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正面對決基準比較
DeepSeek vs Markup: Document Annotation
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Markup: Document Annotation 每月有 263 次造訪，成長率 -17.8%，定價模式為免費。
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。Markup: Document Annotation 每月有 263 次造訪，成長率 -17.8%，定價模式為免費。
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。
藉助 AI 輔助標註，將自由文字變成結構化的可訓練資料。
| 面向／指標 | | |
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | getmarkup.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 263 (263) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | -57 (-17.8%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇹🇷 土耳其 (100%) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 109 |
| 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。
藉助 AI 輔助標註，將自由文字變成結構化的可訓練資料。
對文件和自由文字進行標註，把姓名、實體、關係和欄位擷取為整潔的表格或 JSON 輸出。
專為 NLP 與機器學習流程打造，匯出的資料集無需大量重新格式化即可接入模型訓練流程。
AI 會給出標籤和擷取建議，減少重複的手工工作，同時讓你對正確性保留最終決定權。
互動式示範讓你在正式開展完整專案之前先體驗標註流程。
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.
