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正面對決基準比較
DeepSeek vs Lune
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Lune 每月有 6,340 次造訪，成長率 -28%，定價模式為免費增值。
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。Lune 每月有 6,340 次造訪，成長率 -28%，定價模式為免費增值。
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 | luneresearch.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 6340 (6,340) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | -2471 (-28%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇺🇸 美國 (81.6%) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 941 |
| 使用者評分 | 4.8 | 4.3 |
| 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。
為 AI 研究 Agent 提供有據可查的文獻檢索
用自然語言直接提問，Lune 會一次在所有論文的全文裡檢索，而不是只用關鍵字比對標題與摘要。
查看一篇論文引用了哪些工作、又被哪些後續工作引用，把某個結論放回完整的研究脈絡，而不是孤立看待。
Lune 可接上 Claude、ChatGPT 及其他支援 MCP 的用戶端，讓 Agent 在執行任務時直接取得真實論文原文與最佳實務建議。
關於新穎性審查、比較基線、消融實驗與審稿人期待的经验性指引，會在相關時刻主動出現，而不是埋在文件裡。
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.
Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
