# DeepSeek vs iGenflow DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。iGenflow 每月有 0 次造訪，成長率 0%，定價模式為免費增值。 | 指標 | [DeepSeek](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek) | [iGenflow](https://openaitools.app/tw/tool/igenflow) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://www.deepseek.com | https://www.igenflow.ai | | 分類 | Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型, AI API, AI 聊天機器人 | AI SOP 工具, AI Workflow, AI Writing Assistants, AI Video Generator | | 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 | | 每月造訪次數 | 372,761,591 | 0 | | 月成長率 | +4.3% | 0% | | 主要市場 | 中國 | 全球 | | 直接造訪 | 291,585,405 | 0 | | 評論分數 | 4.8 | 4.2 | | 收藏數 | 44 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## 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) ## iGenflow iGenflow 是一款將即時瀏覽器操作轉化為可複用指南的文件工具。當你走完一個真實的網頁流程時，它會捕獲你的點擊、截圖和游標位置，然後自動將這些捕獲內容整理成編號的逐步 SOP 和一段簡短的演示影片。每當流程發生變化，你無需手動重建截圖和文案，只需錄製一次路徑，再用備註加以完善。 該工具面向那些不斷重複解釋相同流程的團隊：為客戶提供上線指南的實施工程師、編寫功能演示的產品營運專員、記錄報銷和對帳的財務團隊、建置入職與系統培訓的 HR 和 L&D 負責人，以及交接 CRM 步驟的銷售營運團隊。因為一次錄製既能生成影片又能生成圖文步驟，同一份材料可以跨渠道複用，並在步驟變化時更新。 iGenflow 提供無需信用卡的免費方案，並支援將工作流匯出為 Markdown，適合維護自有文件腳本的團隊。它被定位為一種更輕、更快的方式，從真實的系統路徑（而非憑記憶）生成使用者手冊、培訓材料和流程文件。 **價格與方案:** 免費增值。提供免費方案，無需信用卡；更高用量可選擇付費層級。 - **瀏覽器工作流捕獲:** 在你操作真實網頁流程時記錄點擊、截圖和游標位置。 - **即時逐步 SOP:** 自動將捕獲的操作整理成可編輯的編號逐步 SOP。 - **演示影片生成:** 一次捕獲即可生成圖文使用者指南和一段簡短的演示影片。 - **Markdown 匯出:** 將工作流匯出為 Markdown，以便複用到你自己的文件流程中。 - **可編輯的備註和標註:** 新增備註、警告和角色相關背景，為不同團隊定製指南。 **優勢:** 一次捕獲即可同時生成圖文步驟和演示影片; 減少為 SOP 重建截圖的重複勞動; 適用於支援、培訓、營運和文件等多種角色; Markdown 匯出可接入自訂文件流程 **限制:** 僅限基於瀏覽器的工作流；無法捕獲原生桌面或行動應用; 影片和範本的深度可能不如專門的企業文件套件; 編輯和完善指南仍需人工審核以確保準確; 免費方案之外的價格未在首頁明確公佈 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/igenflow.md) ## 常見問題 ### DeepSeek 與 iGenflow 的每月流量相比如何？ DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，而 iGenflow 有 0。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？ DeepSeek 的月增率為 +4.3%；iGenflow 為 0%。 ### 價格相比如何？ 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）。 iGenflow：免費增值。免費增值。提供免費方案，無需信用卡；更高用量可選擇付費層級。 ## 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) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [Kommodo](https://openaitools.app/tw/tool/kommodo) | 1,033,878 | +4.9% | 免費增值 | 會順手幫你寫好文件的螢幕錄影工具 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/kommodo.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/deepseek-vs-igenflow More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)