# DeepSeek vs Devzery

DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，月度环比增长为 +4.3%，定价为免费增值。Devzery 记录了 2,378 月访问量，增长率为 -85.1%，定价为定价请咨询。

| 指标 | [DeepSeek](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek) | [Devzery](https://openaitools.app/zh/tool/devzery) |
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| 官网地址 | https://www.deepseek.com | https://www.devzery.com |
| 分类 | Large Language Models (LLMs), Open Source AI Models, AI API, AI 聊天机器人 | AI 测试, AI API, AI Agent, AI Developer Tools |
| 定价模式 | 免费增值 | 定价请咨询 |
| 月访问量 | 372,761,591 | 2,378 |
| 月度环比增长率 | +4.3% | -85.1% |
| 主要市场 | 中国 | 美国 |
| 直接访问量 | 291,585,405 | 945 |
| 评价得分 | 4.8 | 4.2 |
| 收藏数 | 44 | 1 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## DeepSeek

DeepSeek（杭州深度求索人工智能有限公司）是一家前沿 AI 研究机构，凭借开源权重的透明性与突破性的混合专家（MoE）及强化学习推理效率，搅动了全球大模型市场。继 DeepSeek-V3 与经过同行评审的 DeepSeek-R1 推理模型发布之后，DeepSeek 于 2026 年推出 DeepSeek-V4 世代——采用混合注意力架构，原生百万 token 上下文窗口，包含 DeepSeek-V4-Pro（总参数 1.6T，每个 token 激活 49B）与 DeepSeek-V4.1-Flash（总参数 284B，激活 13B）。

用户可以通过三种方式使用 DeepSeek：完全免费地通过消费级网页端（chat.deepseek.com）与移动应用使用，并可一键切换深度思考与实时网页搜索；通过 DeepSeek 托管的 OpenAI 兼容开发者 API 调用；或是在私有基础设施上自托管其开源权重检查点（包括 V3、R1、Prover-V2 以及蒸馏的 Qwen/Llama 变体）。这些模型在竞赛数学、算法设计、代码仓库级软件工程与结构化数据抽取上表现优异，API 的自动上下文缓存可将重复提示词成本削减 95% 以上。

2026 年末，DeepSeek 仍是开发者与自动化工作流的性价比标杆。消费级聊天界面保持免费，无需强制性的每月 20 美元订阅档；而开发者 API 在 2026 年末转向 `deepseek-flash` 与 `deepseek-v4-pro` 两个主要端点，并采用分时段计价。非高峰时段的 API 调用，Flash 仅需每百万输入 token 0.15 美元（缓存命中 0.003 美元）、每百万输出 token 0.60 美元，V4-Pro 为输入 0.66 美元 / 输出 1.98 美元，仅为可比西方前沿模型成本的一小部分。

**定价与套餐:** chat.deepseek.com 的网页与移动聊天应用免费；按量付费的 OpenAI 兼容 API 非高峰价为：deepseek-flash（V4.1-Flash）输入每百万 token 0.15 美元（缓存命中 0.003 美元）、输出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 输入 0.66 美元（缓存命中 0.022 美元）、输出 1.98 美元（工作日 UTC 高峰时段按 2 倍计费）。

- **DeepSeek-V4 混合注意力与百万上下文:** 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。
- **透明的思维链推理:** 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。
- **自动上下文缓存与非高峰 API 定价:** 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%。
- **免费消费级网页与移动助手:** 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。
- **开源权重生态与自托管自由:** 在 Hugging Face 与 GitHub 上提供 DeepSeek-V3、R1、蒸馏变体与 Prover 模型的开源权重，使企业可在物理隔离环境中部署。

**优势:** 完全免费的消费级网页与移动应用，且包含深度推理与网页搜索; API token 单价极低（Flash 0.15/0.60 美元，V4-Pro 非高峰 0.66/1.98 美元），缓存输入最高可省 98%; 与 OpenAI API 直接兼容，模型切换或路由毫不费力; 强大的开源权重谱系让团队可自托管或微调，避免供应商锁定

**局限:** 托管 API 与网页应用将数据存储在中国服务器，导致部分西方企业与政府机构面临合规限制; 高峰时段（工作日 UTC 01:00–04:00 与 06:00–10:00）API 价格是非高峰的两倍; 缺少 ChatGPT 与 Google Gemini 提供的原生语音模式、视频生成与生产力套件集成

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek.md)

