加载中…
头对头基准测试
Dataing vs DeepSeek
Dataing 记录了 2,726 月访问量，月度环比增长为 -53.2%，定价为免费增值。DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，增长率为 +4.3%，定价为免费增值。
Dataing 记录了 2,726 月访问量，月度环比增长为 -53.2%，定价为免费增值。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 | dataing.io | deepseek.com |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费增值 |
| 月访问量 | 2726 (2,726) | 3.73亿 (372,761,591) |
| 月度环比流量变化 | -3098 (-53.2%) | +1536.22万 (+4.3%) |
| 主要市场与份额 | 🇺🇸 美国 (100%) | 🇨🇳 中国 (50.5%) |
| 直接访问 / 月 | 1070 | 2.92亿 |
| 用户评分 | 3.9 | 4.8 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
让“几乎认识”变成一句问候的 AI 情感伙伴
让 Cupid 找人、解读文字、制定计划或记住细节，得到的是具体观察而非排名。
Cupid 仅使用你主动分享的细节，每条解读都可被纠正或舍弃。
它不是无限信息流，而是给出单一资料，并说明可能契合的原因和信号强度。
资料页与你共同塑造、由你编辑，更像一幅动态肖像而非静态简介。
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。
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。
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.
免费 / 开源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
专项更强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.
专项更强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.
免费 / 开源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
免费 / 开源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
