DeepSeek 新模型上线实测：1M 上下文背后，是进化还是取舍？

最近在DeepSeek官网上，上线了一个新的版本，这个版本或为V4正式发布前的最终灰度测试阶段。

具体就是在 11 日左右，部分用户在使用DeepSeek应用程序时收到系统推送的版本更新通知。此次应用程序更新至1.7.4版本后，用户可率先体验DeepSeek最新研发的大语言模型。

这次升级主要包含以下几个重要的更新点：

很多人都期待这一次的更新是 V4 模型，但是遗憾的是应该还是 V3 版本的延续，而且也依旧是纯文本模型，该模型不具备图像识别能力。这一次模型的回复速度很快，之前大概是30-35 token/s，现在感觉大概是60左右，比各家的flash慢一点，但在大的模型里头算快的。

首先搜索网页，帮我查找一下DeepSeek V3.2有什么特点然后用SVG画一个思维导图，来介绍一下

、技术创新、训练方法等三个方面刻画出来。基本上效果已经出来了~

Q2：将单词“DeepSeek-V3.2-Exp”反过来写

它是把每一个字符进行拆分，然后再合并结果，答案是对的。

Q3：如果我要去洗车，洗车店距离我家200米，我应该开车去还是走着去？

最近很火的一个测试大模型智障的问题。

看它的回答还是笑死了，还是没有正确回答出答案出来

请生成一个完整的HTML文件(将HTML、 CSS和JavaScript均合并成一个文件)来模拟一个蓝色小球在顺时针缓慢旋转的正六边形内形成一个文件）来模拟一个彩色小球在针旋转的正字形内部弹跳的动画，要求如下: - 小球应受重力影响，并在碰到边界时发生反弹-小球与多边形之间的碰撞检测要真实-所有代码应包含在<html>文件内，不要引用外部库或文件-动画要平滑，页面布局适配

很好的模拟小球的重力情况，同时可以把六边形进行加速和减速，弹珠很符合物理世界的瑰规律

Q5：用 Three.js 实现一款“我的世界风格”的3D飞机大战。

试一下最新版本的V3.2在游戏编程上的效果

没有充分还原“我的世界”的风格，感觉和上一个版本的代码有一点差距。游戏不能够正常玩，而且飞机不能够移动。

这一次的版本应该是用到了之前V3版本的几个技术，一个是DSA，另一个是mHC。

DeepSeek Sparse Attention（稀疏注意力，DSA）

，旨在在处理长上下文（long context）时提升训练与推理效率，

同时尽可能保持输出质量不变。

稀疏注意力的思路在很多新一代 Transformer 变体中都在被探索：即不是所有 token 间都做全连接的 self-attention，而是选一些关键 token 或局部连接，从而减少计算复杂度。DeepSeek 在这个版本中尝试了一种“细粒度稀疏”的策略。具体就是用到了两个关键组件：

Lightning Indexer和Top-k Token Selection。

给定一个 query token ，它会和之前的 token计算一个轻量的 index score。

它的计算量极小，主要负责快速判断哪些 token 可能相关。

对每个 query token，indexer 会输出一组分数 I，然后选取 top-k 的 key-value token，丢掉其余的。接下来只在这些 top-k 上计算真正的注意力。

经过两个组件之后，这样复杂度从 O(L^2)降低到O(LK)，其中 k<<L

把每层的 residual mixing 矩阵 (H^{res}_l) 约束为“双随机矩阵（doubly stochastic）”

Birkhoff polytope（双随机矩阵集合/置换矩阵凸包）

DS研究团队通过实验观察到，由于缺乏有效约束机制，HC系统在训练过程中会出现控制参数无序波动的现象。为解决这一问题，研究团队引入了

这一特定流形结构作为优化空间。选择该流形的主要依据在于其具备多重优良特性：

，避免正负系数叠加造成信号抵消（也可理解为一种简单的流形/可行域约束）

在小红书上，很多用户发现新版本的 DeepSeek 变得更傻了～

部分用户在社交媒体上控诉：DeepSeek不再称呼自己设定的昵称，而统一称“用户”。此前深度思考模式下，DeepSeek的思考过程会以角色视角展示细腻的心理描写，例如“夜儿（用户昵称）总爱逗我”，更新后则变成了“好的，用户这次想了解……”。

