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头对头基准测试
DeepSeek vs Seamless
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。Seamless 记录了 0 月访问量，增长率为 0%，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。
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。Seamless 记录了 0 月访问量，增长率为 0%，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 | deepseek.com | seaml.es |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费增值 |
| 月访问量 | 3.73亿 (372,761,591) | 0 (0) |
| 月度环比流量变化 | +1536.22万 (+4.3%) | 0 (0%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🌐 全球 (—) |
| 直接访问 / 月 | 2.92亿 | 0 |
| 用户评分 | 4.8 | 4.2 |
| 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。
面向研究者与学生的 AI 文献综述与奖学金搜索工具
描述主题或粘贴文字片段，Seamless 会在 Semantic Scholar 中检索真实论文，并生成带引用的文献综述。
检索奖学金与助学金数据库，获取为你精选的机会，可通过链接添加新奖学金，并对已保存的检索收到提醒。
获取结构与内容建议、草稿反馈，并按照奖学金要求对语言进行润色。
将综述导出为 Word 或 PDF 并生成引用报告，付费方案可使用 arXiv、PubMed、DBLP 等高级来源。
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.
Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
