# DeepSeek vs Whenable DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Whenable 每月有 0 次造訪，成長率 0%，定價模式為免費增值。 | 指標 | [DeepSeek](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek) | [Whenable](https://openaitools.app/tw/tool/whenable) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://www.deepseek.com | https://info.whenable.app | | 分類 | Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型, AI API, AI 聊天機器人 | AI 生產力工具, AI 任務管理, AI 筆記生成器, AI 路線圖 | | 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 | | 每月造訪次數 | 372,761,591 | 0 | | 月成長率 | +4.3% | 0% | | 主要市場 | 中國 | 全球 | | 直接造訪 | 291,585,405 | 0 | | 評論分數 | 4.8 | 4.2 | | 收藏數 | 44 | 0 | | 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) ## Whenable Whenable 重新思考了傳統的待辦清單：它先讓你釐清真正重要的事，再開始逐項打勾。你不再只是面對一張扁平的雜事列表，而是把任務和它所服務的目標一起加入，應用會根據你設定的優先順序把所有內容對應到個人路線圖上。如此一來，你看到的不僅是接下來要做什麼，還有為什麼重要，以及它如何連到你正在追求的大目標。 應用把多個日常生產力介面集中在一處：任務與待辦管理、目標追蹤以及筆記，讓記錄與規劃發生在同一個工作空間。Whenable 接著運用 AI 式的優先順序判斷，凸顯此刻真正值得關注的事項，幫助你不再把所有項目都當成同樣緊急。產品標籤也提到成就分享與進度分享是體驗的一部分。 Whenable 面向那些被通用任務管理器壓得喘不過氣、想要更有意識地規劃的人。它適合個人規劃、以目標為核心的日常安排，以及希望用單一路線圖檢視取代零散清單的使用者。產品採用免費增值模式，你可以先使用核心規劃功能，再決定是否升級付費功能。 **價格與方案:** 免費增值（Freemium）。Whenable 提供免費版本並可付費升級；具體方案與限制請以官網為準。 - **以優先順序驅動的路線圖:** 任務與目標會依你設定的優先順序整理成個人路線圖，讓全局始終清晰可見。 - **待辦與目標統一管理:** 在同一處管理日常任務與長期目標，不必在多個應用之間來回切換。 - **內建筆記本:** 在規劃與追蹤工作的同一空間裡記錄靈感與筆記。 - **智慧優先順序排序:** 應用協助判斷接下來最該關注什麼，而不是把每項都當成同樣緊急。 - **進度與成就分享:** 完成里程碑後加以記錄，並與你選擇的人分享成就。 **優勢:** 把任務、目標與筆記整合在同一工作空間; 以優先順序為基礎的路線圖比扁平清單更有意義; 免費增值模式便於上手試用; 非常適合以目標為核心的個人規劃 **限制:** 路線圖模式需要一定初始設定才能展現價值; 不太適合團隊或協作型專案管理; 功能深度可能超出輕度清單使用者的需求 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/whenable.md) ## 常見問題 ### DeepSeek 與 Whenable 的每月流量相比如何？ DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，而 Whenable 有 0。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%；Whenable 為 0%。 ### 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）。 Whenable：免費增值。免費增值（Freemium）。Whenable 提供免費版本並可付費升級；具體方案與限制請以官網為準。 ## 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 | 提供更優質的長篇程式碼產出與細緻寫作，但缺乏 DeepSeek 專門的開源權重推理模型。 | [.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 | 打造宏圖軟體的 AI 編碼代理 | [.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 | [Ollama](https://openaitools.app/tw/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ollama.md) | | 10 | [Dify](https://openaitools.app/tw/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | 免費增值 | 打造、部署並治理可上線的代理式 AI 工作流程 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/dify-ai.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/deepseek-vs-whenable 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)