## Devzery

Devzery 是面向 QA 与工程团队的 AI 驱动 API 回归测试平台。其核心是一个自主 AI 智能体，在 API 层面运行端到端回归测试，验证用户级功能、校验集成并实时跟踪 API 变更，目标是在软件开发生命周期中更早发现回归问题，并减少手工编写测试的时间。

该平台可根据 PRD 或项目详情生成富含上下文的测试套件，随 API 变更自动调整测试，并产生带有状态、关联测试用例、预期与实际结果以及错误描述的 AI 缺陷报告。它还能自动为 API 生成 Swagger 文档，省去常见的手工维护工作。

Devzery 与 Jira、GitHub Actions、Jenkins 等项目管理与 CI/CD 工具集成，可在每次合并或部署时触发回归套件。支持 Node、Java、Python 和 Golang 的中间件 SDK 会记录 API 请求与响应以实现持续回归覆盖，Devzery 还在 GitHub 上发布了开源的 UI 测试用例生成器。

**定价与套餐:** Devzery 未公开标价，采用询价方式（当前官网邀请用户加入等候名单）。具体方案与演示请联系 Devzery 团队。

- **自主 API 回归智能体:** AI 智能体在 API 层面运行端到端功能回归测试，并实时跟踪 API 变更。
- **AI 生成测试套件:** Devzery 分析你的 PRD 或项目详情，生成富含上下文的 API 测试用例，包括边界场景以扩大覆盖。
- **自动 Swagger 文档:** AI 分析复杂数据结构，为你的 API 生成准确且最新的 Swagger 架构定义。
- **CI/CD 与项目管理集成:** 接入 Jira、GitHub Actions 和 Jenkins，在合并与部署时自动触发回归套件。
- **中间件 SDK 日志:** 支持 Node、Java、Python 和 Golang 的中间件 SDK 记录 API 请求与响应，实现持续回归覆盖。

**优势:** 端到端自动化 API 层面回归测试; 可根据 PRD 与产品上下文生成测试用例; 与 Jira、GitHub Actions 和 Jenkins 原生集成; 提供开源的 UI 测试用例生成器

**局限:** 未公开定价，需要联系团队; 产品处于早期阶段，新用户需排队; 部分营销数据（2x/3x 倍数）为厂商自报

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/devzery.md)

## 常见问题

### DeepSeek 和 Devzery 在月流量上如何比较？

DeepSeek 有 372,761,591 月访问量，而 Devzery 有 2,378。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。

### 它们的增长率如何比较？

DeepSeek 的月度环比增长率为 +4.3%；Devzery 为 -85.1%。

### 价格如何比较？

DeepSeek: 免费增值。chat.deepseek.com 的网页与移动聊天应用免费；按量付费的 OpenAI 兼容 API 非高峰价为：deepseek-flash（V4.1-Flash）输入每百万 token 0.15 美元（缓存命中 0.003 美元）、输出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 输入 0.66 美元（缓存命中 0.022 美元）、输出 1.98 美元（工作日 UTC 高峰时段按 2 倍计费）。 Devzery: 定价请咨询。Devzery 未公开标价，采用询价方式（当前官网邀请用户加入等候名单）。具体方案与演示请联系 Devzery 团队。

## 替代工具

| # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） |
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| 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/zh/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | 免费增值 | 提供更强的多模态推理与智能体工具，但缺乏 DeepSeek 超低成本的 API 定价。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/chatgpt-4.md) |
| 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/zh/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | 免费增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/gemini-gemini-advanced.md) |
| 3 | [Claude](https://openaitools.app/zh/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | 免费增值 | 提供更优质的长篇代码产出与细致写作，但缺乏 DeepSeek 专门的开源权重推理模型。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/claude-2.md) |
| 4 | [Grok](https://openaitools.app/zh/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | 免费增值 | 具备实时 X 社交数据整合功能，但针对专门的开发者代码工作流程，其成本效益较低。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/grok.md) |
| 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/zh/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | 免费增值 | 实时 AI 答案引擎与研究工作室，将联网引用与前沿推理模型相结合。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/perplexity-ai.md) |
| 6 | [Qwen 4 (通义千问 4)](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | 免费增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4.md) |
| 7 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免费增值 | 打造宏大软件的 AI 编程智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor.md) |
| 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/zh/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 免费 | 擅长超长文档分析与研究，但缺乏同等级的开源权重开发者社区支援。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kimi-chat.md) |
| 9 | [Ollama](https://openaitools.app/zh/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/zh/tool/ollama.md) |
| 10 | [KaneAI](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 生成式 AI 原生的端到端测试代理，用自然语言规划、编写并自愈测试 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/deepseek-vs-devzery

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