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正面對決基準比較
DeepSeek vs Schematic
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Schematic 每月有 21,744 次造訪，成長率 -18.2%，定價模式為免費試用。
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。Schematic 每月有 21,744 次造訪，成長率 -18.2%，定價模式為免費試用。
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 | schematichq.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費試用 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 2.17萬 (21,744) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) |
| -4841 (-18.2%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇺🇸 美國 (33.8%) |
|---|
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 8529 |
|---|
| 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。
在一個即時帳本上完成計量、點數、定價與權益
每個可計費事件只計一次，每項限制都即時套用，並以公司、使用者或代理為單位，讓用量與存取權限永不失步。
以點數形式銷售用量，可設定消耗速率、結轉比例、自動加值門檻與促銷點數到期時間。
把方案、加購、試用與功能閘門定義為資料，為變更建立版本、以客戶視角預覽，並在不部署程式碼的情況下推出。
可在同一套引擎中建立席位制、按用量付費、分層超額、預付承諾、硬性與柔性上限，以及混合模式。
#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.
Seismic is an AI-powered sales enablement platform for customer-facing teams. It combines content management, enablement intelligence and role-based AI agents to help marketers, sellers and leaders prepare, engage buyers and drive revenue execution.
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.
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.
