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正面對決基準比較
DeepSeek vs Spamdrain
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Spamdrain 每月有 185,960 次造訪，成長率 +22.6%，定價模式為免費試用、付費。
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。Spamdrain 每月有 185,960 次造訪，成長率 +22.6%，定價模式為免費試用、付費。
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 | spamdrain.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費試用、付費 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 18.6萬 (185,960) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | +3.43萬 (+22.6%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇺🇸 美國 (67.9%) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 15.43萬 |
| 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。
為所有信箱攔截垃圾信、釣魚郵件與病毒的反垃圾服務
支援 iPhone、Android、Mac、PC、Office 365 與通用 IMAP/POP 帳號，一個過濾器即可保護讀取同一信箱的所有裝置。
每封新郵件在投遞前都會被分析，可疑寄件人、惡意連結與帶毒附件會被攔下，不會送到你面前。
每次你把郵件標記為垃圾或確認為正常，過濾器都會學習你的偏好，判斷越來越貼近你的需求。
被攔截的郵件不會遺失。你可以開啟 Spamdrain 帳號查看被攔內容，一鍵放行誤判郵件。
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.
專項更強Delivers a lightning-fast email productivity suite, but focuses on user speed rather than automated spam defense.
專項更強Delivers a lightning-fast email productivity suite, but focuses on user speed rather than automated spam defense.
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.
