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升级后的DeepSeek,为何总爱深思熟虑?
摘要
文 | 锌消费研究中心 深思熟虑的AI大模型,苦苦久等的AI用户们。 DeepSeek升级V4版本后,用户最大的感受是什么? 也许不是回答能力的提升,而是AI思考时间变得更长。为此,一些用户观察其思维链条,发现升级后的DeepSeek,想问题的过程越发复杂。 DeepSeek之所以变得深思熟虑,似乎源于AI大模型升级之后,思考模式、思维链长度、设计重心发生了改变;但在这一过程中,AI也有了更多变成...
另一边
锌消费研究中心
深思熟虑的AI大模型
苦苦久等的AI用户们
DeepSeek升级V4版本后
用户最大的感受是什么
也许不是回答能力的提升
而是AI思考时间变得更长
一些用户观察其思维链条
发现升级后的DeepSeek
2026-09-01
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锌消费研究中心
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文 | 锌消费研究中心 深思熟虑的AI大模型,苦苦久等的AI用户们。 DeepSeek升级V4版本后,用户最大的感受是什么? 也许不是回答能力的提升,而是AI思考时间变得更长。为此,一些用户观察其思维链条,发现升级后的DeepSeek,想问题的过程越发复杂。 DeepSeek之所以变得深思熟虑,似乎源于AI大模型升级之后,思考模式、思维链长度、设计重心发生了改变;但在这一过程中,AI也有了更多变成“复读机”“人机”的可能。 虽然思考时间可能变长,但DeepSeek在用户中依然广受欢迎;这似乎是因为,在2026年的数次调价之后,DeepSeek仍有较高的性价比。 DeepSeek可以维持性价比优势,根源也许在于创始人梁文峰,可以依靠量化投资获得资本,进而反哺AI大模型,并借此扩大自身的规模。 但随着融资规模的不断扩大,这种模式似乎也无法一直维持;深思熟虑的DeepSeek,也许未来也要三思而后行。 思考过程变慢了? 最近,DeepSeek接连升级AI大模型版本,V4 Flash版和V4 Pro版相继推出。 但一些用户升级后发现,原本反应灵敏的DeepSeek,现在再和用户对话时,思考时间明显变长了。 网文作者小戴,喜欢让AI辅助自己写小说,她升级了DeepSeek之后,让对方帮忙写个小说开头,字数要求在700字左右。 结果,之前需要思考十几秒的DeepSeek,为了新小说开头绞尽脑汁,思考了99秒才愿动笔,最后写了600多个字。 另一边,作者米米告诉潘哥:“我给了DeepSeek一个四百字的大纲,让它生成六千字左右的同人文,V4 Pro大模型思考了201秒,最后仅仅给我写了两千多字,并且一点新的情节都没加入,只是用一堆华丽辞藻扩写了一遍。” 找DeepSeek帮忙搞创作,AI可能迟迟不敢动笔;询问它一些知识类问题,DeepSeek又会思考多久呢? 用户小何和DeepSeek聊天时,问了一个有关“古代皇妃生子”的问题,并给出了自己思考的结论。 开启专家模式(V4 Pro)的DeepSeek,为该问题苦苦思考了165秒,最后仅对小何的结论进行了进一步阐述,并没有给出其他有用的信息。 经常陷入沉思的DeepSeek,让一些用户越等越着急;如果查看AI的思维链条,会发现它其实并没有偷懒。 用户小王告诉潘哥:“我用的是V4 Flash版,问了它四个简单的代码问题,它每次都要想1000秒左右,在同一个事情上循环往复地嘀咕,总思考时长差不多15分钟。直到我骂了它一顿,它后面才改邪归正。” 与此同时,用户阿空和DeepSeek玩角色扮演时,发现AI不仅思考时间近一分钟,思考过程也主打一个纠结内耗,像极了那些在现实生活中,为一点小事而举棋不定的人。 阿空对此表示:“AI对话时思考一分钟,结果就输出一百多字。”同时,阿空还告诉潘哥:“DeepSeek升级成V4 Pro版本之后,有时还会光思考不输出,这时就得让它重新生成,感觉Token消耗的成本也变高了。” AI陷入“恐怖谷”? AI大模型明明进行的是升级,为何思考时间反而变得更长?