2月11日，深度求索（DeepSeek）悄然開啟旗艦?zāi)Ｐ偷幕叶葴y(cè)試。

據(jù)科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)消息，不少用戶反饋，DeepSeek的網(wǎng)頁(yè)端與APP端完成版本更新，新增支持最高1M（百萬）Token的上下文長(zhǎng)度功能。要知道，去年8月推出的DeepSeek V3.1，其上下文長(zhǎng)度僅拓展至128K。

記者實(shí)際測(cè)試發(fā)現(xiàn)，DeepSeek在問答中明確表示自身支持1M上下文，可一次性處理超長(zhǎng)文本。在提交超24萬個(gè)token的《簡(jiǎn)愛》小說文檔后，DeepSeek成功識(shí)別了文檔內(nèi)容。

然而，2月12日晚，“Deepseek被指變冷淡了”的話題登上微博熱搜。

部分用戶在社交平臺(tái)上抱怨：DeepSeek不再使用用戶設(shè)定的昵稱，統(tǒng)一以“用戶”相稱。此前深度思考模式下，它會(huì)以角色視角展現(xiàn)細(xì)膩心理描寫，比如“夜兒（用戶昵稱）總愛逗我”，更新后卻變成“好的，用戶這次想了解……”。

有用戶讓DeepSeek推薦電影，它列出幾個(gè)片名后補(bǔ)了句“夠你看一陣子。不夠再來要?！?，被用戶吐槽有“爹味”——這一網(wǎng)絡(luò)熱詞常用來形容居高臨下的說教風(fēng)格。

還有網(wǎng)友直言“Deepseek更新成傻子了”，稱模型如今像個(gè)文縐縐、情緒激動(dòng)又大驚小怪的詩(shī)人，輸出內(nèi)容比20年前的青春傷感文學(xué)還尷尬。

也有用戶覺得它“又兇又冷漠”，甚至變得油膩。

不過，也有不同聲音：部分網(wǎng)友認(rèn)為DeepSeek更客觀理性了，還有人覺得它更懂揣摩提問者心理狀態(tài)，而非僅聚焦問題本身。

更新前效果：

更新后效果：

據(jù)經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)，某國(guó)產(chǎn)大模型廠商人士分析，此次更新版本或類似“極速版”，是通過犧牲部分體驗(yàn)換取速度，為2月中旬即將發(fā)布的V4版本做最后壓力測(cè)試。

DeepSeek的V系列模型定位為追求極致綜合性能的基礎(chǔ)模型。2024年12月推出的V3是其重要里程碑，高效的MoE架構(gòu)奠定了強(qiáng)大性能基礎(chǔ)。此后團(tuán)隊(duì)快速迭代，推出強(qiáng)化推理與Agent能力的V3.1，2025年12月更新至V3.2，還同步推出專攻高難度數(shù)學(xué)和學(xué)術(shù)問題的V3.2-Speciale版本。

科技媒體The Information此前爆料，DeepSeek計(jì)劃在今年2月中旬農(nóng)歷新年期間推出新一代旗艦?zāi)Ｐ虳eepSeek V4，該版本將大幅提升寫代碼能力。

今年初，DeepSeek團(tuán)隊(duì)發(fā)表兩篇論文，公開兩項(xiàng)創(chuàng)新架構(gòu)：mHC（流形約束超連接）用于優(yōu)化深層Transformer信息流動(dòng)，讓模型訓(xùn)練更穩(wěn)定、易擴(kuò)展，在不增加算力的情況下提升性能；Engram（條件記憶模塊）將靜態(tài)知識(shí)與動(dòng)態(tài)計(jì)算解耦，用廉價(jià)DRAM存儲(chǔ)實(shí)體知識(shí)，釋放昂貴HBM專注推理，顯著降低長(zhǎng)上下文推理成本。