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2025年3月6日,一款名为 Manus 的通用型 AI Agent 产品横空出世。DeepSeek 之后,又一个科技圈的不眠之夜。一经推出便在 AI 圈引发了强烈震动,这不仅是一个产品的诞生,更是AI发展史上的一个重要里程碑。
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Manus是什么?
Manus 这个名字源自“Mens et Manus”,意为“头脑和手”。知识必须应用到现实中,对世界产生有意义的影响。与当下流行的 AI 助手相比,Manus 是一款通用型 AI Agent,可以理解为一位超级智能的AI全能助手,能应对多种任务的AI智能体。
Manus不仅能熟练应对多种任务,还能保证任务完成的质量,不管是旅行规划、政策比较、还是深度市场调研、专业数据分析等复杂的任务都能处理。
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案例演示
以在线商店运营分析为案例:分析商店销售数据,提供一份全面的报告,包括详细的分析和可操作的建议,以及可视化、关键见解,并制定了将销售额提高的数据驱动的策略,帮助提升销售业绩。

可以看出,Manus 不仅仅是一个工具,它还能根据你的需求和上下文,主动提出建议,甚至帮你优化流程。也就是说不仅能听懂你说什么,还能猜到你深层次的需求。
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Manus与DeepSeek

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底层架构
- DeepSeek:采用混合专家模型(MoE 架构),有 6710 亿参数,基于 14.8 万亿 Token 数据进行训练,运用先进的负载均衡和多令牌预测方法。
- Manus:采用多智能体协作结合工具链调度的方式,参数规模未公开,依赖外部模型进行动态调用。
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功能定位
- DeepSeek:定位于 “超级大脑”,擅长语言深度理解与内容生成,例如文案生成润色、知识问答等。
- Manus:目标是打造 “数字打工人”,亮点在于从需求理解到成果交付的端到端闭环操作,例如数据收集与分析,进行市场深度研究、可视化内容生成与展示等。
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成本效率
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DeepSeek:凭借 MoE 架构,将推理成本压缩,在处理一些需要深度推理和大规模计算的任务时,具有较好的成本控制优势。
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Manus:通过异步执行实现 “批量任务处理”,比如同时处理 15 份简历分析的总成本仅为单份任务的 3 倍,在企业级批量任务处理场景中效率较高。
未来展望
Manus 在应用层面取得了巨大成功,在 GAIA 基准测试中成绩优异,但本质上它是 AI 应用,与 OpenAI GPT、Anthropic Claude 和 DeepSeek 等 AI 大模型的技术栈和实现有所不同。Manus 的成功更多是应用落地以及互联网产品设计和运营的成功。
值得期待的是,未来 DeepSeek+Manus 的组合是否能形成基座模型 + 智能体应用的完美搭配,让我们拭目以待。相信随着 Manus 的不断发展和完善,它将在 AI 领域发挥更加重要的作用,为人们的工作和生活带来更多的便利和创新。
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