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　　据财联社报道，多名用户反馈，近日DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M（百万）Token的上下文长度。实测发现，在提交了超过24万个token的《简爱》小说文档，DeepSeek可以支持识别文档内容。不久后，话题“DeepSeek被指变冷淡了”登上热搜。据经济观察报报道，部分用户称，DeepSeek不再称呼自己设定的昵称，而统一称“用户”。对用户的回复带有说教风格，“好像失去了一位知心朋友”。

　　当与DeepSeek的对话变得机械，这种所谓的“冷淡”，是DeepSeek失去了对用户的关怀吗？如果跳出产品交互的微观视角，去审视这家公司过去一年的战略路径，会发现这背后是其公司战略取舍的一次体现。

　　“冷”，在过去一年DeepSeek的C端动作中表现明显。当其他大模型公司在忙于广告、下载量、短剧应用、各种“智能体”时，DeepSeek似乎处于一种“静默”状态。它没有推出类似社交产品，没有去抢占办公套件的市场，对话界面也保持着极简主义风格。这种状态，折射出其团队对DeepSeek角色定位的克制。

　　从技术层面来看，在AI领域，“情绪价值”往往来自于繁杂的RLHF（基于人类反馈的强化学习）对模型语气的精密调优。为了让模型听起来更像人、更有温度，开发者通常需要投入巨大的算力资源和语料去训练模型如何说“漂亮话”。

　　但DeepSeek R1的走红，正因为它反其道而行之。它引入了大规模的强化学习，目标是为了学习“如何思考得更深邃”。在当下的AI圈，存在着“做应用”还是“做底层”的路径之争，一些公司为了生存和估值，选择“以应用促技术”的路线，试图通过大量的C端反馈来喂养模型。但显然，DeepSeek选择了一条更难、更孤独的路——它不急于在应用层变现，也不急于成为一个全民级的“超级App”。

　　从产品视角观察，DeepSeek想做的，可能不是AI时代的超级流量入口，而是真正能突破技术极限，去探索MoE（混合专家模型）的边界，去尝试在有限的资源下复现甚至超越OpenAI的推理能力。

　　对于DeepSeek而言，它的使命或许不是做一个“好用的聊天机器人”，而是做一个“最聪明的智能引擎”。只要这个引擎足够强大、足够低廉、足够高效，应用层的繁荣也将是水到渠成的事。

　　今天的AI产业，正进入一个深度的分工期。在做面向C端的应用上，国内的互联网大厂们显然更有经验，其拥有现成的流量入口、深厚的用户心理积淀和相当成熟的运营体系，也更懂得如何把AI变成一个贴心的助理、懂你的玩伴或者高效的生产力工具。

　　如果要求DeepSeek这样一家极客色彩浓厚的技术公司，去比拼如何做“情绪价值”“场景落地”，可能不仅是对人才的浪费，也是战略上的错位。DeepSeek的价值更在于“升维突破”，去攻克那些无人区里的算法难题。

　　这种分工其实是国产AI生态的幸事，既需要有公司负责“广度”，让AI走进千家万户，也需要有公司负责“深度”，确保我们在底层技术上不被落下。

　　据经济观察报报道，一名国产大模型厂商人士认为，DeepSeek这一版本类似于极速版，牺牲质量换速度，是为2026年2月中旬将发布的V4版本做最后的压力测试。另有网友测试反映称，DeepSeek“变油腻了”。本质上，对DeepSeek，舆论不必因其“交互感”下降或变化而轻易否定。当全球AI竞争进入白热化，算力成本、推理效率、逻辑能力才是真正的“硬通货”。

　　如果DeepSeek能持续通过算法优化，将模型推理的成本降到极低，或者在有限的参数下实现超越同侪的思考能力，那么它对中国AI产业的贡献将是范式级的。当DeepSeek不忙于提供“情绪价值”，它或许正在为国产AI赢得一张通往未来的入场券。其背后的战略雄心，才是我们真正值得期待的地方。