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今日，中國乃至全球AI領域再次迎來“地震級”產(chǎn)品——全球首款通用Agent產(chǎn)品Manus橫空出世。這款由國內(nèi)團隊Monica.im研發(fā)的AI工具，上線僅數(shù)小時便引發(fā)全網(wǎng)“求碼狂潮”，甚至被網(wǎng)友戲稱“比DeepSeek還猛”的“數(shù)字員工”。

Manus的殺手锏是什么？

與ChatGPT、DeepSeek等大模型不同，Manus并非停留在“建議者”層面，而是直接進化為“執(zhí)行者”。它能獨立完成從任務規(guī)劃到結(jié)果交付的全流程閉環(huán)，例如：篩選簡歷時，可以自動解壓文件、分析候選人資質(zhì)、生成Excel排名表；進行股票分析時，可調(diào)用API獲取數(shù)據(jù)、編寫Python代碼生成可視化圖表，甚至部署交互式網(wǎng)站展示結(jié)論；做房產(chǎn)遴選時，可根據(jù)預算、教育資源等需求，自動抓取房源信息并撰寫詳盡報告。

正如其名（拉丁語“Mens et Manus”，意為“知行合一”），Manus將人類思維與機器執(zhí)行力結(jié)合，真正實現(xiàn)了“AI助理”到“AI同事”的跨越。

據(jù)了解，Manus與DeepSeek的差異，本質(zhì)上是AI技術路線的選擇——前者是“具身智能”，后者是“語言基座”。

架構(gòu)差異：大腦VS四肢

DeepSeek以混合專家模型（MoE）為核心，專注語言模型的極致優(yōu)化。依托6710億參數(shù)規(guī)模、14.8萬億Token的高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)，使其在代碼生成（HumanEval測試通過率82.6%）和數(shù)學推理（AIME 2024得分39.2）上輕松超越GPT-4o。

Manus則采用多智能體協(xié)作架構(gòu)，通過虛擬機運行多個子Agent，調(diào)用代碼編輯器、瀏覽器等工具鏈，實現(xiàn)端到端任務閉環(huán)。GAIA基準測試中，其任務拆解顆粒度達“0.1秒級決策”，性能遠超OpenAI同類產(chǎn)品。

簡言之，DeepSeek是“AI大腦”，Manus是“AI手腳”。

功能定位：參謀VS執(zhí)行者

在功能方面，DeepSeek的優(yōu)勢體現(xiàn)在語言深度理解，中文知識問答正確率達64.1%，擅長法律文書、學術潤色等場景；開源普惠，API成本僅為Claude-3.5 Sonnet的1/15，支持企業(yè)級規(guī)?；瘧?；多模態(tài)兼容，可處理高分辨率圖像輸入（如1024x1024像素），識別細小物體。

Manus的突破更多表現(xiàn)為任務閉環(huán)能力，可以從“建議”直接到“交付成品”，減少人工介入；工具鏈整合，支持調(diào)用Photoshop插件修改設計稿，重構(gòu)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)流程；持續(xù)學習機制，記憶用戶偏好，越用越“順手”。

若將DeepSeek比作“智庫”，Manus則是“全能打工人”。

盡管DeepSeek和Manus風頭正勁，但二者的未來均面臨相當大的挑戰(zhàn)。

細數(shù)DeepSeek的短板，一是更新滯后，知識庫截止日期后的信息無法實時同步；二是復雜任務乏力，高度專業(yè)化場景仍需專業(yè)人士訓練；三是多模態(tài)瓶頸，視覺模塊尚未完善，落后于Claude、Gemini。

盡管Manus今日剛剛上線，能夠拿到預約碼進行體驗的人士并不太多，但未來隱患或?qū)@現(xiàn)。一是可靠性風險，自動化流程中的錯誤傳導，可能引發(fā)連鎖問題；二是商業(yè)模式困境，在高算力消耗下，如何平衡免費體驗與付費訂閱？三是生態(tài)壁壘，若未來DeepSeek等大模型自建工具鏈，Manus的“中間層”價值是否會受沖擊。

DeepSeek與Manus的競爭，本質(zhì)是“生成”與“執(zhí)行”以及“通用”與“垂直”的技術路線之爭。

對于用戶而言，若需求聚焦內(nèi)容創(chuàng)作、知識問答，其低成本、高精度，DeepSeek仍是首選；若需自動化處理跨平臺、多步驟任務，全自動開啟生產(chǎn)力革命新篇章，選Manus準沒錯。

值得肯定的是，2025注定是科技群星閃耀的一年。

那么，Manus能否超越DeepSeek？我們也不得而知，因為這篇文章是DeepSeek“撰寫”滴~

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