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正面對決基準比較
DeepSeek vs TeamFeedback
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。TeamFeedback 每月有 979 次造訪，成長率 -50%，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。TeamFeedback 每月有 979 次造訪，成長率 -50%，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 | teamfeedback.co |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 979 (979) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | -979 (-50%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇹🇷 土耳其 (100%) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 403 |
| 使用者評分 | 4.8 | 4.2 |
| 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。
把員工回饋變成 AI 摘要、洞察與團隊成長
Collect structured 360-degree feedback and turn it into reports that support a culture of continuous improvement.
Post engaging surveys that take about two minutes to complete, gathering data on performance, mood and issues.
An anonymised control panel gives an overview of team mood, work approach and open issues.
AI summarises multiple feedbacks into a quick review, then generates employee goals based on feedback and team skill gaps.
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.
