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头对头基准测试
Agent AFK vs DeepSeek
Agent AFK 记录了 0 月访问量，月度环比增长为 0%，定价为免费。DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，增长率为 +4.3%，定价为免费增值。
Agent AFK 记录了 0 月访问量，月度环比增长为 0%，定价为免费。DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，增长率为 +4.3%，定价为免费增值。
由 DeepSeek-V4 与 R1 驱动的高效开源权重与托管推理 AI，token 成本极低。
| 维度 / 指标 |  | |
|---|---|---|
| 官方域名 | agentafk.com | deepseek.com |
| 定价模式 | 免费 | 免费增值 |
| 月访问量 | 0 (0) | 3.73亿 (372,761,591) |
| 月度环比流量变化 | 0 (0%) |
| +1536.22万 (+4.3%) |
| 主要市场与份额 | 🌐 全球 (—) | 🇨🇳 中国 (50.5%) |
|---|
| 直接访问 / 月 | 0 | 2.92亿 |
|---|
| 用户评分 | 4.6 | 4.8 |
|---|
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
|---|
开源编码智能体，自我验证并在完成后通知你
第二个对抗式智能体会在结果进入你的 diff 之前重新推导子智能体的结论，让“已完成”必须证明自己正确，而不仅仅是声称。
在 CLI REPL 中交互，用后台守护进程运行无人值守任务，或通过 Telegram 的 /watch 和 /abort 跟随并控制会话。
会话中的智能体充当编排者，把工作分发给并行子智能体，汇总结果并在合并前重新核查。
/review、/mint、/diagnose、/shadow-verify、/ship 等命令会展开并行审查者或构建流水线，而不是发送单条提示。
由 DeepSeek-V4 与 R1 驱动的高效开源权重与托管推理 AI，token 成本极低。
依托稀疏混合专家架构（V4-Pro 为 1.6T 中的 49B 激活参数），以极低延迟与内存开销处理最多 100 万 token。
由 DeepSeek-R1 开创并融入 V3.2 与 V4 思考模式，对复杂数学、逻辑与代码调试展示逐步自校验过程。
缓存命中时，输入 token 成本降至 Flash 的每百万 0.003 美元与 V4-Pro 的每百万 0.022 美元，非高峰 UTC 时段费率再低 50%。
在 chat.deepseek.com 及 iOS/Android 上免费提供文档上传、推理模式与网页搜索，核心模型不必付费墙。
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提供巨大的上下文窗口与深度的 Google 生态系整合，但对于纯推理任务感觉较不够专精。
免费 / 开源提供同等级的开源权重基础模型与多语言效能，但需要自行架构主机或第三方推理设定。
免费 / 开源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
提供巨大的上下文窗口与深度的 Google 生态系整合，但对于纯推理任务感觉较不够专精。
免费 / 开源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
