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      DeepSeek專家模式實測:落差有點巨大

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      4月8日凌晨,看到有朋友說DeepSeek更新了,我瞬間清醒了,不困了,難道真是V4更新了?

      打開官網一看, 又雙叒叕 不是 V 4,模型還是 V 3.2,只是上線了一個專家模式,號稱:“擅長復雜問題,高峰需要等待?!?/p>


      根據我在網上四處瀏覽的體感,這個模式應該直接就是全量上線了,所有打開官網和app的用戶應該都能看到了。

      而根據我使用 C hatGPT的經驗,快速模式和專家模式,應該分別對應instant和thinking模式。


      前者回答很快,能提供聊天時的實時感和沉浸感,但答案深度有限,復雜問題給不出什么有效回答,后者相對較慢,但能夠回答較為復雜的研究級問題。

      但是在熬了大半夜體驗了一陣子這個專家模式以后,我只能說:我沒有看到太強的提升和太多的變化。

      ChatGPT的thinking模式,大約會花幾分鐘到十幾分鐘,給出一個全面而有深度的回答,當然這也取決于你問了什么問題。


      而在多次交替用同一個問題測試 DeepSeek新上的 兩個模式后,我發現就連專家模式,竟然也很少用超過5秒鐘時間來答題(如果有測出10秒以上的歡迎發給我)。

      這,快得有點離譜了,有些問題反而是快速模式花了更多的時間,雖然也就可能多了1-2秒。


      與之相伴的是,問題的答案,確實都答在點上,但基本也沒有特別讓我印象深刻的。

      也許,回答問題的時長,并不能直接證明答案一定好或不好,但如果你長期使用多個大模型產品,就會知道,時長和答案質量之間,還是非常正相關的。

      還有一個點,專家模式,居然暫時不支持上傳附件,然而快速模式可以,也就是說這個專家模式居然還不是多模態的。

      然后,我用了一個陷阱問題去問 DeepSeek的專家模式:outlook有兩個o, 結果令我吃驚,他居然真的說有兩個o,還說我觀察力滿分??


      然后我接著說,有3個o,他馬上改口了,還對我發起了聊天小表情


      等于很多模型以前出現過的過度諂媚 ( sycophancy ) 問題,在這個專家模式身上又出來了。

      然后我繼續調戲他,他繼續附和我,還要和我握手


      剛剛好在一年前,我寫過一篇,當時也是為了看看 諂媚程度的問題, 但那純粹是一個搞笑測試,問的問題都是文科性質的沒有唯一正確答案的那種問題,也是一些需要高情商才能答好的問題。


      為什么新的模式似乎提升有限?以下是我暫時唯一想到的理由。

      根據The Infomration 4月3日的報道, DeepSeek 為了適配國產芯片,在開發進度和性能上,都做出了不小的犧牲。

      DeepSeek以前一直在英偉達的芯片上訓練,現在要遷移了,模型的有些部分要重寫了。


      為了V4模型能在國產芯片上流暢運行,導致本來今年2月要發布的V4,也遲遲未能發布。


      甚至,為了讓國產芯片贏得更多發展機會, DeepSeek 還拒絕了讓英偉達提前接觸V4。


      2月,中國的春節,本來也是很多人(包括我在內)認為DeepSeek要發布V4的“最后時間點”,畢竟一年還沒有一個大版本的升級,似乎著實有點說不過去了。

      我當然覺得,網上對于DeepSeek的新版本發布,每一次的猜測都太夸張了,給的預期也過高了。

      自25年1月的R1發布后,關于V4和R2什么時候來、以及性能有多牛逼的猜測,就沒斷過。

      最夸張的有說去年3月就要發布的,然后我從25年3月一直關注到現在,整整一年過去了,DeepSeek每一次的升級,都“精準”避開了媒體做出的那些最激進的預測,只是發布了一些“微小”的改進。

      我當然敬佩梁文峰的定力,看看國產三大AI產品,,都是很驚人的。

      但其實回頭來看,大部分是被外界的聲音和競爭推著走的,有點為了內卷而內卷,實質性的模型能力提升,其實是不多的。

      而且春節之后的競爭格局,相比之前似乎完全沒有受到影響。只看活躍度的話,。

      而千問在30億補貼后,,似乎都是來自競品的同學。

      還有一個這次模型能力提升有限的“微小”理由是,DeepSeek這次的升級,其實恐怕只是一次產品形態的升級,而不是模型能力的升級。

      它是在現有模型能力的基礎之上,用產品化的更新,根據不同的用戶需求和使用場景,把用戶引導到快速或專家兩種模式上。


      需求、功能和場景,這其實是傳統互聯網時代的產品經理會做的事。

      這可能也正是因為模型能力的進步慢于預期,倒逼出了先上線這類產品化更新。

      但是,為了配合國產芯片而放慢了模型的更新,卻也是得不償失的,至少 我個人是這么認為的。

      保持模型能力盡量接近國外頂級付費模型,才是最重要的事。

      這個過程中,就應該用上所有能用上的最強的卡,畢竟深度求索只是個“小”公司。

      等待和配合國產芯片的能力慢慢追上英偉達的事(如果真有可能的話),應該交給那些不差錢的大廠們。

      大廠就應該少燒點補貼外賣的錢,多在芯片上投資,你們覺得呢?

      AI,畢竟是artifical intelligence,不是Wai Mai啊

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