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头对头基准测试
DeepSeek vs ThinkAny
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。ThinkAny 记录了 2,067 月访问量，增长率为 -53.1%，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。ThinkAny 记录了 2,067 月访问量，增长率为 -53.1%，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 | thinkany.ai |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费增值 |
| 月访问量 | 3.73亿 (372,761,591) | 2067 (2,067) |
| 月度环比流量变化 | +1536.22万 (+4.3%) | -2338 (-53.1%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇯🇵 日本 (64.5%) |
| 直接访问 / 月 | 2.92亿 | 754 |
| 用户评分 | 4.8 | 4.1 |
| 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。
向网络提问，获得带引用的综合答案
每次查询都会触发实时网络检索，因此答案反映当前页面而非固定的训练快照，并会列出信息来源供核实。
ThinkAny 会阅读检索到的页面并撰写结构化摘要，把多标签页的调研过程压缩为一次回答。
搜索与结果支持多种界面语言，页面会按语言自动提供本地化版本。
模型选择器让用户决定由哪个底层模型处理查询，搜索历史会被保留以便日后查阅。
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.
