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头对头基准测试
DeepSeek vs Schematic
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。Schematic 记录了 21,744 月访问量，增长率为 -18.2%，定价为免费试用。
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。Schematic 记录了 21,744 月访问量，增长率为 -18.2%，定价为免费试用。
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 | deepseek.com | schematichq.com |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费试用 |
| 月访问量 | 3.73亿 (372,761,591) | 2.17万 (21,744) |
| 月度环比流量变化 | +1536.22万 (+4.3%) | -4841 (-18.2%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 美国 (33.8%) |
| 直接访问 / 月 | 2.92亿 | 8529 |
| 用户评分 | 4.8 | 4.3 |
| 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。
在一个实时账本上完成计量、积分、定价与权益
每个可计费事件只计一次，每项限制都实时应用，并以公司、用户或代理为单位，让用量与访问权限永不失步。
以积分形式销售用量，可配置消耗速率、结转比例、自动充值阈值与促销积分到期时间。
把方案、加购项、试用与功能闸门定义为数据，为变更建立版本、以客户视角预览，并在不部署代码的情况下推出。
可在同一套引擎中建立席位制、按量付费、分层超额、预付承诺、刚性上限与柔性上限，以及混合模式。
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.
Seismic is an AI-powered sales enablement platform for customer-facing teams. It combines content management, enablement intelligence and role-based AI agents to help marketers, sellers and leaders prepare, engage buyers and drive revenue execution.
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.
