DeepSeek專家模式實測：落差有點巨大

4月8日凌晨，看到有朋友說DeepSeek更新了，我瞬間清醒了，不困了，難道真是V4更新了？

打開官網一看， 又雙叒叕 不是 V 4，模型還是 V 3.2，只是上線了一個專家模式，號稱：“擅長復雜問題，高峰需要等待。”

根據我在網上四處瀏覽的體感，這個模式應該直接就是全量上線了，所有打開官網和app的用戶應該都能看到了。

而根據我使用 C hatGPT的經驗，快速模式和專家模式，應該分別對應instant和thinking模式。

前者回答很快，能提供聊天時的實時感和沉浸感，但答案深度有限，復雜問題給不出什么有效回答，后者相對較慢，但能夠回答較為復雜的研究級問題。

但是在熬了大半夜體驗了一陣子這個專家模式以后，我只能說：我沒有看到太強的提升和太多的變化。

ChatGPT的thinking模式，大約會花幾分鐘到十幾分鐘，給出一個全面而有深度的回答，當然這也取決于你問了什么問題。

而在多次交替用同一個問題測試 DeepSeek新上的 兩個模式后，我發現就連專家模式，竟然也很少用超過5秒鐘時間來答題（如果有測出10秒以上的歡迎發給我）。

這，快得有點離譜了，有些問題反而是快速模式花了更多的時間，雖然也就可能多了1-2秒。

與之相伴的是，問題的答案，確實都答在點上，但基本也沒有特別讓我印象深刻的。

也許，回答問題的時長，并不能直接證明答案一定好或不好，但如果你長期使用多個大模型產品，就會知道，時長和答案質量之間，還是非常正相關的。

還有一個點，專家模式，居然暫時不支持上傳附件，然而快速模式可以，也就是說這個專家模式居然還不是多模態的。

然后，我用了一個陷阱問題去問 DeepSeek的專家模式：outlook有兩個o， 結果令我吃驚，他居然真的說有兩個o，還說我觀察力滿分？？

然后我接著說，有3個o，他馬上改口了，還對我發起了聊天小表情

等于很多模型以前出現過的過度諂媚 （ sycophancy ） 問題，在這個專家模式身上又出來了。

然后我繼續調戲他，他繼續附和我，還要和我握手

剛剛好在一年前，我寫過一篇，當時也是為了看看 諂媚程度的問題， 但那純粹是一個搞笑測試，問的問題都是文科性質的沒有唯一正確答案的那種問題，也是一些需要高情商才能答好的問題。

為什么新的模式似乎提升有限？以下是我暫時唯一想到的理由。

根據The Infomration 4月3日的報道， DeepSeek 為了適配國產芯片，在開發進度和性能上，都做出了不小的犧牲。

DeepSeek以前一直在英偉達的芯片上訓練，現在要遷移了，模型的有些部分要重寫了。

為了V4模型能在國產芯片上流暢運行，導致本來今年2月要發布的V4，也遲遲未能發布。

甚至，為了讓國產芯片贏得更多發展機會， DeepSeek 還拒絕了讓英偉達提前接觸V4。

2月，中國的春節，本來也是很多人（包括我在內）認為DeepSeek要發布V4的“最后時間點”，畢竟一年還沒有一個大版本的升級，似乎著實有點說不過去了。

我當然覺得，網上對于DeepSeek的新版本發布，每一次的猜測都太夸張了，給的預期也過高了。

自25年1月的R1發布后，關于V4和R2什么時候來、以及性能有多牛逼的猜測，就沒斷過。

最夸張的有說去年3月就要發布的，然后我從25年3月一直關注到現在，整整一年過去了，DeepSeek每一次的升級，都“精準”避開了媒體做出的那些最激進的預測，只是發布了一些“微小”的改進。

我當然敬佩梁文峰的定力，看看國產三大AI產品，，都是很驚人的。

但其實回頭來看，大部分是被外界的聲音和競爭推著走的，有點為了內卷而內卷，實質性的模型能力提升，其實是不多的。

而且春節之后的競爭格局，相比之前似乎完全沒有受到影響。只看活躍度的話，。

而千問在30億補貼后，，似乎都是來自競品的同學。

還有一個這次模型能力提升有限的“微小”理由是，DeepSeek這次的升級，其實恐怕只是一次產品形態的升級，而不是模型能力的升級。

它是在現有模型能力的基礎之上，用產品化的更新，根據不同的用戶需求和使用場景，把用戶引導到快速或專家兩種模式上。

需求、功能和場景，這其實是傳統互聯網時代的產品經理會做的事。

這可能也正是因為模型能力的進步慢于預期，倒逼出了先上線這類產品化更新。

但是，為了配合國產芯片而放慢了模型的更新，卻也是得不償失的，至少 我個人是這么認為的。

保持模型能力盡量接近國外頂級付費模型，才是最重要的事。

這個過程中，就應該用上所有能用上的最強的卡，畢竟深度求索只是個“小”公司。

等待和配合國產芯片的能力慢慢追上英偉達的事（如果真有可能的話），應該交給那些不差錢的大廠們。

大廠就應該少燒點補貼外賣的錢，多在芯片上投資，你們覺得呢？

AI，畢竟是artifical intelligence，不是Wai Mai啊