从各大主流媒体的报道，以及一键实测来说，Manus 效果确实很炸裂，基本上可以看做是一个 RPA +智能体+AI工作流的综合体，能够帮你完成一些很复杂的任务。更重要的是，它自己内置了一台云电脑，可以真实的模拟用户在电脑上的操作，并且会根据反馈自己去实时优化和改进操作，最终完成任务。
Manus 很强，但这个产品让人诟病的就是，没有全量发布，还是邀请码机制，能够真实评价和上手的机会很少。
那它和现在正值热点风口上的deepseek相比，又有什么区别？谁会更强？
1、底层逻辑的分野
- DeepSeek：以混合专家模型（MoE）为核心，专注语言基座的深度优化。通过6710亿参数和14.8万亿Token的中文语料库，实现高精度语义理解（中文知识问答正确率64.1%）与低成本推理（API成本仅为Claude-3.5的1/15）。其技术壁垒在于动态路由算法与三维语义嵌入（字形-拼音-语义），显著提升中文歧义消解能力。
- Manus：采用多智能体协作架构，构建“规划-执行-验证”闭环。通过虚拟机环境调用工具链（如浏览器、代码编辑器），实现端到端任务自动化（如自动解压简历包生成Excel分析表）。GAIA基准测试显示，其任务拆解颗粒度达“0.1秒级决策”，执行成功率86.5%，远超传统模型。
2、能力边界差异
- DeepSeek：擅长单线程知识密集型任务（法律文书生成、医学文献解读），但对跨平台操作依赖外部工具链。
- Manus：突破“建议者”定位，直接交付成果（如股票分析报告、交互式网站），但底层模型原创性弱于DeepSeek。
二、商业化路径与生态布局
1、市场定位
- DeepSeek：定位“AI水电煤”，通过开源生态（阿里云/百度智能云集成）降低中小企业应用门槛，典型案例包括招商银行智能投顾系统（资产配置效率提升40%）。
- Manus：瞄准“数字员工”市场，以邀请码制与分层订阅（高投入模式限制每日使用次数）切入垂直场景，二手市场邀请码一度炒至10万元。
2、盈利模式冲突
- DeepSeek通过规模化API调用获利（每百万Token输出成本8元），而Manus受限于高算力消耗（单任务成本约2美元），需平衡免费体验与付费订阅。
三、用户场景与行业渗透
四、未来趋势：竞争还是融合？
1、短期竞合关系
- 技术互补：DeepSeek可作为Manus的语义引擎优化任务拆解逻辑，Manus则为DeepSeek提供执行接口。
- 生态博弈：若阿里云等巨头推出“基座模型+工具链”整合方案，可能挤压两者生存空间。
2、长期范式革命
- 2027-2030年或出现“认知-执行一体化”模型，实现因果推理与行动决策的深度耦合。
- 边缘计算普及后，轻量化模型将推动实时本地化智能服务（如手机端自动生成PPT并打印）。
从豆包到Deepseek，再到现在的Manus，可以明显感觉到国内AI不断的突破式发展。对我们的生活也有很大的影响，希望大家可以一起拥抱新的技术、新的工具，能够更快的帮助到自己的生活和工作！
原文链接：https://blog.csdn.net/WangMing_X/article/details/146095628?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25223a4178584822ba15b394461324c25647%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=3a4178584822ba15b394461324c25647&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-26-146095628-null-null.nonecase&utm_term=manus
