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正面對決基準比較
DeepSeek vs Seda
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Seda 每月有 2,159 次造訪，成長率 -21.5%，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。Seda 每月有 2,159 次造訪，成長率 -21.5%，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 | getseda.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) | 2159 (2,159) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | -590 (-21.5%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇺🇸 美國 (100%) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 850 |
| 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。
在做任何商業決策前先進行模擬
輸入定價調整、產品上市或品牌活動等決策，即可預測顧客、競爭者、媒體、監管機關與夥伴可能的反應。
AI 從招募、提問、即時追問到分析全程主持，您無須自行謄寫。
放入 URL、原型或 Figma 檔案，讓真實或合成使用者邊操作邊說出想法，數分鐘內轉為洞察。
一次訪談即可建立行為擬真度 70–85% 的數位孿生，或立即為所描述的受眾生成合成人物。
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.
