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正面對決基準比較
DeepSeek vs Hackules
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Hackules 每月有 0 次造訪，成長率 0%，定價模式為需聯絡報價。
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。Hackules 每月有 0 次造訪，成長率 0%，定價模式為需聯絡報價。
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。
| 面向／指標 |  | |
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | hackules.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 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%) |
| 0 (0%) |
| 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 | 4.2 |
|---|
| 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。
孟加拉語原生 AI 研究實驗室，打造主權化、低資源模型與地端部署基礎設施
自行訓練孟加拉語語言、語音與多模態模型，而非僅微調現有權重，其中包括 0.8B 參數的 Sangbad-SLM 新聞模型。
設計地端與私有雲推論管線、MLOps、資料治理與算力策略，讓機構在自有伺服器與資料上運行模型。
針對有限算力預算的研究與預訓練技術，讓高品質模型在國家級規模下仍能負擔地建置與運行。
交付文件智慧、電腦視覺、預測建模與檢索增強助理等可用系統，並以真實資料評估成效。
#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Open WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, OpenAI-compatible and Anthropic endpoints, and extends through Python tools, functions and pipelines.
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Open WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, OpenAI-compatible and Anthropic endpoints, and extends through Python tools, functions and pipelines.
