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头对头基准测试
DeepSeek vs Orca
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。Orca 记录了 1,025,891 月访问量，增长率为 +1%，定价为 Free, Open Source, Enterprise on request。
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。
月访问量
3.73亿
月度环比增长率
+4.3%
主要市场
🇨🇳 中国
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。Orca 记录了 1,025,891 月访问量，增长率为 +1%，定价为 Free, Open Source, Enterprise on request。
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。
让多个编程智能体在各自独立的 worktree 中并行运行
| 维度 / 指标 | ||
|---|---|---|
| 官方域名 | deepseek.com | onorca.dev |
| 定价模式 | 免费增值 | Free, Open Source, Enterprise on request |
| 月访问量 | 3.73亿 (372,761,591) | 102.59万 (1,025,891) |
| 月度环比流量变化 | +1536.22万 (+4.3%) | +9969 (+1%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 美国 (15.9%) |
| 直接访问 / 月 | 2.92亿 | 34.46万 |
| 用户评分 | 4.8 | 4.6 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
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。
让多个编程智能体在各自独立的 worktree 中并行运行
每个智能体拥有独立的 Git worktree，多个智能体可以同时编辑、测试和构建而不会互相冲突。
支持 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor CLI、OpenCode、Copilot、Cline 等众多命令行智能体，可直接复用你已有的订阅。
内置浏览器支持点击任意元素以复制其 HTML、样式与选择器，或对页面截图，并把这些上下文直接粘贴进智能体对话。
在一个界面中审阅 AI 输出、运行命令，并按任务需要自由排布终端、浏览器、文件与 diff 面板。
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。
专项更强An AI-native code editor optimized for multi-file generation rather than managing multiple parallel terminal agent worktrees.
Provides an extensive platform and desktop command center for parallel AI coding agents, but with a heavier proprietary footprint.
Provides an extensive platform and desktop command center for parallel AI coding agents, but with a heavier proprietary footprint.
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.
