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正面對決基準比較
DeepSeek vs TexTab
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。TexTab 每月有 0 次造訪，成長率 0%，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。TexTab 每月有 0 次造訪，成長率 0%，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 | textab.me |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費試用 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 0 (0) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | 0 (0%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🌐 全球 (—) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 0 |
| 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。
把任何 AI 提示詞變成一鍵觸發的 macOS 快捷操作
建立無限量的 AI 操作，各自綁定獨立快速鍵，在任意 macOS 應用程式中即時觸發。
在瀏覽器、郵件軟體、IDE 或文件中選取文字即可執行操作，不必離開目前情境。
直連 OpenAI、Anthropic、Groq、Perplexity 或 OpenRouter，隨時切換模型——沒有中間商。
從修正文法、改寫、縮短、正式化、翻譯起步，並用提示詞優化器打磨粗略指令。
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。
QuillBot is an AI writing suite best known for its paraphrasing tool. Users paste or type text and have it rewritten in different tones and styles, while companion tools handle grammar checking, summarizing, citations, plagiarism checks and AI content detection. It is widely used by students, writers and professionals.
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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.
