DeepSeek专家模式实测：落差有点巨大

4月8日凌晨，看到有朋友说DeepSeek更新了，我瞬间清醒了，不困了，难道真是V4更新了？

打开官网一看， 又双叒叕 不是 V 4，模型还是 V 3.2，只是上线了一个专家模式，号称：“擅长复杂问题，高峰需要等待。”

根据我在网上四处浏览的体感，这个模式应该直接就是全量上线了，所有打开官网和app的用户应该都能看到了。

而根据我使用 C hatGPT的经验，快速模式和专家模式，应该分别对应instant和thinking模式。

前者回答很快，能提供聊天时的实时感和沉浸感，但答案深度有限，复杂问题给不出什么有效回答，后者相对较慢，但能够回答较为复杂的研究级问题。

但是在熬了大半夜体验了一阵子这个专家模式以后，我只能说：我没有看到太强的提升和太多的变化。

ChatGPT的thinking模式，大约会花几分钟到十几分钟，给出一个全面而有深度的回答，当然这也取决于你问了什么问题。

而在多次交替用同一个问题测试 DeepSeek新上的 两个模式后，我发现就连专家模式，竟然也很少用超过5秒钟时间来答题（如果有测出10秒以上的欢迎发给我）。

这，快得有点离谱了，有些问题反而是快速模式花了更多的时间，虽然也就可能多了1-2秒。

与之相伴的是，问题的答案，确实都答在点上，但基本也没有特别让我印象深刻的。

也许，回答问题的时长，并不能直接证明答案一定好或不好，但如果你长期使用多个大模型产品，就会知道，时长和答案质量之间，还是非常正相关的。

还有一个点，专家模式，居然暂时不支持上传附件，然而快速模式可以，也就是说这个专家模式居然还不是多模态的。

然后，我用了一个陷阱问题去问 DeepSeek的专家模式：outlook有两个o， 结果令我吃惊，他居然真的说有两个o，还说我观察力满分？？

然后我接着说，有3个o，他马上改口了，还对我发起了聊天小表情

等于很多模型以前出现过的过度谄媚 （ sycophancy ） 问题，在这个专家模式身上又出来了。

然后我继续调戏他，他继续附和我，还要和我握手

刚刚好在一年前，我写过一篇，当时也是为了看看 谄媚程度的问题， 但那纯粹是一个搞笑测试，问的问题都是文科性质的没有唯一正确答案的那种问题，也是一些需要高情商才能答好的问题。

为什么新的模式似乎提升有限？以下是我暂时唯一想到的理由。

根据The Infomration 4月3日的报道， DeepSeek 为了适配国产芯片，在开发进度和性能上，都做出了不小的牺牲。

DeepSeek以前一直在英伟达的芯片上训练，现在要迁移了，模型的有些部分要重写了。

为了V4模型能在国产芯片上流畅运行，导致本来今年2月要发布的V4，也迟迟未能发布。

甚至，为了让国产芯片赢得更多发展机会， DeepSeek 还拒绝了让英伟达提前接触V4。

2月，中国的春节，本来也是很多人（包括我在内）认为DeepSeek要发布V4的“最后时间点”，毕竟一年还没有一个大版本的升级，似乎着实有点说不过去了。

我当然觉得，网上对于DeepSeek的新版本发布，每一次的猜测都太夸张了，给的预期也过高了。

自25年1月的R1发布后，关于V4和R2什么时候来、以及性能有多牛逼的猜测，就没断过。

最夸张的有说去年3月就要发布的，然后我从25年3月一直关注到现在，整整一年过去了，DeepSeek每一次的升级，都“精准”避开了媒体做出的那些最激进的预测，只是发布了一些“微小”的改进。

我当然敬佩梁文峰的定力，看看国产三大AI产品，，都是很惊人的。

但其实回头来看，大部分是被外界的声音和竞争推着走的，有点为了内卷而内卷，实质性的模型能力提升，其实是不多的。

而且春节之后的竞争格局，相比之前似乎完全没有受到影响。只看活跃度的话，。

而千问在30亿补贴后，，似乎都是来自竞品的同学。

还有一个这次模型能力提升有限的“微小”理由是，DeepSeek这次的升级，其实恐怕只是一次产品形态的升级，而不是模型能力的升级。

它是在现有模型能力的基础之上，用产品化的更新，根据不同的用户需求和使用场景，把用户引导到快速或专家两种模式上。

需求、功能和场景，这其实是传统互联网时代的产品经理会做的事。

这可能也正是因为模型能力的进步慢于预期，倒逼出了先上线这类产品化更新。

但是，为了配合国产芯片而放慢了模型的更新，却也是得不偿失的，至少 我个人是这么认为的。

保持模型能力尽量接近国外顶级付费模型，才是最重要的事。

这个过程中，就应该用上所有能用上的最强的卡，毕竟深度求索只是个“小”公司。

等待和配合国产芯片的能力慢慢追上英伟达的事（如果真有可能的话），应该交给那些不差钱的大厂们。

大厂就应该少烧点补贴外卖的钱，多在芯片上投资，你们觉得呢？

AI，毕竟是artifical intelligence，不是Wai Mai啊