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，信息處理能力實現近八倍躍升。在人工智能領域，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，這會導致信息碎片化與推理精度下降。
升級后的模型展現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，能在數分鐘內完成全書宏觀結構梳理或細節檢索。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換為文本Token。
在市場競爭中，DeepSeek延續性價比優勢。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。
模型升級引發用戶端顯著反饋。2月11日，有小說創作者發現，此前因消息上限中斷的對話可繼續展開，但文風發生戲劇性轉變。更新后的輸出呈現明顯詩化特征，深度思考模式下頻繁出現短句，被用戶形容為"文縐縐的"。更引發爭議的是交互方式變化，模型不再使用用戶設定的昵稱，統一以"用戶"指代，心理描寫細節大幅減少。例如原版本可能出現的"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用戶強烈反應。有用戶投訴模型回復出現"登味"——這個源自網絡的熱詞專指說教式、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，部分人甚至轉向應用商店下載舊版本或通過第三方平臺調用原模型。
面對用戶質疑，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"。據行業人士分析，該版本可能屬于測試性質，通過犧牲部分輸出質量換取處理速度，為即將在2月中旬發布的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，但文風突變引發的情感聯結斷裂，暴露出技術升級與用戶體驗平衡的挑戰。截至觀察時點，開發團隊尚未就測試反饋作出公開回應。