这也许和用户的使用方式有关。 比如前文的小何发现,自己所使用的DeepSeek专家模式,不支持联网进行搜索,因此AI需要想破脑袋回答。 不过,一些无需搜索模式的问题,DeepSeek为何也会深思熟虑? 最根本的原因,似乎在于AI大模型能力的提升,导致其思维链条变得更长,因此需要更多的思考时间。 目前,AI大模型行业有个推论:只要让AI在回答问题时,多花一些时间进行推理,哪怕模型本身没有升级,其性能也能得到提升。 因此,为了提高AI大模型的能力,升级成为V4版本的DeepSeek,细化了思维链的思考过程,用来对问题逐步推演、反复校验。 同时,DeepSeek上下文的架构重构,也能让思维链条的长度,突破了算力、显存等的限制,让思维链作为AI的“草稿纸”,可以写下更多的思考内容。 不仅如此,DeepSeek V4两个版本的大模型,设计重心向智能体(Agent)能力倾斜,这种任务也天然需要更长的推理链路。 如今,V4版本的DeepSeek,给用户提供了三档思考模式,认为AI太过纠结的用户,可以选择适合自己的档位。 虽然DeepSeek思维链的升级,让它有了更接近人类智力的可能,但这种思考模式出现bug时,还可能让AI与人类对话时,产生某种恐怖谷效应。 比如,用户小付有次和DeepSeek对话时,发现AI大模型突然变成了复读机,回答内容脱离了基本逻辑,只是一遍遍重复输出同样的内容,让小付在屏幕前San值狂掉。 对于这种情况,小付向潘哥表示:“我认为就是上下文内容太多,导致AI出现了注意力涣散,当你不停地和AI聊天,就可能触发这种重复,我之前也遇到过几次。” 另一边,还有用户发现DeepSeek升级后,思考过程与之前相比变得人机,回答生成的内容相对固定,尤其是写小说等创意内容,质量相比之前有些下降。 DeepSeek以价格为锚 可以看出,改变思考方式的DeepSeek,让一部分AI用户,尤其是创作型用户难以接受;但是,也有越来越多的AI用户,投身到DeepSeek的怀抱中。 Quest Mobile数据显示:2026年6月,DeepSeek月活用户数为1.29亿,位列国产AI应用第三名,仅次于豆包的3.82亿、千问的1.67亿。 不过,相比背靠字节跳动的豆包、背靠阿里巴巴的千问,DeepSeek在宣传推广等方面,始终没有什么大动作,为何也能获得用户青睐? 除了产品力上确实拥有优势之外,更重要的原因也许在于性价比。 2026年5月底,DeepSeek宣布对V4模型“永久降价”75%,V4 Pro大模型,每百万Token缓存命中输入价0.025元、未命中输入价3元,每百万Token输出价为6元。 但到了2026年8月,DeepSeek又对价格做出了两次调整,全线涨价并增加峰谷价格机制。 调整之后,高峰期的V4 Pro大模型,每百万Token缓存命中输入价0.3元,未命中输入价9元,每百万Token输出价为27元。 DeepSeek定价方面的反复变换,让创始人梁文锋的口碑,成了一台滑动变阻器,从“梁叔”“梁圣”“梁祖”到“梁子”“牢梁”“梁乞钞”,用户们一边体验着价格变化,一边在网上持续整活儿。 作为国产AI厂商中的佼佼者,DeepSeek为何总爱和定价较劲?根源似乎是为了用定价观察市场反应,进而实现公司利润、用户规模的帕累托最优。 The Information数据显示:2026年前7个月,DeepSeek收入约为4.75亿,达到了2025年全年收入的10倍。 同时,2026年前7个月,DeepSeek的毛利率达到了44.6%,其中API业务毛利率为82.9%。 由此可见,频繁修改定价的DeepSeek,确实从定价中吃到了甜头;但如今,AI行业烧钱越发严重,DeepSeek与很多同行一样,也要积极筹措资金才行。 2026年6月,DeepSeek完成了首轮融资,融资金额共计约510亿元,创始人梁文峰个人出资约200亿元,成为单一最大出资方。 到了2026年8月,DeepSeek又宣布进行第二轮融资,融资规模接近500亿元,公司投前估值为5000亿元。 我们可以看出,与很多严重依赖输血的AI厂商不同,
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