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继DeepSeek之后，又一国产AI Agent产品横空出世，Manus一夜之间成为了AI圈的顶流。那么，它和DeepSeek的差别是什么？谁更厉害呢？就此问题，我们提问了DeepSeek，并打开深度思考和联网搜索，得到的结论如下：DeepSeek是知识型“最强大脑”，Manus是执行型“全能打工人”，两者并非直接竞争，而是技术路径的互补。- 技术架构：基于混合专家模型（MoE），参数规模达6710亿，专注于语言模型的极致优化，擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。例如，法律合同润色、学术论文撰写等。
1）语言理解与生成：在中文知识问答（正确率64.1%）和复杂语义解析上表现突出。2）开源与低成本：开放模型权重，API调用成本仅为同类产品的1/15，支持企业级规模化应用。3）多模态兼容：可处理高分辨率图像输入，但视觉模块尚未完善。
- 技术架构：采用多智能体协作架构，通过虚拟机运行子Agent，整合工具链（如浏览器、代码编辑器）实现端到端任务闭环，例如自动生成Excel报告、调用API完成股票分析等。
1）任务闭环能力：从规划到交付全流程自动化，减少人工干预，例如并行处理“爬取财报→编写代码→部署网站”的复杂链路。2）工具链整合：支持调用Photoshop插件等工具，重构创意产业流程。3）GAIA基准测试表现：任务拆解颗粒度达“0.1秒级决策”，性能超越OpenAI同类产品。
需要深度知识处理、高精度单线程任务的场景，如法律文书起草、学术润色、数学计算等。需要多步骤协作、跨平台自动化执行的场景，如简历筛选、商业分析、旅行规划等。- 若追求“智慧输出”（如专业内容生成），DeepSeek更具优势。
- 若追求“高效执行”（如自动化流程），Manus更胜一筹。
- 短板：知识库更新滞后、多模态能力不足（如视觉模块落后于Claude/Gemini）、复杂任务依赖人工训练。
- 未来：通过开源生态吸引开发者优化模型，并提升多模态能力以拓展应用场景。
- 短板：自动化流程中的错误传导风险、高算力消耗下的商业模式可持续性、生态壁垒（如大模型自建工具链的威胁）。
- 未来：需验证复杂任务可靠性，优化异常中断机制，并探索与DeepSeek等模型的嵌套协作（如将DeepSeek作为语言引擎支撑Manus）。
- DeepSeek代表语言基座模型的极致优化，为AI提供“大脑”；
- Manus探索具身智能的应用边界，赋予AI“手脚”。
未来，技术融合（如DeepSeek的知识库与Manus的执行链结合）可能催生更强大的下一代AI产品。- 短期：根据需求选择——专业内容生成选DeepSeek，自动化执行选Manus。
- 长期：两者的发展需突破各自技术瓶颈，但互补性可能推动AI向更实用化、人性化方向演进。
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