横空出世，Manus能否超越DeepSeek？

今日，中国乃至全球AI领域再次迎来“地震级”产品——全球首款通用Agent产品Manus横空出世。这款由国内团队Monica.im研发的AI工具，上线仅数小时便引发全网“求码狂潮”，甚至被网友戏称“比DeepSeek还猛”的“数字员工”。

Manus的杀手锏是什么？

与ChatGPT、DeepSeek等大模型不同，Manus并非停留在“建议者”层面，而是直接进化为“执行者”。它能独立完成从任务规划到结果交付的全流程闭环，例如：筛选简历时，可以自动解压文件、分析候选人资质、生成Excel排名表；进行股票分析时，可调用API获取数据、编写Python代码生成可视化图表，甚至部署交互式网站展示结论；做房产遴选时，可根据预算、教育资源等需求，自动抓取房源信息并撰写详尽报告。

正如其名（拉丁语“Mens et Manus”，意为“知行合一”），Manus将人类思维与机器执行力结合，真正实现了“AI助理”到“AI同事”的跨越。

技术对垒：硅基与碳基的终极较量？

据了解，Manus与DeepSeek的差异，本质上是AI技术路线的选择——前者是“具身智能”，后者是“语言基座”。

架构差异：大脑VS四肢

DeepSeek以混合专家模型（MoE）为核心，专注语言模型的极致优化。依托6710亿参数规模、14.8万亿Token的高质量训练数据，使其在代码生成（HumanEval测试通过率82.6%）和数学推理（AIME 2024得分39.2）上轻松超越GPT-4o。

Manus则采用多智能体协作架构，通过虚拟机运行多个子Agent，调用代码编辑器、浏览器等工具链，实现端到端任务闭环。GAIA基准测试中，其任务拆解颗粒度达“0.1秒级决策”，性能远超OpenAI同类产品。

简言之，DeepSeek是“AI大脑”，Manus是“AI手脚”。

功能定位：参谋VS执行者

在功能方面，DeepSeek的优势体现在语言深度理解，中文知识问答正确率达64.1%，擅长法律文书、学术润色等场景；开源普惠，API成本仅为Claude-3.5 Sonnet的1/15，支持企业级规模化应用；多模态兼容，可处理高分辨率图像输入（如1024x1024像素），识别细小物体。

Manus的突破更多表现为任务闭环能力，可以从“建议”直接到“交付成品”，减少人工介入；工具链整合，支持调用Photoshop插件修改设计稿，重构创意产业流程；持续学习机制，记忆用户偏好，越用越“顺手”。

若将DeepSeek比作“智库”，Manus则是“全能打工人”。

长远思考：谁将主宰AI下半场？

尽管DeepSeek和Manus风头正劲，但二者的未来均面临相当大的挑战。

细数DeepSeek的短板，一是更新滞后，知识库截止日期后的信息无法实时同步；二是复杂任务乏力，高度专业化场景仍需专业人士训练；三是多模态瓶颈，视觉模块尚未完善，落后于Claude、Gemini。

尽管Manus今日刚刚上线，能够拿到预约码进行体验的人士并不太多，但未来隐患或将显现。一是可靠性风险，自动化流程中的错误传导，可能引发连锁问题；二是商业模式困境，在高算力消耗下，如何平衡免费体验与付费订阅？三是生态壁垒，若未来DeepSeek等大模型自建工具链，Manus的“中间层”价值是否会受冲击。

AI双星，照亮人机协作的未来

DeepSeek与Manus的竞争，本质是“生成”与“执行”以及“通用”与“垂直”的技术路线之争。

对于用户而言，若需求聚焦内容创作、知识问答，其低成本、高精度，DeepSeek仍是首选；若需自动化处理跨平台、多步骤任务，全自动开启生产力革命新篇章，选Manus准没错。

值得肯定的是，2025注定是科技群星闪耀的一年。

那么，Manus能否超越DeepSeek？我们也不得而知，因为这篇文章是DeepSeek“撰写”滴~

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