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正面對決基準比較
DeepSeek vs IBM Task Mining
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。IBM Task Mining 每月有 0 次造訪，成長率 —，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。IBM Task Mining 每月有 0 次造訪，成長率 —，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。
為 IBM 任務探勘與流程發現擷取螢幕操作的瀏覽器擴充功能。
| 面向／指標 | | |
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | chromewebstore.google.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 (—) |
| 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 | 3.6 |
|---|
| 支援平台 | 網站 | 瀏覽器擴充功能 |
|---|
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。
為 IBM 任務探勘與流程發現擷取螢幕操作的瀏覽器擴充功能。
記錄瀏覽器中的前端使用者互動，讓網頁步驟納入被探勘的流程，而不是成為盲區。
除非 IBM Task Mining Client（代理）正在執行，否則此外掛不擷取也不傳送任何資訊，擷取與已核准的部署綁定。
由 IBM ITALIA S.P.A. 發布，開發者身分與隱私承諾與 IBM 流程探勘套件一致。
把細顆粒度的互動事件輸入 IBM 的流程發現，讓團隊看到工作真實如何完成，而非紙上如何描述。
#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.
免費 / 開源Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required.
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.
