# DeepSeek vs Trae DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Trae 每月有 702,366 次造訪，成長率 -7.8%，定價模式為免費增值。 | 指標 | [DeepSeek](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek) | [Trae](https://openaitools.app/tw/tool/trae) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://www.deepseek.com | https://www.trae.ai | | 分類 | Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型, AI API, AI 聊天機器人 | AI 程式碼助手, AI 程式碼生成器, AI Agent, AI 開發者工具 | | 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 | | 每月造訪次數 | 372,761,591 | 702,366 | | 月成長率 | +4.3% | -7.8% | | 主要市場 | 中國 | 中國 | | 直接造訪 | 291,585,405 | 373,236 | | 評論分數 | 4.8 | 4.7 | | 收藏數 | 44 | 6 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## DeepSeek DeepSeek（杭州深度求索人工智能有限公司）是一家前沿 AI 研究機構，憑藉開源權重的透明性與突破性的混合專家（MoE）及強化學習推理效率，撼動了全球大模型市場。繼 DeepSeek-V3 與經過同儕審查的 DeepSeek-R1 推理模型發布之後，DeepSeek 於 2026 年推出 DeepSeek-V4 世代——採用混合注意力架構，原生百萬 token 上下文視窗，包含 DeepSeek-V4-Pro（總參數 1.6T，每個 token 啟用 49B）與 DeepSeek-V4.1-Flash（總參數 284B，啟用 13B）。 使用者可以透過三種方式使用 DeepSeek：完全免費地透過消費級網頁端（chat.deepseek.com）與行動應用使用，並可一鍵切換深度思考與即時網頁搜尋；透過 DeepSeek 託管的 OpenAI 相容開發者 API 呼叫；或是在私有基礎設施上自託管其開源權重檢查點（包括 V3、R1、Prover-V2 以及蒸餾的 Qwen/Llama 變體）。這些模型在競賽數學、演算法設計、程式碼倉庫級軟體工程與結構化資料擷取上表現優異，API 的自動上下文快取可將重複提示詞成本削減 95% 以上。 2026 年底，DeepSeek 仍是開發者與自動化工作流程的性價比標竿。消費級聊天介面維持免費，無需強制性的每月 20 美元訂閱方案；而開發者 API 在 2026 年底轉向 `deepseek-flash` 與 `deepseek-v4-pro` 兩個主要端點，並採用分時段計價。離峰時段的 API 呼叫，Flash 僅需每百萬輸入 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、每百萬輸出 token 0.60 美元，V4-Pro 為輸入 0.66 美元 / 輸出 1.98 美元，僅為可比西方前沿模型成本的一小部分。 **價格與方案:** chat.deepseek.com 的網頁與行動聊天應用免費；按用量付費的 OpenAI 相容 API 離峰價為：deepseek-flash（V4.1-Flash）輸入每百萬 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、輸出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 輸入 0.66 美元（快取命中 0.022 美元）、輸出 1.98 美元（平日 UTC 尖峰時段按 2 倍計費）。 - **DeepSeek-V4 混合注意力與百萬上下文:** 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。 - **透明的思維鏈推理:** 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。 - **自動上下文快取與離峰 API 定價:** 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%。 - **免費消費級網頁與行動助理:** 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。 - **開源權重生態與自託管自由:** 在 Hugging Face 與 GitHub 上提供 DeepSeek-V3、R1、蒸餾變體與 Prover 模型的開源權重，使企業可在實體隔離環境中部署。 **優勢:** 完全免費的消費級網頁與行動應用，且包含深度推理與網頁搜尋; API token 單價極低（Flash 0.15/0.60 美元，V4-Pro 離峰 0.66/1.98 美元），快取輸入最高可省 98%; 與 OpenAI API 直接相容，模型切換或路由毫不費力; 強大的開源權重譜系讓團隊可自託管或微調，避免供應商鎖定 **限制:** 託管 API 與網頁應用將資料儲存在中國伺服器，導致部分西方企業與政府機構面臨合規限制; 尖峰時段（平日 UTC 01:00–04:00 與 06:00–10:00）API 價格為離峰的兩倍; 缺少 ChatGPT 與 Google Gemini 提供的原生語音模式、影片生成與生產力套件整合 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek.md) ## Trae Trae 是一款把程式智能代理放在編輯體驗核心的 AI 開發平台。其主打產品 TraeCode 是一個內建 AI 面板的完整 IDE：它不只是補全下一行程式碼，還能檢查整個專案、推理你想要的變化、同時編輯多個檔案，並執行指令來驗證結果。基於差異比對的審查流程讓你始終掌控哪些改動會被套用。 官方定位是「與智能協作」——助手與你並肩工作，而不是取代編輯器。典型用途包括生成樣板程式碼和新模組、重構雜亂程式碼、解釋陌生程式庫、修復失敗的測試，以及把自然語言任務轉成可用的改動。由於具備專案上下文，跨程式庫的結果通常比單檔補全更連貫。 除了 TraeCode，TraeWork 把同一助手模型應用到通用工作任務，讓平台同時涵蓋工程與日常效率。Trae 提供桌面端下載，也能在瀏覽器中使用，便於在不打亂整套工具鏈的情況下上手。 **價格與方案:** 可免費開始，付費升級可提高進階模型的使用額度；企業可透過 BytePlus 採購。用量按每次 AI 請求計算並因模型而異，重度使用者建議查看定價頁了解目前免費額度後再決定。 - **專案級程式上下文:** Trae 會讀取你的專案檔案與相依項目，因此建議是基於程式庫的真實結構，而不是孤立地看待每個檔案。 - **智能代理式程式生成與編輯:** 描述一個任務，智能代理會規劃並套用多檔案改動、顯示差異供你審查，還能作為改動的一部分執行終端指令。 - **除錯與程式解釋:** 向它詢問陌生程式碼、取得行內解釋，並在上下文中診斷和修復缺陷或失敗的測試。 - **TraeCode 加 TraeWork:** TraeCode 涵蓋程式流程，TraeWork 把 AI 助手用於日常知識任務——兩者均可下載桌面端，並提供網頁版。 - **免費起步、額度可升級:** 可以免費試用，並選擇提高使用額度的方案進行擴展，同時提供企業方案。 **優勢:** 免費版便於在付費前先行評估; 智能代理式工作流可處理多檔案改動和測試，而不只是自動補全; 深入的專案上下文提升了建議的相關性; 同時涵蓋程式（TraeCode）與通用工作（TraeWork） **限制:** 大量使用進階模型會很快觸及方案額度上限; 產品較新，部分整合與外掛仍在完善中; 打磨最充分的是程式流程，其他工作流相對不夠成熟; 按用量計的額度對大型團隊而言較難預估 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/trae.md) ## 常見問題 ### DeepSeek 與 Trae 的每月流量相比如何？ DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，而 Trae 有 702,366。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ DeepSeek 的月增率為 +4.3%；Trae 為 -7.8%。 ### 價格相比如何？ DeepSeek：免費增值。chat.deepseek.com 的網頁與行動聊天應用免費；按用量付費的 OpenAI 相容 API 離峰價為：deepseek-flash（V4.1-Flash）輸入每百萬 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、輸出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 輸入 0.66 美元（快取命中 0.022 美元）、輸出 1.98 美元（平日 UTC 尖峰時段按 2 倍計費）。 Trae：免費增值。可免費開始，付費升級可提高進階模型的使用額度；企業可透過 BytePlus 採購。用量按每次 AI 請求計算並因模型而異，重度使用者建議查看定價頁了解目前免費額度後再決定。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/tw/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | 免費增值 | 提供更強的多模態推理與智能體工具，但缺乏 DeepSeek 超低成本的 API 定價。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/tw/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | 免費增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gemini-gemini-advanced.md) | | 3 | [Claude](https://openaitools.app/tw/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | 免費增值 | Anthropic 的前沿 AI 工作空間，由 Claude 5.5 驅動，擅長代理式程式開發、分析與細膩寫作。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/claude-2.md) | | 4 | [Grok](https://openaitools.app/tw/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | 免費增值 | 具備即時 X 社群資料整合功能，但針對專門的開發者程式碼工作流程，其成本效益較低。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/grok.md) | | 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/tw/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | 免費增值 | 即時 AI 答案引擎與研究工作區，將聯網引用與前沿推理模型結合。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/perplexity-ai.md) | | 6 | [Qwen 4 (通義千問 4)](https://openaitools.app/tw/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | 免費增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/qwen-4.md) | | 7 | [Cursor](https://openaitools.app/tw/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免費增值 | 提供更深入的 IDE 整合與更強大多檔案編輯功能，但完整功能需要付費訂閱。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cursor.md) | | 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/tw/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 免費 | 擅長超長文件分析與研究，但缺乏同等級的開源權重開發者社群支援。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/kimi-chat.md) | | 9 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/tw/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 免費增值 | Google 面向代理優先時代的開發平台，讓 AI 代理幫你打造與交付軟體 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/google-antigravity.md) | | 10 | [Replit](https://openaitools.app/tw/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 免費增值、付費 | 擅長即時的瀏覽器端雲端部署與全端 App 生成，但較不適合繁重的本地多倉庫工作流程。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/replit.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/deepseek-vs-trae More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)