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DeepSeek回答:为什么DeepSeek的热度下降这么快?
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作者:
OZQ
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昨天 21:22
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DeepSeek回答:为什么DeepSeek的热度下降这么快?
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2025年终，国产大模型DeepSeek仰仗全开源策略与128K长文本处理高调破圈，GitHub星标火速破万，一时风头无两。但是近期多方数据监测显示，其公众讨论热度与用户活跃度呈现分明下滑。SimilarWeb数据显示，其官网4-6月访问量下降超40%；七麦数据亦指出，官方APP下载排名已跌出工具类前200。
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为何这款曾被寄予厚望的“开源黑马”后劲不足？我们观察到三重矛盾：
一、技术理想主义遭遇落地摩擦
长文本优势未转化为体验护城河
虽然早期以128K上下文为卖点，但用户实测反馈显示：对话轮次超5轮后逻辑连接性骤降，文档处理时关键信息遗漏频发。某金融科技公司CTO向我们泄漏：“测试中需反复提示重点，效率反不如32K的Claude。”推理效率拖累适用性
开发者社区测试报告指出：DeepSeek-R1的首Token延迟中位数达1.8秒（同期GPT-3.5 Turbo为0.4秒），在代码生成等场景中体验割裂。为控制成本，官方后期甚至默以为收费用户启用低优先级队列，呼应波动加剧。
二、生态短板制约用户留存
工具链瘠薄致运用场景狭窄
对比OpenAI构建的插件生态与Copilot工作流，DeepSeek至今未推出任何官方消费力工具。某互联网产品总监评价：“它更像技术Demo而非产品——你能聊哲学，但想让它自动总结周报？抱歉，请手动粘贴文本。”开源社区活跃度衰减
GitHub数据显示，其主模型仓库Issue处理周期平均超15天，关键功能（如多模态扩展）承诺未兑现。第三方开发者向量子位表示：“早期热情耗费后，缺乏商业支持使许多创新项目停滞。”
三、战略重心转移引发服务失衡
有接近团队的音讯人士泄漏，DeepSeek外部已将80%算力倾斜给未发布的R2项目，导致对外服务资源收紧：
Web端搜索功能在4月阅历三次大规模宕机API企业用户遭遇非承诺性降速，某AIGC初创公司因此迁移至竞品
“这本质上是用收费用户的体验为研发买单。”某行业分析师评论道，“但当下市场已从技术猎奇转向适用主义。”
▎行业视角：开源模型的可持续之困
DeepSeek的轨迹折射出国产开源模型的共同应战：
商业闭环缺失：收费模型难以反哺算力投入，企业级变现尚未跑通体验代差扩展：当GPT-4 Turbo把上下文扩至128K且呼应提速3倍，纯价格战已无吸引力生态军备竞赛：插件、智能体平台正成新战场，单模型价值被稀释
“开源是柄双刃剑”，某风投机构AI赛道担任人指出，“它协助DeepSeek疾速获客，但模型一旦开源，护城河就转变为生态运营才能——而这恰是技术型团队的短板。”
将来看点
虽然面临应战，DeepSeek仍握有国产最强开源模型的认知标签。其押注的R2模型若能在推理效率与多模态完成打破，或可重燃市场决计。但留给它的工夫窗口正在收缩——当技术光环褪去，用户只问一句话：你能为我做什么？
版权阐明：本文转自DeepSeek。分享只为学术信息传播，如有侵权，请联络我们删除。
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