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正面對決基準比較
DeepSeek vs Winggg
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。Winggg 每月有 5,466 次造訪，成長率 -54.8%，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。Winggg 每月有 5,466 次造訪，成長率 -54.8%，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 | winggg.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 5466 (5,466) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | -6634 (-54.8%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇺🇸 美國 (46.8%) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 2147 |
| 使用者評分 | 4.8 | 3.8 |
| 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。
你的 AI 撩妹／撩哥軍師：開話題、延續聊天、順利約到人
Winggg 會學習你的措辭、俚語與聊天習慣，讓建議越來越像你自己會寫出的內容。
上傳對方檔案或社群內容，一次取得多則自然的開場話題，而不是一句通用模板。
可在友善、風趣、曖昧之間切換語氣，還能加入自己的背景資訊或方向來引導每則訊息。
取得讓聊天持續下去的建議回覆，以及何時、如何提出線下見面的說法。
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.
What Brandon Thinks is an AI chat analyst that reads your WhatsApp, iMessage or other chat and writes a blunt, opinionated report on the dynamics and the people in it.
What Brandon Thinks is an AI chat analyst that reads your WhatsApp, iMessage or other chat and writes a blunt, opinionated report on the dynamics and the people in it.
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.
