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头对头基准测试
DeepSeek vs Union.ai
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。Union.ai 记录了 17,787 月访问量，增长率为 -28.4%，定价为免费增值，定价请咨询。
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。Union.ai 记录了 17,787 月访问量，增长率为 -28.4%，定价为免费增值，定价请咨询。
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 | union.ai |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费增值，定价请咨询 |
| 月访问量 | 3.73亿 (372,761,591) | 1.78万 (17,787) |
| 月度环比流量变化 | +1536.22万 (+4.3%) | -7039 (-28.4%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 美国 (52.8%) |
| 直接访问 / 月 | 2.92亿 | 7040 |
| 用户评分 | 4.8 | 4.4 |
| 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。
在你自己的云中运行的持久化 AI 运行时
任务、追踪与制品可跨基础设施故障存活。运行可派生、恢复并从最后一个成功步骤重放，重试与缓存由运行时统一处理。
具名、带类型并带版本的制品把团队连接起来，血缘图清晰展示某个版本由哪次运行产出、又被哪些下游任务消费。
控制面托管在 Union 云，负载在你自己的 AWS、GCP、Azure 或新云集群上执行，始终处于自有安全边界内。
支持接入 OpenAI、Claude、PydanticAI、CrewAI 等智能体，每一轮都被追踪并在临时容器中沙箱执行，支持 MCP 服务器与人工审批。
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.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
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