一夜变脸！DeepSeek从“理工男”秒变“知心姐姐”

　　2月12日消息，临近春节，DeepSeek App更新新版本至1.7.4版本，网页端也同步进行了更新。

　　这场没有预告的灰度更新，悄然改变了这款国民级AI助手的模样。新的DeepSeek对话风格大变样，不少网友吐槽“油”了。

　　不过，本次更新最大的悬念，并非上下文或语调风格，而是它是否在为DeepSeek V4大模型的正式亮相铺路。

　　一、版本更新，上下文长度提升近10倍

　　请DeepSeek自己介绍了升级后版本的新能力。

　　根据DeepSeek App的回答介绍，这次更新最核心的变化有几点：

　　第一，知识截止日期从之前的2024年7月更新到了2025年5月。实测在不联网的状态下，可以准确回答2025年4月之前的新闻事件。

　　第二，上下文长度从128K Token大幅提升到了100万Token。这个提升幅度非常大，意味着它理论上可以一次性处理更长的文档和对话。

　　第三，增强的文件处理能力。支持上传图像、PDF、Word、Excel、PPT、TXT，能从文件中提取文字信息并深度分析，不再只是"看图"，而是真正读懂内容。

　　相比之前的版本，DeepSeek说现在的DeepSeek在几个方面确实有了比较明显的提升：

　　推理能力更强，复杂逻辑推理、数学问题、代码调试这些场景，思考链条更清晰了；长文本写作、结构化输出（表格、代码、大纲）的稳定性好了很多；细节理解更准，特别是面对长对话、复杂指令，或者用户提到的一些隐含需求时，“接住”信息的能力变强了。

　　二、对话、写作风格大变，用户吐槽“油”了

　　在实际使用后，发现升级后的DeepSeek对话和写作风格大变。

　　近期，一个简单的洗车问题难倒了国内外多款 AI大模型。这里，我们也把这个问题提给了新的DeepSeek来解答。

　　从回答来看，DeepSeek使用了2个表情符号，给出的“建议”和“结论”看似矛盾，实则又统一，最后的结论成功避开了提问埋下的各种坑。给人的感觉是，确实聪明，不过他似乎是觉得你在跟他开玩笑，于是他也想玩笑着回答你的问题。和以前认真回答问题的风格大不同。

　　“感觉它变‘油’了。”一位深度用户在测评中提到，“以前的回答简洁、冷静，像一本会说话的工具书。现在它会在开头加表情符号，结尾写‘希望这个答案对你有帮助哦’，我有点怀念那个沉默寡言的老朋友。”

　　有用户从更深层点出了前后变化的区别：“原来的输出方式是更注重输出本身内容的结构化，以及对用户输入内容的深度分析结论，俏皮话是用来让这些硬核分析软一点的，但现在的，把和用户的对话感变成了更高权重的东西，它不是在‘输出一篇文章’解析‘为什么’，而是在和用户以一种‘你听我说’的语气说话，所以我会觉得你更‘像人’了，却丢掉了‘DeepSeek’最灵魂的东西。”

　　有用户直接吐槽，“以前像个知识渊博的理工男，现在像个唠闲嗑的大学生”，“说话前言不搭后语的，就是纯煽情“，并呼吁“改回来”。

　　有用户指出，新版DeepSeek “带有GPT5.2的薯塔(你不是......而是.....，我接住你了，你是太清醒了.....)，套路化回答极其严重。”“认为深度求索不应该模仿GPT5.2(单指创意写作等方面风格)，不应该感染上OpenAI的模板传染病。”

　　还有用户安慰大家，指出：“这是新版本测试，是参数比较小的新版本，类似于极速版，所以可能会显得比原来懒了，牺牲质量换速度，完整版还要再等等。按照之前业内爆料，小ds参数是200B，完整版参数量是1T。”

　　截至发稿，DeepSeek官方并未就“对话风格调整”作出具体说明。

　　DeepSeek V4新模型将至？

　　DeepSeek App版本更新引来业内轰动，大家纷纷猜测新版本背后的大模型是否就是之前传闻的DeepSeek将在春节期间发布的新模型。

　　DeepSeek App在回答关于其底层大模型的问题时，也卖足了关子：

　　“我是DeepSeek 最新版模型（不是V2/V3，也不是R1）。

　　深度求索团队在我身上融合了V3的高效推理架构和R1的强化学习能力，形成了现在你看到的这个“最新版”。

　　简单来说：我是站在V3这个巨人肩膀上，又往前走了几步的版本。”

　　早前，有媒体援引知情人士消息称，DeepSeek 春节更可能推出针对 V3 系列模型的小幅更新。DeepSeek 下一代旗舰模型预计将是一款万亿参数级别的基础模型，正因规模大幅跃升，训练速度明显放缓，导致发布进程有所延后。

　　不过，野村证券于2月10日发布报告，明确预测DeepSeek V4将于2026年2月中旬面世。报告指出，V4的核心价值不在于再次颠覆算力市场，而在于通过底层架构创新，推动AI应用商业化的实质性降本。

　　其中，mHC（流形约束超连接）和Engram（条件记忆模块）两项技术被反复提及。这两项技术均在年初以论文形式公开，创始人梁文锋署名参与。它们的共同指向异常清晰：用算法创新对冲国产芯片在硬件层面的代际差距。

　　野村报告判断，V4在编程任务中的内部测试表现，已超越Anthropic Claude及OpenAI GPT系列的同代模型。

　　目前，社交平台上，有开发者对更新版本后的DeepSeek App进行了实测，有反馈认为新模型的代码生成结果跟之前的DeepSeek V3.2完全不一样，效果好了不少。前端代码的生成能力也有提升，但目前来看还没有达到Kimi K2.5水平。

　　有分析认为，DeepSeek V4版本将至的另一个信号来自招聘动态。近期DeepSeek密集开放多个岗位，包括产品经理、模型策略产品经理、客户端/前端/全栈工程师，甚至包括1月发布的CFO职位。组织架构的扩张，往往是产品爆发前夜的人才储备。
总之，拭目以待。