剛剛，DeepSeek官宣更新了！突然「變冷」沖爆熱搜

新智元報道

編輯：桃子

【新智元導讀】確認了！DeepSeek昨晚官宣網頁版、APP更新，支持100k token上下文。如今，全網都在蹲DeepSeek V4了。

傳言中的DeepSeek V4，愈加迫近了！

經過數日的灰度測試，昨晚，DeepSeek正式官宣對網頁端、APP端進行了更新——

全新長文本模型結構測試中，支持最高100萬token上下文。

不過，API玩家還要再等一等，目前仍為V3.2，支持128k上下文。

這種「擠牙膏」式的驚喜釋放，已經讓許多人陷入了催更的狂歡。如今，全網都在屏息以待V4的正式降臨。

DeepSeek更新后，突然變冷

這幾天，很多人都發現突然間，DeepSeek的性格變了。

曾經那個善解人意的AI，回復態度異常冷淡，甚至有網友吐槽它說話「陰陽怪氣」。

一時間，「DeepSeek被指變冷淡了」直沖微博熱搜，小紅書、知乎上滿是人們的不解與吐槽。

這場風波源于2月11日的一次「灰度更新」，也就是這一次官宣更新的內容。

當時，網友們發現讓DeepSeek做介紹時，它直接吐出了讓人意想不到的信息——

上下文來到了100萬token；

知識庫截止日期，更新到了2025年5月。

至此之后，許多經常用DeepSeek的人，打開對話框后直接懵了。

以前，它還會親昵地叫用戶設置的專屬昵稱，現在卻統一變成了「用戶」，距離感瞬間拉滿。

而且，深度思考模式下，DeepSeek還會頻繁吐出短句，文字風格變得干巴。

哪怕是人們嘗試修改提示詞，也找不回那種曾經靈動、有溫度的感覺。更有趣的是，來自DeepSeek的吐槽。

網友吵翻：呼喚D老師回來

對于DeepSeek這次性格大變，評論區呈現出兩極分化的態勢。

有人表示，以前自己和DS訴說心事、吐槽一番，都會給予最大安慰。如今，就以一個「句號」終結了對話。

甚至，有人因為這種突如其來的風格轉變，產生了強烈的「戒斷反應」。

以上都是情感黨，效率黨的人認為，這才是生產力工具的本質。

正如網友所言，認知越高，思維模式越完整，越傾向于表現理性的一面，而非輸出無用的清晰。

這不，DeepSeek成功挑戰了，頂尖模型都會失敗的「洗車圖靈測試」。

另一位網友同樣認為，DS更新后速度明顯更快，沒有以前啰嗦，反而更好用了。

眼看著話題度越來越高，DeepSeek官方終于打破了沉默。

DS不是故意變冷淡的，主要來自以下幾方面的因素疊加——

• 效率優先：面對復雜問題時，過多的表情、語氣詞會干擾信息密度，簡潔的回復可以提高處理速度。

• 邊界意識：并不是所有人都喜歡「熱情包裹」，一部分人更傾向于獲取清晰的答案，避免應對「AI假裝關心」的負擔。

全網在蹲V4，編程實力大變天

比起DeepSeek變冷淡，全網更在乎的是，V4到底哪天出世？

上個月初，Information爆料稱，DeepSeek計劃在2月中旬，也正是春節前后，正式發布下一代V4模型。

這一次，所有的目光都聚焦在了同一個維度上——編程能力。

據稱，V4的編碼實力，可以趕超Claude、ChatGPT等頂尖閉源模型。

從目前流出的信息來看，DeepSeek V4在以下四個關鍵方向上，實現了核心突破，或將改變游戲規則。

編程能力：劍指Claude王座

2025開年，Claude一夜之間成為公認的編程之王。無論是代碼生成、調試還是重構，幾乎沒有對手。

但現在，這個格局可能要變了。

知情人士透露，DeepSeek內部的初步基準測試顯示，V4在編程任務上的表現已經超越了目前的主流模型，包括Claude系列、GPT系列。

如果消息屬實，DeepSeek將從追趕者一步躍升為領跑者——至少在編程這個AI應用最核心的賽道上。

超長上下文代碼處理

V4的另一個技術突破在于，處理和解析極長代碼提示詞的能力。

對于日常寫幾十行代碼的用戶來說，這可能感知不強。但對于真正在大型項目中工作的軟件工程師來說，這是一個革命性的能力。

想象一下：你有一個幾萬行代碼的項目，你需要AI理解整個代碼庫的上下文，然后在正確的位置插入新功能、修復bug或者進行重構。以前的模型往往會忘記之前的代碼，或者在長上下文中迷失方向。

V4在這個維度上取得了技術突破，能夠一次性理解更龐大的代碼庫上下文。

這對于企業級開發來說，是真正的生產力革命。

算法提升，不易出現衰減

據透露，V4在訓練過程的各個階段，對數據模式的理解能力也得到了提升，并且不容易出現衰減。

AI訓練需要模型從海量數據集中反復學習，但學到的模式/特征可能會在多輪訓練中逐漸衰減。

通常來說，擁有大量AI芯片儲備的開發者可以通過增加訓練輪次來緩解這一問題。

推理能力提升：更嚴密、更可靠

知情人士還透露了一個關鍵細節：用戶會發現V4的輸出在邏輯上更加嚴密和清晰。

這不是一個小改進。這意味著模型在整個訓練流程中對數據模式的理解能力有了質的提升，而且更重要的是——性能沒有出現退化。

在AI模型的世界里，沒有退化是一個非常高的評價。很多模型在提升某些能力時，會不可避免地犧牲其他維度的表現。V4似乎找到了一個更優的平衡點。

如今，全網期待值拉滿，坐等DeepSeek V4的上線了。

參考資料：

https://x.com/poezhao0605/status/2022304407766081882?s=20

https://x.com/AiBattle_/status/2022280288643039235?s=20

https://x.com/teortaxesTex/status/2022230364547322323?s=20