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正面對決基準比較
DeepSeek vs Charm（Mods）
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Charm（Mods）每月有 286 次造訪，成長率 0%，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。Charm（Mods）每月有 286 次造訪，成長率 0%，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。
| 面向／指標 | ||
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | charm.sh |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 286 (286) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | +286 (0%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🌐 全球 (—) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 112 |
| 使用者評分 | 4.8 | 4.8 |
| 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。
讓命令列變得華麗的開源工具與函式庫
基於終端的程式智能代理，把你現有的工具、程式碼與工作流程接入自選大模型，支援 macOS、Linux、Windows 與 BSD。
大量現代終端介面背後的 Go 框架，並配有負責樣式的 Lip Gloss、表單工具 Huh、元件庫 Bubbles 與 SSH 應用框架 Wish。
包括用於腳本的 gum、閱讀 Markdown 的 glow、錄製終端 GIF 的 vhs、鍵值儲存 skate 以及命令列郵件 Pop。
面向程式優化、高可用、高性價比的開源模型託管，並提供承載生產級命令列負載的平台層。
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.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
