近日，Monica.im 团队推出的一款 任务执行型AI代理（AI Agent）Manus，被称为“AI Agent的GPT时刻”。它突破了传统AI仅能生成建议或文本的局限，实现了从“思考”到“行动”的跨越，能像人类一样自主完成复杂任务并直接交付成果。

Manus 的发布引发了极高的热度，甚至在某些方面呈现出与 DeepSeek 类似的“现象级”传播效应。由此引发了Manus与DeepSeek谁更具优势的讨论。

Manus与DeepSeek是两种不同技术路径的AI产品，其定位、能力和应用场景存在显著差异。是否“更胜一筹”需结合具体需求判断，以下是综合对比分析：

技术架构与核心定位差异

Manus：多代理协作的“数字员工”

定位：强调端到端任务执行，将AI从“建议者”升级为“执行者”，例如自动完成简历筛选、房产分析、股票报告生成等复杂流程。

架构：采用多智能体（Multiple Agent）架构，通过虚拟机环境调用工具链（如代码执行、API接入），实现任务闭环。其核心能力在于工具整合与自主规划。

优势：在GAIA基准测试（评估通用AI助手解决现实问题的能力）中取得SOTA成绩，尤其在需要多步骤操作和工具调用的场景表现突出。    

DeepSeek：极致优化的语言模型基座

定位：专注文本生成与知识处理，擅长内容创作（如合同审查、论文润色）、代码生成（HumanEval测试通过率82.6%）及复杂语义解析。

架构：基于混合专家（MoE）模型，参数规模达6710亿，以高性价比推理和开源生态著称，支持低成本企业级部署。

优势：在中文知识问答（C-SimpleQA正确率64.1%）和数学竞赛（AIME 2024得分39.2）中领先，且API成本仅为同类产品的1/15。

功能边界与适用场景对比

简历筛选任务：Manus可自动解压文件、解析内容、生成Excel报告；DeepSeek则能生成简历模板或优化描述，但需人工执行后续步骤。

股票分析任务：Manus调用API抓取数据、编写代码生成交互式图表；DeepSeek可生成分析文本，但需用户自行整合工具链。

性能与商业化潜力

Manus的突破性价值

任务闭环：从需求到成果的全流程自动化，减少人工介入，尤其在B端场景（如供应链管理、财务分析）具备颠覆潜力。

用户粘性：支持偏好记忆与渐进式协作（如用户中途调整任务方向），体验接近“人类同事”。

挑战：复杂任务可靠性（如错误传导风险）、高算力成本商业模式可持续性。

DeepSeek的不可替代性

开源生态：开放权重与训练细节，支持企业定制化，已在政务、汽车等领域落地。

成本优势：低推理成本使其成为中小企业的“AI基础设施”，尤其在文本密集型场景难以被替代。    

短板：缺乏多模态支持（如图像处理），需依赖外部工具链扩展能力。

行业影响与未来协同

互补性大于竞争

Manus可调用DeepSeek作为底层语言引擎，形成“大脑（语言模型）+四肢（执行工具）”的协作生态。

例如，DeepSeek生成法律合同草案，Manus自动审核并调用电子签名工具完成签署流程。

行业范式升级

Manus推动AI从“生成内容”向“执行行动”跃迁，可能加速白领工作中程式化任务的自动化。

DeepSeek则持续优化语言理解能力，成为多领域认知任务的基座。

争议与质疑

Manus的营销争议

部分观点认为其能力本质是现有工具链（如Claude+代码执行）的封装，缺乏底层创新，且过度依赖饥饿营销（邀请码机制）。

实际效果尚未大规模验证，官方案例与第三方测评存在信息差。

DeepSeek的技术壁垒

虽在语言模型领域领先，但多模态能力滞后于Claude、Gemini等竞品，可能限制其在复杂场景的应用。

两者共同指向AI技术的分化趋势：DeepSeek是“思考型AI”的代表，Manus则是“行动型AI”的先锋。未来二者的融合或定义下一代人机协作范式。