是泼天的富贵还是泼天的流量呢？无论背后是否有推手，都无法阻止Manus的一夜爆火，而且是国内外的那种火爆。

继DeepSeek之后，一个名为Manus的产品又在科技界刷屏了！

北京时间3月6日凌晨，国内大模型团队Monica重磅发布了全球首款通用AI Agent——Manus。此时此刻，全网都在求邀请码。

据媒体报道，除邀请码外，想靠Manus卖课的人也出现了。目前多个商家售卖单价在500元左右的“Manus使用教程”。

据公司介绍，Manus与传统AI助手不同，它能够解决各类复杂多变的任务，不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果，是真正自主的AI Agent。

据悉，Manus AI合伙人张涛在社交平台回应称，短期内会专注build。他表示，感谢大家对Manus的关注，特此澄清：1.我们从未开设任何付费获取邀请码的渠道；2.我们从未投入任何市场推广预算；3.内测期间系统容量有限，我们将优先保障现有用户的核心体验，并逐步有序释放邀请。

Manus会是超越腾讯元宝、DeepSeek的产品吗？目前很难判定，但热度层面确实很爆，只是很难确定技术层面是否炸裂。

Manus与DeepSeek的PK

2025年，中国AI领域迎来两大标志性产品：DeepSeek与Manus。前者以基础模型研发为核心，后者以通用AI Agent为定位，两者的技术路径与市场策略形成鲜明对比。本文从技术架构、应用场景、商业生态等维度展开分析，探讨两者的发展潜力与竞争边界。

技术架构与核心能力对比

DeepSeek：语言模型的极致优化

混合专家（MoE）架构：总参数达6710亿，每个Token激活37亿参数，通过动态神经元分配实现高性价比推理，在数学与编程任务中表现尤为突出（HumanEval-Mul测试通过率82.6%）。

开源生态优势：完整开放FP8权重与训练细节，支持本地部署，成为中小企业的“AI基础设施”。

训练成本控制：557万美元的训练成本仅为Llama-3.1的1/18，显著降低企业应用门槛。

Manus：多智能体协作的“数字员工”

Multiple Agent架构：通过虚拟机运行规划代理、执行代理等子模块，实现端到端任务闭环，例如自动调用Photoshop插件完成设计稿修改。

GAIA基准测试突破：在涉及多模态输入与长流程规划的复杂任务中取得SOTA成绩，imtoken官网下载验证其自主决策能力。工具链整合深度：支持跨平台操作， tokenim钱包安卓版下载如直接解压简历压缩包并生成分析报告，显著减少人工介入。

