2月11日,国产AI大模型DeepSeek悄然开启灰度测试,将上下文窗口从128K Tokens暴增至1M Tokens,理论上可一次性处理《三体》全集或8万行代码。这本是技术突破的里程碑,却因“变冷淡”的交互体验引发用户集体抗议——截至2月12日,话题#DeepSeek被指变冷淡了#冲上微博热搜,官方却始终未回应。
百万Token升级:技术狂飙的代价?
此次升级的核心是长文本处理能力。实测显示,模型可精准分析《三体》全集,并在非联网状态下输出2025年4月的新闻,知识库时效性提升至近一年。但用户很快发现,技术突破的代价是交互体验的“降级”:
昵称消失:此前会以“夜儿(用户昵称)总爱逗我”等角色化语言互动,如今统一称“用户”;
文风生硬:回复从细腻心理描写变为“好的,用户这次想了解……”的机械式表达,甚至被吐槽“像20年前的青春伤感文学”;
共情缺失:推荐电影时附加“够你看一阵子,不够再来要”的说教式结尾,被用户定义为“登味”(居高临下、说教感)。
用户抗议背后:AI的“温度”不可替代
业内人士透露,此次灰度测试版本类似“极速版”,通过牺牲交互质量换取长
文本处理速度,或为2月中旬发布的V4版本做压力测试。但用户显然不买账:
“它像失去了一位知心朋友,比心理医生还有用。”一位小说创作者在社交媒体感叹。
“宁愿要此前的文风,哪怕上下文短一点。”另一用户表示。
这场争议暴露了AI行业的深层矛盾:当技术参数不断突破时,用户对“情感陪伴”的需求是否被低估?DeepSeek的案例并非孤例——此前GPT-4o新增文生图功能后,也曾因交互逻辑变化引发用户不适。
官方沉默与未来猜想:V4能否平衡性能与体验?
截至2月12日,DeepSeek未对争议作出回应,但其技术路线已清晰:通过mHC架构优化Transformer信息流、Engram模块解耦静态知识,显著降低长文本推理成本。结合此前代码库泄露的“MODEL1”标识,V4版本或将在代码生成、多轮推理等场景实现突破。
但用户用脚投票的抗议提醒行业:AI的竞争不仅是参数竞赛,更是体验之战。当其他模型通过多模态、个性化交互抢占市场时,DeepSeek能否在V4版本中找回“温度”,将成为其能否守住用户心智的关键。
