擎讀取地點、天氣、光線照射與風況等環境訊號，音景也隨之推移變化。
不選固定曲目，而是挑選環境層，再針對學習時段、工作衝刺、冥想或睡前放鬆進行調整。
內建計時器支援冥想與睡眠時段，無限重新生成則讓你在音景不再合適時隨時重製。
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.