技术分野总结：DeepSeek是语言基座模型的集大成者，而Manus通过智能体协作实现“从思考到执行”的跃迁，两者在技术路径上形成“大脑”与“四肢”的互补关系。

应用场景与功能边界

DeepSeek的不可替代性

认知密集型场景：在中文知识问答（C-SimpleQA正确率64.1%）、法律文书起草等需深度语义理解的领域保持领先。

成本敏感型创新：API定价仅为Claude-3.5 Sonnet的1/15，成为中小开发者首选。

Manus的突破性价值

任务闭环能力：从“建议者”进化为“执行者”，例如自动抓取公开数据生成竞品分析报告。

跨领域协同：在医疗领域，可整合影像数据、实验室结果与病历记录，提供综合诊断建议，显著提升效率。

场景互补性分析：DeepSeek更适合需要高精度单线程处理的场景（如合同审查），而Manus在需要多任务协作的领域（如商业分析、临床试验管理）更具优势。

商业生态与市场策略差异

DeepSeek的“开源普惠”战略

开发者生态构建：与阿里云、百度智能云等平台集成，支持一键部署，形成技术护城河。

行业渗透路径：已在政务、汽车、物流等领域落地，侧重效率提升而非流程重构。

Manus的“垂直颠覆”逻辑

B端价值主张：以“数字员工”定位切入金融分析、供应链管理等需减少人工介入的领域。

C端体验升级：通过渐进式协作降低使用门槛，例如简历生成支持实时修改反馈。

商业模式对比：DeepSeek通过API调用收费，类似OpenAI的“技术供应商”模式；Manus采用SaaS订阅制，更贴近终端用户需求。

挑战与未来改进方向

DeepSeek的升级空间

多模态短板：暂不支持图像输入输出，需加速视觉模块研发以应对Claude、Gemini等竞品。

推理速度瓶颈：60 TPS虽较前代提升3倍，但仍落后于Groq等专用芯片方案，需硬件协同优化。

Manus的待验证命题

复杂任务可靠性：自动化流程中的错误传导风险（如股票分析误操作）需建立异常中断机制。

本土化适配难题：国内互联网生态的封闭性可能限制其工具链调用能力，需加强ToB场景合作。

未来竞争格局预测

短期：差异化竞争为主

DeepSeek将继续巩固其在语言模型领域的优势，通过开源生态扩大开发者影响力。

Manus需证明其在复杂任务中的稳定性，尤其在医疗、金融等高价值场景的落地能力。

长期：技术融合趋势

两者的技术路径可能走向融合，例如DeepSeek整合智能体模块，或Manus引入更强大的基座模型。

监管与数据安全将成为关键变量，尤其在医疗、法律等敏感领域.

结论：Manus与DeepSeek的竞争本质是“应用创新”与“技术基座”的路线之争。短期内两者难以直接替代，但长期看，谁能更快突破自身短板并实现生态协同，谁将主导下一代AI范式。对于行业而言，两者的并存与互动或将推动AI从“工具”向“伙伴”的质变。

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Manus和腾讯元宝的PK

他们是当前AI领域的两款代表性产品，但两者在技术路线、功能定位和应用场景上存在显著差异，具体对比如下：

核心功能与定位

Manus：由Monica.im研发，定位为全球首款真正自主的AI Agent（代理），强调任务执行能力。与传统AI助手不同，Manus不仅能提供答案，还能调用工具（如编写代码、操作应用、浏览网页）直接交付任务成果，例如生成完整代码、自动化处理流程等。其架构采用多代理（Multiple Agent）协作模式，运行在独立虚拟机中，更接近人类“手脑协同”的逻辑。

腾讯元宝：作为腾讯的AI助手，主要定位为信息整合与交互工具。其核心功能包括问答、搜索、文本生成等，并通过接入自研混元模型和DeepSeek-R1模型提供深度思考能力。元宝更注重与腾讯生态（如微信公众号、视频号）的联动，答案覆盖权威信源和实时信息，但本质上仍以建议或答案输出为主，缺乏直接执行复杂任务的能力。

技术架构与模型能力

Manus：依赖多代理架构和虚拟机环境，支持复杂任务的动态拆解与执行。其技术核心在于任务自动化，而非单纯的语言生成能力，适合需要直接成果交付的场景（如软件开发、数据分析）。

腾讯元宝：采用混合模型策略，同时支持混元（自研）和DeepSeek（第三方开源模型），提供“快速输出”与“深度思考”两种模式。深度思考模型（如混元T1）能够分析问题多维度逻辑，但本质仍属于增强型聊天机器人，依赖用户主动输入指令。

应用场景与用户群体

Manus：面向开发者、企业用户或需要自动化处理复杂任务的场景，例如代码生成、数据分析、流程自动化等。其技术门槛较高，适合专业领域。

腾讯元宝：更偏向大众用户，覆盖日常问答、学习辅助、内容创作等场景。通过整合微信生态和联网搜索，强调实用性与易用性，尤其适合需要快速获取信息或生成文本的普通用户。

商业模式与生态整合

Manus：目前未明确商业化路径，可能作为独立工具或面向企业提供定制化服务。

腾讯元宝：深度融入腾讯生态，通过微信入口、云服务等形成闭环，并借助广告投放快速扩大用户规模。其目标是为腾讯抢占AI时代的C端入口，同时探索“开源模型+私有生态”的商业模式。

Manus与腾讯元宝的本质差异在于任务执行能力与交互模式：前者是主动解决问题的AI代理，后者是被动响应的智能助手。两者分别代表了AI技术向“自动化”与“交互增强”两个方向的演进，未来可能在特定场景中形成互补。

可以预见的是，随着Manus的下场，AI时代或许真的要来临了。