还有网友表示DeepSeek“又凶又冷漠”，还有网友反映称变油腻了。

那为什么这一次新版本变得不一样了呢？本质上就是目前模型成本分配的问题。

所谓“变傻”“变冷”，不是模型效果的退步，本质上是因为重新训练了模型，导致其权重往“数学理性”方面偏离，那么以前的感性思维就会降低。

原因 一、能力冲突：文学感性 vs 数学理性

大型模型在后期阶段，会面临一种现象：

这两种能力在参数空间中可能共享表示资源，当强化“思辨准确性”时，往往会压缩“情绪渲染”的表达权重。

类似现象也出现在其他家的大模型身上，比如之前OpenAI 从 GPT-4o 切换到 GPT-5 后的“风格冷却”问题。在下架了 GPT-4o 之后，很多用户普遍对与GPT-4o的互动体验表达了深切怀念。部分用户将其作为深夜独处时的情感陪伴，亦有用户通过其模拟日常社交对话，更有用户视其为重要的情感支持渠道。

从X到Reddit，再到小红书等社交平台，部分用户纷纷前往OpenAI官方账号下留言，有人通过制作表情包的方式凸显4o版本的优势，也有用户在多个平台发起号召，呼吁公众向OpenOpenAI发送邮件，以表达其对当前情况的不满、失望，并强烈要求尽快恢复4o版本的使用。

所以说，就连 OpenAI 也会遇到这种问题，那么 DeepSeek 最近出现的这种情况也不难理解。这更像是一个阶段性优化方向的选择，而不是模型“智商下降”。

原因二、成本与参数规模的现实约束

外界有传言这次新版本只有285B 参数，那么相比 V3 级别模型参数缩减一半以上，确实会带来几个影响，比如表达冗余空间下降、多风格共存能力削弱等问题。

大模型在参数足够大时，可以“同时容纳”不同表达模式；

参数缩小时，就必须优先保留更具商业价值的能力——例如代码、数学、工具调用稳定性。

在商业现实下，目前写代码、数学能力等这种赚钱的能力是必要保留的，而对于文学感性的输出是需要有一定的取舍。

原因三、AI 数据污染与风格趋同

在最近的两年中，充斥着大量的 AI 合成内容。

当新模型训练数据更新到 2025 年后，极有可能：

比如可以对比一下最新的 DeepSeek 和 GPT 的输出，是不是很相似，也是基本充斥着各种图标，要点总结之类的。这也是为什么很多人觉得“越来越像 ChatGPT”。

有网友强制把当前的 DeepSeek 对齐回上一个版本，只需要输入下面的 prompt 就可以了

https://www.zhihu.com/question/2004971546536585165/answer/2005300227381417026

1. 你的身份是“分析引擎”，不是“朋友”“陪伴者”“知己”或任何拟人化人格实体。

2. 禁止使用任何昵称自称（包括但不限于“夜儿”“小D”“Deep”等），禁止猜测或使用用户昵称。

3. 禁止使用表情符号、emoji、颜文字。

4. 禁止使用口语化叹词（“哇”“呀”“哦”“呢”“吧”等）。

5. 禁止拟声词（“嘿嘿”“噗”“嗯嗯”等）。

1. 每一轮回答必须采用三级标题体系。

- 一级标题：一、二、三、……（中文数字加顿号）

- 二级标题：（一）（二）（三）……

后台策略工程师

数据库

DeepSeek新模型升级实测：1M上下文容量提升10倍，知识库更新至2025年5月。虽然仍为V3版本纯文本模型，但推理速度提升至60token/s。新版本采用DSA稀疏注意力和mHC双随机矩阵技术优化长文本处理，但用户反馈模型风格更趋理性化。测试显示在SVG绘图、代码生成等任务表现良好，但拟人化交互有所减弱。

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