科技圈又“癫”了。
3月6日凌晨，中国团队Monica.im发布的AI Agent“Manus”，不仅能写文做PPT，还能筛选简历炒股票，最重要的是它能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。
消息一出，直接登顶社媒热搜，用户疯狂求取内测邀请码，某鱼平台竟炒至数万的价格。
与此同时，资本市场4000多家股票上涨，其中科技股打头阵，AI智能体、云计算领涨。有网友将其称为“国运级科技成果”。
而就在几个月前，另一款AI产品DeepSeek也因开源策略和低成本高性能引发热议。两款产品看似同属AI领域，却代表着技术发展的不同方向——它们的差异究竟有多大？
一、基座模型 vs 应用先锋，不同的技术定位DeepSeek的定位是“AI基座模型专家”，其核心是打造高性能、低成本的底层大模型。例如，其开源的DeepSeek-V3模型推理成本仅为同类产品的1/10，在数学推理、代码生成等任务中与GPT-4比肩，甚至更优。它像一位“在线顾问”，擅长提供专业建议和框架，但用户需手动执行后续操作。例如，生成股票分析代码后，仍需人工复制到编程软件运行。
Manus则截然不同，作为通用型AI Agent，它主打“全链路自主执行”。用户只需下达指令，它便能独立规划任务、调用工具（如浏览器、Excel、编程软件等），最终交付完整成果。例如，筛选简历时，它能自动解压文件、分析内容、生成排名表，全程无需人工干预。这种“动手能力”使其更像是“数字同事”。
简单来说就是
DeepSeek：垂直领域专家，聚焦模型能力优化；
Manus：跨领域执行者，突破单线程任务限制，实现复杂链路操作。
二、从“思考”到“行动”，各有千秋的能力边界Manus与DeepSeek的差异在技术架构和应用场景中体现得尤为明显：
1.任务复杂度
DeepSeek擅长单线程任务，例如合同审核、代码生成；
Manus可并行处理多步骤任务链，如“爬取财报→编写Python脚本→部署网站”，在GAIA基准测试中刷新了SOTA成绩。
2.交互模式
DeepSeek需要用户“主动提问”，输出结果以文本或建议为主；
Manus支持“异步执行”，用户关闭电脑后，它仍能在云端完成任务并通过消息通知结果。
3.技术野心
DeepSeek通过开源生态降低技术门槛，吸引开发者共建模型；
Manus计划年底开源部分模型，并构建多智能体协作沙盒，模仿Android的开放生态战略。
三、Manus与DeepSeek是互补还是颠覆？尽管定位不同，但应用场景上两者不一定是竞争关系，也许还能形成互补：
DeepSeek更适合认知密集型场景，如学术研究、金融分析、代码生成等。其高性价比和开源特性，使其在企业级市场快速渗透；
Manus则瞄准执行密集型场景，如旅行规划、供应商采购、教育课件开发等。例如，用户只需说“规划重庆4月旅行”，它便能自动查询机票酒店、设计行程、生成带地图的攻略手册。
未来可能的协作模式：
DeepSeek生成分析逻辑，Manus执行数据抓取与报告生成——这种组合或将重新定义人机协作的边界。
四、到底是技术突破还是“套壳创新”？Manus的横空出世也引发质疑：有人认为它只是现有技术的“集成者”，而非颠覆者。但正如《技术的本质》所言，新技术往往通过“组合与集成”进化而来。
Manus的突破在于：
独立计算环境：用户无需监控任务进程，系统自动调用工具链；
动态适应能力：支持中途干预和偏好记忆，越用越个性化。
而DeepSeek的价值则在于：
以低成本实现高性能，推动AI基座模型的民主化。
从DeepSeek到Manus，中国AI技术正呈现“双轨制”发展：一边是基础模型的持续突破，一边是应用场景的深化落地。两者的差异或并非对立，而是共同推动AI从“辅助工具”向“生产力引擎”跃迁。
最后欢迎有内测码的朋友，评论区分享下各自的实际体验呀！
