manus ai大模型從昨晚開始引爆科技圈話題熱榜，有點復刻一個月前deepseek的爆紅出圈的路徑。
國產AI大模型各個都要對標ChatGPT，各個都說吊打對手，manus也不例外，這款manus究竟是何方神圣呢，是炒作還是真有實力，讓我們來了解下manus。
#manus ai大模型介紹#
先來看一張圖，為什么說manus吊打ChatGPT，是有數據支撐的：
超越OpenAI的DeepResearch，成為第一。
GAIA是什么野雞榜單嗎，并不是，也給大家科普下GAIA：
GAIA（General AI Assistants）是一個面向通用AI助手能力的基準評測體系，由 Meta AI（FAIR）、Hugging Face 等研究團隊于 2023 年提出。
GAIA通過466個精心設計的問題，來測試ai大模型的實力如何，是有一定參考性的，最起碼和OpenAI的DeepResearch是在同一個競爭環境下，所以manus實力肯定是值得認可的。
#Manus的創始人背景#
Manus 是一款多功能AI助手，可高效處理復雜任務：如簡歷篩選（媲美專業招聘）、結合家庭需求在紐約智能選房、股票分析、網站創建部署，以及旅行規劃、保險比價等。
其技術核心為“less structure more intelligence”，依托優質數據、強大模型與靈活架構驅動能力涌現。創始人肖弘（華中科技大學校友）曾創立夜鶯科技，旗下產品包括AI助手Monica。
#Manus能干嘛有什么用#
這張圖是從manus官網上截取的，主要作用也都介紹到了。
最簡單的理解就是manus會把你提出的需求拆解，一步步的實現。和deepseek以及現在的部分ai大模型app，你問他回答的模式略有區別。
比如之前的那篇GAIA的論文，PDF文檔轉化為PPT，是可以讓manus來執行實現的。案例：連續提出多條需求1. 寫一段Python程序，用OCR把這篇論文的PDF信息提取出來。 2. 把PDF里面的內容，提煉整理出來。 3. 將提煉的內容整理成一篇科普風格的PPT。4. 將PPT生成好后，發送給我。
然后就是manus的表演時間，你可以看到正在執行中。
虛擬機開啟后，可以看到manus的執行步驟拆解。
然后，就會開始執行第一個任務，安裝python庫。完成的項目，會全部在右邊的預覽窗口打x。
你能可視化的看到manus正在做什么，進行到了哪一步，非常贊的交互體驗。
所有的指令執行完成后，真的會給你一份PPT，雖然不是那么美觀，打開看到內容大差不差，相當牛。
#manus和deepseek哪個更厲害#
1. 定位與目標
Manus
定位：面向個人和企業的多功能AI助手，側重生活化場景（招聘、房產、金融、旅行等）。
優勢：任務覆蓋面廣，注重實用性與用戶交互體驗，技術理念強調“靈活架構驅動能力涌現”。
局限：未公開模型規模和技術細節，能力邊界尚不明確。
DeepSeek
定位：專注通用人工智能（AGI）研究，代表產品如DeepSeek-R1、DeepSeek-MoE等大模型。
優勢：技術透明度高，模型在學術基準測試（如MMLU、GSM8K）表現突出，開源生態完善。
局限：更偏重技術探索，直接面向終端用戶的產品化案例較少。
2. 技術能力對比
| 維度 | Manus | DeepSeek |
|---|---|---|
| 核心技術 | 未公開細節，強調“優質數據+靈活架構” | 基于Transformer變體，支持長上下文理解、復雜推理 |
| 訓練數據 | 多模態生活場景數據（推測） | 萬億級多語言文本、代碼、科學文獻 |
| 開源程度 | 閉源，商業化產品導向 | 部分模型開源（如DeepSeek-MoE） |
| 應用場景 | 生活服務、辦公自動化 | 學術研究、企業級解決方案、開發者工具 |
3. 用戶適用性
選擇Manus的場景：
需解決具體生活或工作問題（如招聘、房產投資）。
偏好“即插即用”的輕量化工具，無需技術背景。
選擇DeepSeek的場景：
開發者或企業需定制化AI能力（如代碼生成、數據分析）。
追求模型技術前沿性，需透明技術文檔和API支持。
4. 實際案例驗證
Manus：
在招聘場景中可異步處理簡歷，但未公布準確率或效率提升數據。
房產推薦依賴本地化數據，在紐約等特定區域可能表現較好。
DeepSeek：
在權威評測中數學推理（GSM8K）準確率超90%，代碼生成（HumanEval）達80%+。
支持超長文本（128K tokens）上下文理解，適合科研與工程場景。
總結
Manus更“實用”：適合非技術用戶解決生活化任務，但技術深度待驗證。
DeepSeek更“硬核”：技術實力強、透明度高，適合開發者與企業級需求。
建議：個人用戶可嘗試Manus的便捷性，企業或開發者優先考慮DeepSeek的技術擴展性。
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