3月7日消息，Manus一夜之間成為AI圈頂流。它和DeepSeek的差別是什么，誰更厲害呢？

就此問題，我們提問了DeepSeek，并打開深度思考和聯網搜索，得到的結論如下：

DeepSeek是知識型“最強大腦”，Manus是執行型“全能打工人”，兩者并非直接競爭，而是技術路徑的互補。

一、技術定位與核心能力

DeepSeek：知識型“最強大腦”

技術架構：基于混合專家模型（MoE），參數規模達6710億，專注于語言模型的極致優化，擅長知識推理、文本生成與專業問題解答。#利群價格表#例如，法律合同潤色、學術論文撰寫等。

核心優勢：

語言理解與生成：在中文知識問答（正確率64.1%）和復雜語義解析上表現突出。

開源與低成本：開放模型權重，API調用成本僅為同類產品的1/15，支持企業級規模化應用。

多模態兼容：可處理高分辨率圖像輸入，但視覺模塊尚未完善。

Manus：執行型“全能打工人”

技術架構：采用多智能體協作架構，通過虛擬機運行子Agent，整合工具鏈（如瀏覽器、代碼編輯器）實現端到端任務閉環，例如自動生成Excel報告、調用API完成股票分析等。

核心優勢：

任務閉環能力：從規劃到交付全流程自動化，減少人工干預，例如并行處理“爬取財報→編寫代碼→部署網站”的復雜鏈路。#寶馬和MINI是什么關系#

工具鏈整合：支持調用Photoshop插件等工具，重構創意產業流程。

GAIA基準測試表現：任務拆解顆粒度達“0.1秒級決策”，性能超越OpenAI同類產品。

二、適用場景與用戶需求

DeepSeek更適用的場景：

需要深度知識處理、高精度單線程任務的場景，如法律文書起草、學術潤色、數學計算等。#男神#

Manus更適用的場景：

需要多步驟協作、跨平臺自動化執行的場景，如簡歷篩選、商業分析、旅行規劃等。

用戶需求決定選擇：

若追求“智慧輸出”（如專業內容生成），DeepSeek更具優勢。

若追求“高效執行”（如自動化流程），Manus更勝一籌。

三、技術路線與發展潛力

DeepSeek的挑戰與方向：

短板：知識庫更新滯后、多模態能力不足（如視覺模塊落后于Claude/Gemini）、復雜任務依賴人工訓練。

未來：通過開源生態吸引開發者優化模型，并提升多模態能力以拓展應用場景。#銅雀臺#

Manus的挑戰與方向：

短板：自動化流程中的錯誤傳導風險、高算力消耗下的商業模式可持續性、生態壁壘（如大模型自建工具鏈的威脅）。#換機#

未來：需驗證復雜任務可靠性，優化異常中斷機制，并探索與DeepSeek等模型的嵌套協作（如將DeepSeek作為語言引擎支撐Manus）。

四、綜合對比：互補而非競爭

兩者并非直接競爭，而是技術路徑的互補：

DeepSeek代表語言基座模型的極致優化，為AI提供“大腦”；

Manus探索具身智能的應用邊界，賦予AI“手腳”。

未來技術融合（如DeepSeek的知識庫與Manus的執行鏈結合）可能催生更強大的下一代AI產品。

結論：誰更厲害？

短期：根據需求選擇——專業內容生成選DeepSeek，自動化執行選Manus。

長期：兩者的發展需突破各自技術瓶頸，但互補性可能推動AI向更實用化、人性化方向演進。