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头对头基准测试
DeepSeek vs WriteApp.co
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。WriteApp.co 记录了 0 月访问量，增长率为 -100%，定价为免费增值，付费，免费。
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。WriteApp.co 记录了 0 月访问量，增长率为 -100%，定价为免费增值，付费，免费。
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 | writeapp.co |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费增值，付费，免费 |
| 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%) | -109 (-100%) |
| 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 | 3.7 |
| 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。
支持 75+ 学科的论文与学术写作应用
无需切换工具，即可在 75 个以上学科领域生成论文、学期报告、课程作业与读书报告。
需求由专业写手处理，他们会研究主题，并按照你的指示构建结构完整且原创的作品。
自动检测语法错误、生硬措辞与语气不一致，让草稿读起来顺畅并符合学术标准。
可预先设定语气、字数与格式，使产出匹配学术、正式或口语语体以及所需篇幅。
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.
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Jenni is an AI research and academic writing workspace that helps students, researchers, and academics read, write, and cite in one place. Bring in PDFs or import a Zotero or Mendeley library, and Jenni's autocomplete suggests sentences grounded in your own sources, with every suggestion linked to the exact page and paragraph. A built-in writer, AI chat, citation engine covering 10,000+ styles, and a Reviews tool for catching weak or unverified claims make it a full environment for producing cited papers.
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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.
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