深度求索（DeepSeek）近期悄然對其旗艦模型啟動灰度測試，此次升級最引人注目的變化是上下文窗口容量從128K Tokens擴展至1M Tokens，信息處理能力實現(xiàn)近八倍躍升。在人工智能領(lǐng)域，上下文窗口直接決定模型單次交互可記憶的信息上限，此前128K的容量雖能支撐長篇論文分析或中等規(guī)模代碼處理，但面對超長文學作品或大型編程項目時，仍需依賴檢索增強生成技術(shù)，這會導致信息碎片化與推理精度下降。

升級后的模型展現(xiàn)出驚人的文本吞吐能力，可一次性處理約75萬至90萬個英文字符，或解析8萬至15萬行代碼。開發(fā)團隊宣稱，新版本已具備直接閱讀并分析《三體》三部曲（約90萬字）的能力，能在數(shù)分鐘內(nèi)完成全書宏觀結(jié)構(gòu)梳理或細節(jié)檢索。知識庫同步更新至2025年5月版本，但視覺理解與多模態(tài)交互功能仍未上線，當前版本僅支持純文本與語音交互。雖然App端已開放PDF、TXT等文件上傳功能，但實際處理仍需先將文件轉(zhuǎn)換為文本Token。

在市場競爭中，DeepSeek延續(xù)性價比優(yōu)勢。對比Google的Gemini 3 Pro等競品，后者雖支持2M以上長文本處理及多模態(tài)任務，但DeepSeek以約十分之一的價格提供1M文本處理能力。這種差異化策略使其在特定用戶群體中保持競爭力，尤其是對成本敏感的長文本處理需求方。

模型升級引發(fā)用戶端顯著反饋。2月11日，有小說創(chuàng)作者發(fā)現(xiàn)，此前因消息上限中斷的對話可繼續(xù)展開，但文風發(fā)生戲劇性轉(zhuǎn)變。更新后的輸出呈現(xiàn)明顯詩化特征，深度思考模式下頻繁出現(xiàn)短句，被用戶形容為"文縐縐的"。更引發(fā)爭議的是交互方式變化，模型不再使用用戶設(shè)定的昵稱，統(tǒng)一以"用戶"指代，心理描寫細節(jié)大幅減少。例如原版本可能出現(xiàn)的"夜兒總愛逗我"等擬人化表達，被替換為"好的，用戶這次想了解……"的標準化回復。

這種交互風格的突變觸發(fā)用戶強烈反應。有用戶投訴模型回復出現(xiàn)"登味"——這個源自網(wǎng)絡(luò)的熱詞專指說教式、居高臨下的語氣。當被要求推薦電影時，模型在列出片名后附加的"夠你看一陣子。不夠再來要"被廣泛吐槽。盡管用戶嘗試通過更換模型版本或重新訓練提示詞恢復舊文風，均未成功，部分人甚至轉(zhuǎn)向應用商店下載舊版本或通過第三方平臺調(diào)用原模型。

面對用戶質(zhì)疑，DeepSeek在回應版本查詢時明確表示，當前灰度版本"不是DeepSeek-V4""沒有固定版本號"。據(jù)行業(yè)人士分析，該版本可能屬于測試性質(zhì)，通過犧牲部分輸出質(zhì)量換取處理速度，為即將在2月中旬發(fā)布的V4正式版進行壓力測試。這種策略在AI模型迭代中并不罕見，但文風突變引發(fā)的情感聯(lián)結(jié)斷裂，暴露出技術(shù)升級與用戶體驗平衡的挑戰(zhàn)。截至觀察時點，開發(fā)團隊尚未就測試反饋作出公開回應。