DeepSeek使用率暴跌！谁来管管它爱“撒谎”的毛病

6月的AI产品榜显示，DeepSeek排名滑落至第五，月活用户跌破亿级大关，增速也首次出现负增长。

回忆年初，DeepSeek爆火时的盛况还历历在目。

最疯狂的时候，每天有2400多万人挤爆官网，APP一天就被下载540万次，社交媒体上都在讨论DeepSeek。

大家一致地认为，AI将会极速地改变我们生活和工作的方式，甚至我们将很快被AI取代。

最近，一份来自国际知名半导体研究机构Semianalysis的数据显示，DeepSeek的用户使用率已从年初7.5%的峰值明显回落，官网流量同期下滑近三成。

这不禁让人疑问，一度被“封神”的DeepSeek为何坠落地如此快？

作为杭州深度求索公司推出的开源大模型，DeepSeek曾以"高性价比"技术路线震惊业界。

创始人梁文锋坚持"不做应用，只做基础设施"的战略，将技术开放给腾讯元宝、百度等合作伙伴。

这种模式在2025年初带来爆发式增长——腾讯元宝接入DeepSeek后，日活用户激增20倍，跻身中国AI应用前三。

但最近，一份来自国际知名半导体研究机构Semianalysis的数据显示，DeepSeek的用户使用率已从年初7.5%的峰值明显回落，官网流量同期下滑近三成。

尽管Semianalysis在图表边上有明确的说明：由于中国市场数据监测存在局限性，当前统计未能完全体现其实际覆盖规模，但我们还是能看到数据背后反应的趋势。

此外，随着6月的AI产品榜公布，整个行业都嗅到了一丝“变天”的味道。

DeepSeek不仅被夸克和百度网盘远远甩在身后，排名更是滑落至第五，月活用户跌破亿级大关，增速也首次出现负增长。

具体来看，DeepSeek的下滑是全方位的。

在应用端，其月活用户从5月的过亿规模，骤降至6月的9410万，增速为-6.06%，这是其发布以来的首次负增长。

在网页端，其月访问量也已连续四个月下跌，平均每月降幅达9.63%，6月访问量仅为3.8亿。

无论是APP还是网站，用户似乎都在慢慢离开DeepSeek，寻找更具吸引力的AI产品。

实际上，问题不仅仅局限于DeepSeek一个大模型，几乎所有大模型都遇到了发展瓶颈。

曾经风光无限的“杭州六小龙”也频繁传出技术人才流失和资金链紧张的消息。

这些现象背后反映出的一个根本问题是，当前的大模型同质化严重，主要集中在智能问答等二维感知领域，缺乏在语音处理和图像识别等方面的实质性突破。

众所周知，AIGC（生成式人工智能）能一鸣惊人在于技术的不断突破，如果大模型无法从二维感知领域实现有效突破，被时代抛弃也很正常。

DeepSeek的“失速”，并非毫无征兆。

年初，凭借其强大的模型能力和开源策略，DeepSeek迅速吸引了大量用户，使用率一度高达50%。

然而，高热度并未转化为持久的用户粘性。

DeepSeek的产品形态相对单一，主要以通用对话为主，缺乏能够深度融入用户生活、工作和学习的具体场景。

当最初的尝鲜热潮退去，用户发现它并不能持续解决自己的实际问题，自然会选择离开。

此外，DeepSeek在用户体验上也存在短板。

虽然模型能力强大，但在实际使用中，其响应速度、交互流畅度以及答案的精准度，与用户的预期仍有差距，特别是在其被大量数据“污染”后的今天。

科普中国曾经解释说：就像在考试时遇到不会的题目，我们会试图用已知的知识去推测答案一样。AI 在遇到信息缺失或不确定的情况时，会基于自己的“经验”（训练数据）进行填补和推理。

这不是因为它想要欺骗我们，而是因为它在试图用自己理解的模式来完成这个任务。

更深层次的原因，或许在于DeepSeek的战略选择。它似乎并不太在意用户的去留，也并未积极寻求与互联网巨头的直接竞争。

OpenAI、谷歌等行业巨头不断进行技术迭代，新增了如“吉卜力文生图”等一系列新功能，Gemini 2.5 Pro在六周内就抢占了国外约30%的推理市场。

面对如此激烈的竞争，DeepSeek目前的迭代速度显然难以抗衡。

国产竞品同样来势汹汹，采用“免费 + 降价”的策略对其进行围攻，百度文心大模型直接免费，腾讯元宝接入DeepSeek模型后还能提供更稳定的服务，用户迁移几乎没有成本……

当其他产品都在疯狂迭代、积极买量、深度运营时，DeepSeek的“慢半拍”，让它逐渐失去了先发优势。

在多方面因素的共同作用下，DeepSeek 从曾经的顶流迅速走向衰落。

昨天，Manus爆出中国区大裁员， 120人的团队最后只留下40个核心技术人员 ，剩下的80多号人要么拿赔偿走人，要么就得举家搬到新加坡。

虽然Manus强调，此次对部分业务团队的调整，是为了在当前的市场环境中更好地聚焦核心业务。

但也由此看出，AI大模型的竞争淘汰赛正在加速进行。

李开复曾在采访中表示，他认为2025年会是大模型公司商业化的淘汰年，如果不能让技术能够真正落地应用，就会面临淘汰的可能性。

各家模型各有优势，核心痛点并非哪家模型在性能上能够较其他模型高出1%，而是能够真正落地。

所以，大模型行业的未来，又回到了最初的问题，什么样的产品才是用户需要的？目前来看，大模型行业的技术仍在迭代，场景仍在拓展，商业化的探索似乎还没有终点。

对于DeepSeek而言，如果能在接下来的时间里解决技术短板，加快R2模型的研发与发布，完善生态建设，提升用户体验，依然有机会在AI领域占据一席之地 。

从整个行业来看，AI的发展方向正逐渐从智能问答、文生图和文生视频等简单的二维感知应用向能自主解决实际问题的智能体（AI Agent）以及更高层面的空间人工智能也就是三维感知领域拓展。

未来，AI 需要更加注重实际应用场景的落地，真正为人们的生活和工作带来实质性的改变 。

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